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IA en salud: ante el reto de pasar de la academia a la cama del paciente

CARLOS ARGANDA  |    05.07.2022 - 21:43

La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en salud es uno de los elementos más prometedores sobre los que se está hablando en los últimos años, tanto en términos sanitarios gracias a las capacidades diagnósticas, como de gestión, por su capacidad predictiva. No obstante, la falta de inversión tanto pública como privada o la ausencia de proyectos que ya sean una realidad a media o gran escala es la mejor muestra de una falta de madurez y confianza en estos sistemas.

Para tratar de analizar la situación actual de esta disciplina, el Instituto Roche ha organizado el seminario ‘Inteligencia Artificial en Salud’ con el objetivo de reforzar el conocimiento de los profesionales de la comunicación sobre la IA y su aplicación en el área de la salud.

El desarrollo de la IA en salud debe tener como aliados a los profesionales, que deben ver en la misma una ayuda y no un competidor; los gestores y decisores sanitarios, que deben apostar por la inversión en investigación propia, así como por soluciones externas y, por su puesto, la inversión privada de grandes compañías que permita, al igual que en el caso de los medicamentos, un desarrollo de esta materia.

No obstante, en la actualidad las aplicaciones de la IA parten de la academia o de pequeños grupos de investigación en hospitales y centros sanitarios. Una investigación básica que no termina de dar el paso a una investigación aplicada que permita desarrollar sistemas que permitan explotar realmente, a gran escala, los beneficios que aporta la IA a la salud. Esta falta de inversiones y apuesta industrial podría deberse a la dificultad de obtener retornos de la inversión, así como por aspectos vinculados a la regulación legal, puesto que una vez se supera el ámbito de investigación y desarrollo, hace complicado el uso de datos sanitarios.

A lo largo del seminario, distintos expertos han realizado un recorrido desde lo más básico de la IA a su posible aplicabilidad a los sistemas sanitarios o las cuestiones legales que deben tenerse en cuenta. Fernando Martín, profesor de Investigación en Salud Digital de la Escuela Nacional de Sanidad del Instituto de Salud Carlos III, ha destacado que el ámbito sanitario es especial ya que “siempre genera más información de la que somos capaces de procesar”. Y, por ese motivo, gracias a la IA y al big data, será más factible abordar los análisis de toda la información disponible. A este respecto, Martín ha llamado la atención sobre la “calidad de los datos disponibles” y lo ha identificado como uno de los mayores problemas a solventar.

Por otro lado, Martín también ha reconocido que otro de los problemas a solventar en sistemas de deep learning es que es difícil llegar a comprender cómo llegan los sistemas a las conclusiones que alcanzan, lo que podría generar suspicacias. No obstante, este experto ha puesto como ejemplo la “confianza” que cada médico tiene en los medicamentos sin que sepa su mecanismo de acción para todos ellos, por lo que acepta la evaluación realizada por una entidad en la que confía. Más allá, este profesor de la Escuela Nacional de Sanidad también ha puesto encima de la mesa el problema de la evaluación y la validación externa de las iniciativas de IA, algo que actualmente presentan muy pocos sistemas.

Por su parte, Víctor Maojo, catedrático de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid, ha reconocido que la salud es una de las áreas de “más difícil aplicación de la IA”. Coincidiendo con Martín, ha asegurado que “no todo es tener más y más datos, ya que los datos deben ser fiables”. Pese a ello, sí que se ha mostrado convencido de que el big data “data cambiará la manera de como abordamos el conocimiento”.  En el ámbito sanitario, Maojo sí que ha reconocido que en el ámbito del diagnóstico por imagen o en el de la genómica, la IA tiene una aplicación “inmediata” ya que se trata de comparar muchos datos.

Además, el catedrático de la Universidad Politécnica ha reclamado una mayor profesionalización sanitaria de los expertos que desarrollan sistemas de inteligencia artificial ya que esta falta de conocimientos sanitarios son los que en muchas ocasiones abocan al fracaso a proyectos interesantes. Igualmente, considera que los sistemas sanitarios deben contar con profesionales con conocimientos en el manejo de datos y se ha mostrado convencido de que los médicos seguirán siendo esenciales en el manejo de los pacientes.

La IA durante la covid-19

La experiencia de la aplicación de la IA durante la pandemia de la covid-19 ha sido presentada por Pablo Serrano, director de planificación en el Hospital Universitario 12 de Octubre. Este experto contó que gracias al desarrollo previo de herramientas de análisis de datos fue posible implantar en la primera semana de marzo de 2020 un sistema de registro de datos de pacientes de covid que facilitó la elaboración de análisis y toma de decisiones basadas en la variación de los parámetros clínicos de los pacientes más graves. Pese a las buenas sensaciones del proyecto, uno de los problemas con los que se encontró para su evaluación ha sido la validación externa, lo que no ha permitido confirmar si la aplicación de la IA mejoró los resultados y la supervivencia de los pacientes.

Los retos legislativos y regulatorios fueron analizados por Guillermo Lazcoz, investigador contratado en el Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBERER -ISCIII). Este experto presentó la normativa europea que afecta a la cuestión y expuso que la normativa de protección de datos “no es aplicable” a las fases de desarrollo, pero sí a las de que implantación, ya que se asemeja a una situación de “elaboración de perfiles”. Además, Lazcoz recordó que los programas informáticos en salud son, como mínimo productos sanitarios clase IIa, pudiendo llegar a ser de clase III.

Lazcoz consideró que regulatoriamente la inteligencia artificial presenta varios retos, especialmente en materia de opacidad algorítmica; sesgos y validación y, de cara al futuro legislativo, consideró que actualmente no es posible aventurar a dónde quiere llegar el desarrollo normativo de la Unión Europea”. Pese a todo, consideró que el cuerpo legislativo europeo no supone una limitación a la investigación o implantación de la IA, aunque sí que hay una “cultura jurídica anclada en el pasado”, que hay que actualizar.

De cara a futuro los expertos abogan por apostar en materia de recursos humanos por el desarrollo de la IA, así como un plan nacional de formación, y crear infraestructuras que permitan el desarrollo de proyectos. También consideran clave lo que pueda aportar el lago nacional y europeo de datos de salud.

Durante la clausura de la jornada, la directora gerente de la Fundación Instituto Roche, Consuelo Martín de Dios, ha afirmado que “la Inteligencia Artificial permitirá el desarrollo pleno de la Medicina Personalizada de Precisión y como consecuencia un sistema sanitario más sostenible a través de una medicina más eficiente y personalizada”.

 


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