Inteligencia artificial y Big Data: la llave para la medicina predictiva

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Xavier García Ordóñez. CEO. Better Care.

Inteligencia artificial y Big Data: la llave para la medicina predictiva

11/4/2022
2001
Las estrategias en la utilización de las TIC en el sector salud han ido ganando terreno en el debate sanitario y, hoy en día, existe un amplio consenso en su papel fundamental a la hora de afrontar la necesaria transformación de los sistemas de salud en el mundo y que requiere del esfuerzo común de cooperación.

Hablar de ciencia de datos o de inteligencia artificial (IA) en el entorno sanitario antes del COVID-19 parecía un escenario lejano. Sin embargo, la pandemia ha sido el acelerador del cambio de paradigma de atención sanitaria y del despliegue de herramientas e infraestructuras digitales dentro de los sistemas sanitarios para afrontar esta crisis y los retos futuros.

En España, ya se está trabajando mediante el Mecanismo de Recuperación, Transformación y Resiliencia y la puesta en marcha de la Estrategia Nacional de Salud Digital y el PERTE Salud de Vanguardia, y cuyo objetivo es renovar y digitalizar el Sistema Nacional de Salud y, en definitiva, poder ofrecer una medicina 5P (poblacional, preventiva, predictiva, personalizada y participativa).

Y es que los beneficios de la inteligencia artificial aplicados al entorno de la salud son ya una realidad constatada que, no solo se traduce en una mejora de la práctica clínica y del diagnóstico del paciente, sino que también permite optimizar los recursos y la reducción de costes. Y esto se debe a sus tres fortalezas principales: la rapidez del análisis de una gran cantidad de datos en tiempo real; la reutilización de la evidencia científica generada por los clínicos y la detección y asociación de variables exploratorias que facilita nuevas líneas de investigación.

Dentro de los múltiples usos actuales y potenciales destacan la mejora de la velocidad y la precisión del diagnóstico y la detección de enfermedades; la optimización de la atención clínica y la carga de trabajo; reforzar la investigación y el desarrollo de medicamentos. En la misma línea, también se está aplicando IA para apoyar intervenciones de salud pública, como la supervisión de la morbilidad, la respuesta a los brotes y la gestión de los sistemas de salud. Además, la IA también facilita el autocuidado de las personas y una mejor comprensión de sus necesidades médicas.

Sin embargo, por otra parte, la implementación de la IA también supone una serie de retos para los sistemas de salud como la falta de personal cualificado y las habilidades suficientes para el aprovechamiento óptimo de grandes cantidades de datos, así como las cuestiones relacionadas con la ética de recopilación y utilización de los datos sobre salud; los sesgos codificados en los algoritmos y posibles riesgos IA para la seguridad del paciente, la ciberseguridad y el medio ambiente.

Por estos motivos, para poder trasladar estas herramientas a la práctica clínica y contribuir a la adecuada absorción por los sistemas de salud de las capacidades de la IA, la aportación de los distintos agentes involucrados es fundamental. En este contexto, la colaboración público-privada y el intercambio de conocimiento y experiencia van a ser la clave para determinar el éxito de la transformación digital del sistema sanitario.

Las propuestas de Better Care
Precisamente la IA y la interoperabilidad de datos en el entorno sanitario es el área de conocimiento y experiencia de Better Care. Desde hace más de doce años, trabajamos e investigamos la conectividad de dispositivos y sistemas médicos y en la adquisición y procesamiento de datos clínicos. Para ello, colaboramos con gestores hospitalarios y distintas especialidades sanitarias que intervienen en un hospital y diseñamos soluciones tecnológicas basadas en IA que den respuestas a las necesidades reales de la gestión sanitaria y la práctica clínica.

Un ejemplo de ello es nuestra suite de integración de datos BC, que nació como un proyecto de innovación del Hospital Parc Taulí de Sabadell como plataforma única que centralizara todos los datos. Con este objetivo, se diseñó de forma que fuera compatible con todos los fabricantes y dispositivos conectados a un paciente y que pudiera integrar, procesar e interpretar en tiempo real todos los datos, ondas y señales. Con esta integración e interoperabilidad de sistemas e información, se habilita la monitorización de forma remota del paciente en cualquier punto del hospital, el análisis retrospectivo de la información y la formulación de hipótesis para la toma de decisiones del equipo sanitario. Toda esta tecnología posibilita el continuo asistencial del paciente gracias al flujo constante de datos durante todo su itinerario asistencial, desde el transporte de emergencias, estancia hospitalaria, alta y seguimiento post-hospitalario.

Otra de nuestras propuestas desarrolladas, con especial interés para los servicios autonómicos de salud es la Central de UCI Única, una solución única para la vista multipaciente y que funciona como una herramienta informativa para conocer el estatus de las unidades de críticos a nivel global de los diferentes centros hospitalarios: estatus de ocupación, severidad, etc., para tener una visión completa de la situación y tomar decisiones mejor informadas.

Por otra parte, Better Care está explorando modelos predictivos basados en machine learning que permitan anticipar de manera más precisa el pronóstico de los pacientes. Este es el caso de uno de nuestros últimos hallazgos publicados en la revista Critical Care Medicine1, sobre la monitorización continua mediante IA del paciente crítico entubado y cuyos resultados respaldan el empleo de IA como herramienta de apoyo para el clínico para la detección temprana de asincronías paciente-ventilador, adecuar su ventilación mecánica y mejorar su pronóstico. Además, en sucesivas fases de investigación, se irán incorporando nuevos criterios clínicos que permitan precisar aún más el pronóstico del paciente.

Estos ejemplos y muchos más usos potenciales de la IA y el Big Data están por venir en el entorno sanitario y Better Care va a seguir profundizando en este campo para aportar soluciones que contribuyan a resolver las necesidades actuales y futuras.

Si bien, como adelantaba, para su implementación eficiente, coordinada y sostenible en el Sistema Nacional de Salud y optimizar sus capacidades, la cooperación y esfuerzo común de todos los agentes es esencial. En este contexto de transformación digital, el equilibro entre el conocimiento del entorno sanitario y la experiencia en el análisis y calidad de los datos de Better Care, tiene mucho que aportar y nuestra predisposición a la colaboración es absoluta.

1 Magrans R, Ferreira F, Sarlabous L, López-Aguilar J, Gomà G, Fernandez-Gonzalo S, Navarra-Ventura G, Fernández R, Montanyà J, Kacmarek R, Rué M, Forné C, Blanch L, de Haro C, Aquino-Esperanza J, for the ASYNICU group. The Effect of Clusters of Double Triggering and Ineffective Efforts in Critically Ill Patients. Crit Care Med. 2022 Feb 7. doi: 10.1097/CCM.0000000000005471. Online ahead of print. 

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