Pablo Malo Segura
Durante casi cuatro años el proyecto europeo multicéntrico Gatekeeper, coordinado por Medtronic Ibérica y financiado por la Comisión Europea, ha utilizado la inteligencia artificial (IA) y el big data para mejorar el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de las enfermedades crónicas más prevalentes, con el objetivo de fomentar un envejecimiento activo y saludable. El neurólogo Ignacio Medrano, fundador de Savana y de Mendelian, participó en el acto de clausura del proyecto celebrado en Madrid, donde se presentaron los resultados que muestran el impacto significativo logrado en ocho regiones europeas con 40.000 usuarios involucrados. Tras intervenir en la sesión Revolucionando la atención sanitaria a través de innovaciones impulsadas por la IA: del concepto al impacto, el director médico de Savana atendió a iSanidad para analizar la situación actual de la IA y su impacto en los sistemas sanitarios. “Los algoritmos predictivos permiten hacer verdadera medicina de precisión”, afirmó.
¿Qué importancia tiene el desarrollo de proyectos como Gatekeeper?
Cuando nosotros empezamos a crear inteligencia artificial para proveedores de servicios de salud, en Europa no existía mercado, interés ni dinero y nadie lo entendía. La industria farmacéutica ha sido la única que ha estado promocionando tímidamente la inteligencia artificial en Europa. La buena noticia es que esto ha cambiado y después del Covid se ha generado una mentalidad de que la inteligencia de datos salva vidas. Se ha creado un marco regulatorio, se ha invertido dinero y todos los hospitales están intentando llegar.
El proyecto Gatekeeper es importante porque cristaliza esta intención. En realidad, es un proyecto había nacido antes del Covid-19 para enfermedades crónicas, pero es muy oportuno y da una respuesta donde no teníamos nada. Es un buen ejemplo de cuál debe ser el camino: la integración de datos en plataformas para poder crear algoritmos inteligentes.
“El proyecto Gatekeeper es un buen ejemplo de cuál debe ser el camino: la integración de datos en plataformas para poder crear algoritmos inteligentes”
¿Cómo van a impactar las innovaciones que están surgiendo en inteligencia artificial en la evolución de los sistemas sanitarios?
Hay que distinguir dos grandes mundos: la IA generativa y los algoritmos predictivos. La IA generativa es la menos importante porque no va al centro de la medicina, pero va a ser la que llegue más rápido porque no necesita validación clínica. Consiste básicamente en acortar procesos documentales, resumir, traducir y simplificar información o que la historia clínica se haga sola. Desde el punto de vista de la operativa de un hospital es magnífico porque va a agilizar muchos procesos que antes eran muy lentos.
“La IA generativa va a ser la que llegue más rápido porque no necesita validación clínica y va a agilizar muchos procesos de los hospitales que antes eran muy lentos”
Por su parte, los algoritmos predictivos permiten hacer verdadera medicina de precisión. Si dispongo de muchos datos sobre un paciente se puede anticipar de manera precisa si va a responder a un fármaco o si va a evolucionar a un diagnóstico. Esto no lo podríamos hacer sin inteligencia artificial. La medicina de precisión no era posible sin inteligencia artificial. Este salto lo cambia todo, permite adelantarse y dar al paciente lo que necesita y ahorrar recursos. Dentro de unos años nos parecerá medieval lo que hacíamos de dar a todos los pacientes lo mismo. Este sueño llevaba ahí mucho tiempo, pero no disponíamos de la tecnología y ahora sí que la tenemos.
“La medicina de precisión no era posible sin inteligencia artificial. Este salto lo cambia todo, permite adelantarse y dar al paciente lo que necesita y ahorrar recursos”
¿Cuánto tiempo se va a tardar en aprovechar todo el potencial que ofrecen los algoritmos predictivos?
No va rápido porque pasa como con los fármacos y necesitan ensayos clínicos. Por lo tanto, los tiempos son largos. Hay que realizar estudios, ensayos clínicos, metaanálisis, se incorpora en guía clínica, estudios Real World Evidence para comprobar que al implementarlo funciona y estudios de coste-eficiencia para demostrar que es sostenible. La medicina es así, requiere mucho tiempo y esta tecnología no va a llegar de un día para otro.
Es verdad que los circuitos de cómo crear los algoritmos cada vez se van aclarando más. Las personas van entendiendo cómo crear su lago de datos y que sacar las cosas al cloud no es más inseguro. Además, se está dedicando cada vez más presupuesto porque se va observando que es coste-eficiente. Cada vez que la rueda gira lo hace un poco más rápido, pero todavía estamos en los primeros giros que son lentos.
¿En qué ámbitos concretos está ofreciendo la IA mayores beneficios en salud?
Se han observado cosas interesantes con algunos algoritmos predictivos que mejoran la gestión sanitaria, prediciendo reingresos, utilización de camas, mortalidad hospitalaria y pruebas de laboratorio o cirugías inútiles. Esto se ha observado sobre todo en Estados Unidos y Asia, pero en Europa no hay ninguna razón por la que no se pueda utilizar. También en la medicina de precisión en oncología, en la intersección entre la genómica y la proteómica y el machine learning, y en las enfermedades reumatológicas. En la imagen, los últimos aparatos de radiología que están comprando los hospitales ya incorporan un software de ayuda a la decisión para el radiólogo.
“Se ha observado que algunos algoritmos predictivos mejoran la gestión sanitaria, prediciendo reingresos, utilización de camas, mortalidad hospitalaria y pruebas de laboratorio o cirugías inútiles”
Hemos visto casos reales en España. Por ejemplo, en el Hospital Clínic de Barcelona utilizan desde hace dos o tres años un algoritmo de inteligencia artificial que predice quién se va a descompensar en la UVI. No está extendido ampliamente, pero es una realidad que va llegando a los servicios con diferentes aplicaciones.
