La revolución que está suponiendo la adopción de la Inteligencia Artificial afecta a todos los sectores de actividad. Algunos como la banca, las telecomunicaciones o la industria llevan años utilizando algoritmos de IA y analítica avanzada para mejorar su proceso de toma de decisiones y automatizar sus actividades. Sin embargo, en la Sanidad, la IA se ha relacionado en general con investigaciones avanzadas, como los estudios basados en la evidencia (RWE por sus siglas en inglés, Real World Evidence), lideradas habitualmente por las grandes farmacéuticas o los grandes fabricantes de equipamiento médico y una pléyade de start-ups pivotando en torno a estas empresas. Esto está teniendo ya un impacto muy positivo, por ejemplo, en el apoyo al diagnóstico temprano de enfermedades o en el desarrollo de nuevos fármacos. Pero en el día a día de los profesionales sanitarios, de los gestores y de los pacientes hay todavía poca presencia de estas tecnologías.

Afortunadamente, estamos ya en un momento en que esto debe cambiar radicalmente. El sector está invirtiendo en el despliegue de plataformas de gestión de datos (conocidos como “lagos de datos” o “data lakes” en inglés) que posibilitan el desarrollo de casos de uso (modelos analíticos aplicados a resolver un cierto problema) que los clínicos pueden utilizar en su día a día. Un ejemplo real desarrollado en España es un modelo que permite predecir con alta probabilidad la fecha de parto en un embarazo. Hasta el momento esto se hacía con la información obtenida en la ecografía de cribado del primer trimestre del embarazo. Ahora, incluyendo en el modelo otras fuentes de datos como la historia clínica de la paciente y los resultados de sus pruebas diagnósticas durante el embarazo, es posible realizar una predicción personalizada de la fecha. Esto tiene un beneficio directo para ella, ya que le permite anticipar cuándo va a llegar ese momento tan esperado y prepararse mejor para ello. Pero a la vez, tiene un impacto en el sistema sanitario ya que permite por ejemplo reducir el número de partos inducidos, procedimiento que se aplica ahora en muchos hospitales en cualquier embarazo que supera un cierto número de días.

Aunque se habla a menudo del “big data”, en muchos casos en Sanidad se pueden conseguir grandes logros trabajando con los datos ya disponibles, no necesariamente voluminosos. Un buen ejemplo de ello es la optimización del servicio hospitalario de urgencias. En las urgencias, al igual que en otras áreas del hospital, la utilización de la codificación basada en la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-10) permite recoger toda la información relevante sobre cada paciente que acude al servicio. Sobre estos datos, la aplicación de analítica e inteligencia artificial posibilita entender el funcionamiento del servicio de urgencias y predecir el número de pacientes que habrá en los próximos días, en qué especialidades y cuántos de ellos pueden requerir ser ingresados. Esto facilita el dimensionamiento adecuado de los distintos servicios, ofreciendo una mejor calidad asistencial y experiencia de paciente, además de ayudar a reducir la presión sobre los profesionales sanitarios.

La utilización intensiva de la analítica de datos y la inteligencia artificial persigue hacer realidad la visión de la denominada medicina personalizada de precisión, en la que la atención y los tratamientos se adaptan a las particularidades de cada paciente. La inclusión de la información genómica, junto a las fuentes de datos mencionadas anteriormente, como la historia clínica y los resultados de pruebas diagnósticas cada vez más certeras gracias a la IA, permite desarrollar modelos predictivos personalizados. Todo ello facilita el impulso de una medicina basada en la promoción de la salud y en la prevención, mejorando la calidad de vida y reduciendo la presión en el sistema sanitario.

Para hacer esta visión realidad es necesario no solo disponer de plataformas de datos, sino asegurar lo que se conoce como el “gobierno del dato”: un conjunto de procesos y procedimientos orientados a garantizar la calidad de los datos, la trazabilidad de su uso y su privacidad. El “gobierno del dato” es la vía para lograr la “democratización del dato” consistente en que cualquier profesional médico pueda acceder a los datos que necesita para tomar la mejor decisión respecto a un paciente. Para tener éxito, este gobierno debe venir acompañado de un plan de transformación que impulse la cultura del dato y promueva el cambio en la forma de trabajar de los profesionales ayudándoles a desarrollar nuevas capacidades. Con el impulso financiero de los fondos europeos y con las tecnologías disponibles ya no hay excusas: es la hora de la Sanidad.

Carlos Martínez Miguel es director global de soluciones y servicios de IA y big data de Telefónica Tech