Cristina Cebrián
Ana González-Besada (vídeo)
Dentro del sector salud se maneja una gran cantidad de datos. El conocido big data plantea a los profesionales sanitarios una serie de retos que deben afrontar para garantizar la fiabilidad y confidencialidad de los datos. En este sentido, es importante diferenciar los algoritmos en los que se basa la inteligencia artificial (IA) a la hora de tomar decisiones en el ámbito de la salud. Así se puso de manifiesto durante el coloquio Inteligencia artificial en salud, ¿aliado o amenaza?, organizado por iSanidad en colaboración con Fujifilm, en el marco de la campaña Never Stop.
Ante el manejo de esta ingente cantidad de datos, “a día de hoy no deberíamos hablar de forma genérica de la IA, sino que habría que empezar a identificar los algoritmos y programas que ya están comercializados para tomar decisiones. Se trata, por tanto, de herramientas accesibles tanto en el sistema sanitario público como privado”, aseguró el Dr. Josep Munuera, jefe de Servicio de Diagnóstico por Imagen del Área de Investigación, Innovación y Calidad del Hospital Universitario Sant Joan de Déu.
Los profesionales de la salud deben diferenciar estos algoritmos y los cambios que producen para llegar a tomar las decisiones correctas
Sin embargo, existe otro tipo de algoritmos que se están desarrollando en el ámbito de la investigación y de los análisis básicos. De manera que los profesionales deben diferenciar estos algoritmos y los cambios que producen para llegar a tomar las decisiones correctas. Asimismo, el Dr. Munuera destacó el factor humano como otro de los retos a tener en cuenta ya que “los profesionales de la salud que están en activo pueden incorporar los algoritmos de una forma más o menos consciente”.
También es importante, en su opinión, considerar la manera en la que se incorporan los nuevos roles profesionales que van a ayudar a realizar “un control de calidad y la implementación para que los algoritmos sean creíbles”, añadió el especialista. En esta línea, el Dr. Manel Escobar, director clínico de Diagnóstico por Imagen (Radiología y Medicina Nuclear) del Hospital Universitario Vall d’Hebron, insistió en la fiabilidad de los datos.
“No todas las fuentes de datos tienen el mismo nivel de fiabilidad, dependiendo de las diferentes comunidades autónomas. Además, esos datos no siempre están estructurados”, detalló. Este aspecto es importante ya que, “si previamente no estructuramos al máximo los datos que tenemos en nuestro sistema de salud, no podremos aplicar con la máxima potencia los algoritmos de IA”, explicó el Dr. Escobar.
Dr. Manel Escobar: “Si previamente no estructuramos al máximo los datos que tenemos en nuestro sistema de salud, no podremos aplicar con la máxima potencia los algoritmos de IA”
Restricciones para acceder a datos de pacientes
En Europa existen ciertas dificultades para acceder a los datos de los pacientes con el fin de aplicar los algoritmos en los sistemas de IA. En el caso de España, se encuentra vigente la Ley de Protección de Datos que establece que la propiedad de los datos de salud pertenece a los propios pacientes. Por tanto, supone una barrera en el acceso a los millones de datos que se necesitan para sacar adelante los proyectos de IA; “a menos que exista un consentimiento informado específico para cada uno de los proyectos de investigación que trate los datos de ese paciente en concreto”, matizó el Dr. Escobar.
Por su parte, el Dr. Munuera comentó que sería necesario que las instituciones sanitarias “nos dieran un soporte y entendieran la necesidad de facilitar la implementación de esta tecnología en el futuro”. Para hacerlo posible, el especialista apuntó que las instituciones, a nivel político, deben desarrollar planes de implementación tecnológica y “ofrecernos soluciones para gestionar el acceso a la tecnología desde la transversalidad de la salud de los profesionales que trabajamos en ella. Y siempre cumpliendo la Ley de Protección de Datos”, concluyó el especialista en diagnóstico por imagen.
