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Las nuevas tecnologías ya están transformando la realidad diaria de la sanidad

Inteligencia artificial, machine learning, Big Data… la tecnología está transformando de forma sustancial a la sociedad y el campo de la sanidad no es una excepción a este hecho. Cada vez se habla más de la necesidad de llevar a cabo cambios en los modelos sanitarios que nos permitan afrontar los nuevos retos que el futuro nos plantea y cómo estas nuevas tecnologías pueden ayudar en esta misión.

Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS) es una organización global enfocada en mejorar la salud a través de la información y la tecnología. HIMSS lidera los esfuerzos para optimizar los compromisos de salud y los resultados de la atención utilizando la tecnología de la información. Y en Sitges (Barcelona) organizaron del 27 al 29 de mayo su congreso europeo, una cita en la que se buscó ofrecer una perspectiva global de como se encuentra hoy en día la situación, exponiendo casos de éxito e intentando avanzar en cuales serán las líneas que se seguirán en un futuro a corto y medio plazo.

Kathleen Aller, directora de estrategia de mercado en el cuidado de la salud de InterSystems, fue una de las expertas invitadas a dar una charla en el marco de HIMSS Europe. Uno de los conceptos más repetidos durante esos tres días fue el de la Inteligencia Artificial (IA). Estamos todavía dando los primeros pasos en su aplicación y falta mucho camino todavía por recorrer, pero su uso ya está ofreciendo resultados. “Una de las áreas pioneras en el uso de esta IA está en los sistemas de imagen y radiología, ayudando en la interpretación. Otra de las áreas ha estado en la búsqueda y tamizado de grandes cantidades de datos. Básicamente es un gran motor de búsqueda, que cuanto más lo puedas entrenar, será capaz de hacer búsquedas más precisas. Pero es cierto que en esto vemos mucha exageración.”

El desarrollo de la tecnología es un factor importante y clave, pero no se debe olvidar nunca que no ha de ser la cúspide, la meta última, sino la base sobre la que asentar cambios más trascendentales. “La tecnología ha de ser el fondo para diseñar esta transformación, estableciendo lazos entre las personas correctas que nos permitan averiguar cuales son las necesidades y diseñar lo que los pacientes necesitan. La tecnología ha de ser una herramienta, no el líder que guíe todo el proceso.”

Una realidad incontestable 

Pero lo que resulta indudable es que esta tecnología ya está transformando muchas veces la práctica diaria de la sanidad. No se trata de promesas futuras, sino de realidades palpables que aprovechan toda la potencialidad que estas nuevas herramientas ofrecen para solventar problemas que hasta ahora parecían irresolubles. Los retos del envejecimiento de la población, la cronificación de las enfermedades y unos recursos cada vez más exiguos obligan a aguzar el ingenio y la innovación se presenta como algo obligatorio para conseguir que la maquinaria siga funcionando.

En el congreso europeo de Sitges se presentaron herramientas y soluciones que ya están dando resultados en la gestión hospitalaria. Mediktor, por ejemplo, es una herramienta que aplicando la IA logra reducir el tiempo de espera en urgencias hasta en 45 minutos, mediante la evaluación de los síntomas y ayudando en el diagnóstico. Otro campo de ayuda es el de la mejora de la comunicación entre profesionales, que ayude a realizar antes un diagnóstico y evitar errores. “Con nuestra aplicación es posible por ejemplo reducir en un 20 por ciento el tiempo que las enfermeras usan para comunicarse con los médicos, y esto ayuda a realizar diagnósticos en menos tiempo, lo que supone mejorar la supervivencia de los pacientes” cuenta Luiza Dobre, responsable de Komed-Health, una aplicación para mejorar la comunicación en el entorno de la atención sanitaria, optimizando los flujos de trabajo.

El Big Data, una mina por explotar

Se habla mucho del Big Data, pero ¿hasta que punto estamos sabiendo aprovechar todo lo que nos ofrece? Nos hemos esforzado mucho en mejorar la forma de captar datos, logrando cantidades de vértigo. Sin embargo, de poco sirven todos estos datos si luego no somos capaces de trasladarlos a soluciones. En Sitges también se habló de como sacarle partido al Big Data, algo en lo que hospitales y centros de investigación están trabajando.

Es el caso de la Asistencia Pública – Hospitales de París (AP-HP), el centro hospitalario universitario más grande de Europa que agrupa a un total de 39 hospitales, de los cuales 37 ya tienen unificados sus registros médicos. Todo esto les ha valido para disponer de un gran volumen de datos que son una ayuda inestimable a la hora de llevar a cabo investigaciones epidemiológicas, permitiendo establecer de forma fácil cohortes de pacientes. También son una fuente de gran valor para el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA).

Sin embargo, trabajar con este volumen gigantesco de información solo es posible si estos datos están debidamente integrados y categorizados. Obviamente la anonimización es fundamental, garantizando además su veracidad y estandarizándolos para que puedan ser más fácilmente usados. “Todo esto nos ha permitido desarrollar aplicaciones de IA para el diagnóstico y el cuidado de la salud, como herramientas que mejoran el diagnóstico del cáncer de mama a través de la tomosíntesis. Pero también hemos desarrollado IA para el manejo de los hospitales o para estudios epidemiológicos” explicó Elisa Salamanca, de la AP-HP.

Convirtiendo los datos

El control de los datos para una mejor atención de los pacientes ya no es una cuestión de ciencia ficción. Sin embargo, es necesario un proceso previo, como explica Pedro Almeida, jefe de análisis de Datos Masivos y Aprendizaje de Máquinas en el Centro Hospitalario São João de Oporto, Portugal. “Hemos de ser capaces de mandarle a los médicos algo que ellos puedan utilizar para mejorar el estado de sus pacientes”.

Una de las aplicaciones que han desarrollado y que transforma estos Datos Masivos en información útil ayuda a predecir el deterioro clínico de los pacientes. Registrando una serie de indicadores, que posteriormente son evaluados en base a un algoritmo, es posible estratificar los riesgos. “El resultado es que somos capaces de anticipar en un 30 por ciento las admisiones a la unidad de cuidados intensivos a los siete días del ingreso”.

Otra de las aplicaciones que han desarrollado ha servido para poder ayudar a los médicos a la hora de elegir el mejor antibiótico posible para cada paciente. Una forma de luchar contra las infecciones y contra los efectos adversos que los antibióticos pueden ocasionar.

 

 

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