..Juan Pablo Ramírez (Málaga).
El proceso de implantación de la inteligencia artificial ha experimentado un acelerón a causa de la pandemia. Los sistemas sanitarios se han encontrado con una serie de desafíos en plena implementación. El principal reto pasa por usar el dato y garantizar al mismo tiempo la confidencialidad. “No vamos a tener que elegir entre privacidad y compartir datos gracias a la encriptación. No son excluyentes”, explica José Carlos Baquero, director de la División de Inteligencia Artificial y Big Data de GMV, durante la celebración del 22 Congreso Nacional de Hospitales, que organizan Sedisa y ANDE.
De hecho la compañía tecnológica ha puesto en marcha un producto denominado uTile. Esta herramienta permite a las organizaciones crear espacios de datos federados con un modelo común de datos. De esta manera, pueden realizar informes, análisis estadísticos y machine learning.
Baquero: “No vamos a tener que elegir entre privacidad y compartir datos gracias a la encriptación. No son excluyentes”
La creación de redes federadas permite eliminar sesgos y el intercambio de información de manera segura. “Porporciona una visión más cercana a la realidad sobre los resultados de los tratamientos clínicos”, señala Baquero.
La seguridad es una de las principales preocupaciones de las organizaciones sanitarias. “Los ciberataques han provocado pérdidas de cinco millones de euros” en los últimos cinco años, según pone de manifiesto María Ángeles García Rescalvo, directora gerente del Hospital Universitario Virgen de las Nieves. “En salud los datos son más sensibles”, incide José Aldana, vicerrector adjunto de Transferencia de la Universidad de Málaga.
Incremento en la producción de los datos
Pero más allá de la seguridad existen otros desafíos. Uno de ellos es la producción y el uso de esos datos. “La cantidad de datos en salud aumenta todos los años un 48%, pero solo se utilizan un 20%”, subraya García Rescalvo.
García Rescalvo: “La cantidad de datos en salud aumenta todos los años un 48%, pero solo se utilizan un 20%”
En los últimos años ha comenzado un proceso de democratización de la inteligencia artificial. “Esto no significa que no tenga problemas”, añade Aldana. Uno de ellos son las expectativas sobredimensionadas. “Este big data sigue creciendo y las predicciones muestran que se va a duplicar la cantidad de los datos cada año. Sin embargo, esos datos están sin explotar y sin aprovechar”, advierte el experto.
Otro reto importante es la transparencia. “Los algoritmos pueden decidir sobre el futuro de las personas. Si no son transparentes podemos encontrar problemas”, añadió Aldana durante su intervención.
Aldana: “Los algoritmos pueden decidir sobre el futuro de las personas. Si no son transparentes tendremos problemas”
La implantación de la inteligencia artificial y del big se encuentra inmerso en un proceso de cambio desde una fase descriptiva a otra predictiva. El objetivo es poder utilizar estas herramientas en la toma de decisiones y evitar complicaciones. “Me decía siempre un profesor que la cirugía es el fracaso de la medicina y la medicina, el fracaso de la prevención”, subraya García Rescalvo.
La directora gerente del Virgen de las Nieves detalla que su hospital ha comenzado a implementar una herramienta que les permita predecir complicaciones quirúrgicas durante y después de la cirugía. Uno de los riesgos durante la cirugía es la hipotensión. “Sabemos hasta 15 min antes que el paciente esta inestable y va a hipotensar”, destaca. Este problema está asociado a un aumento del daño miocardico y del daño renal agudo. Otros estudios muestran un riesgo de mortalidad a los 30 días asociado a presión arterial baja en pacientes de cirugía no cardiaca.
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