Un diagnóstico precoz es crucial en el desarrollo de los pacientes, independientemente de la patología. Además, supondría un ahorro de tiempo administrar el tratamiento correcto en una primera instancia. Para lograr estas realidades, no solo es necesario personal sanitario sino herramientas que permitan establecer patrones y poder predecirlos. Estas soluciones existen. Se trata del big data y la inteligencia artificial (IA), que se posicionan como el nuevo paradigma de la sanidad para la prevención de enfermedades.
Han sido muchas las jornadas y mesas redondas que se han llevado a cabo para analizar el comportamiento de estas nuevas herramientas y las ventajas que supondría su uso en nuestro sistema de salud, y aunque aún faltan medios para poder hacerlo efectivo en la práctica clínica diaria, los expertos ya advierten que se están dando pasos “de gigante”.
En todas ellas se ha destacado la gran oportunidad que suponen estas tecnologías para el área de la salud: la prevención de las enfermedades. La inteligencia artificial no solo permitirá diagnosticar una enfermedad de forma precoz, mejorando en gran medida su evolución, sino que se podrá abordar con el tratamiento correcto para cada paciente. También se considera una gran aliada en la toma de decisiones, ya que es un gran sistema de apoyo para los profesionales por su capacidad de detectar patrones de patologías.
Está claro que la IA en la atención médica se encuentra en constante evolución, pero también es importante proceder con responsabilidad. A medida que se desarrolla, aparecen cuestiones en cuanto al consentimiento del paciente, privacidad y confidencialidad. Con el paso del tiempo será más necesaria una legislación para garantizar que las herramientas se utilicen de manera adecuada y ética.
¿Cómo se puede garantizar al paciente la protección de sus datos? En este sentido, José Manuel Martínez Sesmero, jefe del Servicio de Farmacia del Hospital Clínico Universitario San Carlos (Madrid) durante un encuentro organizado por New Medical Economics abogó por plantear una estrategia de comunicación a la sociedad respecto a cuáles son las ventajas e inconvenientes de compartir datos. “Tenemos que buscar el modelo que haga operativo, efectivo, humano y ético, la utilización de las nuevas tecnologías en este ámbito, porque al final la tecnología tiene que estar al servicio de la mejora de la prestación sanitaria al ciudadano”, indicó.
Impacto de la IA en la práctica clínica
La toma de decisiones clínicas se está viendo beneficiadas gracias a la inteligencia artificial, que está generando un gran impacto en el sector salud. Estas herramientas van a ayudar a mejorar las capacidades de atención a los pacientes por parte de los profesionales ya que estas no se cansan y uno de los factores que da lugar a muchos errores en la medicina en todo el mundo es el cansancio de los clínicos. Sin embargo, todavía se necesita más investigación para alcanzar su máximo potencial en aplicaciones clínicas. En palabras de Antonio Urda, vicepresidente de Hospitales en Savana, “se necesita investigación para ganar confianza porque los profesionales sanitarios y los pacientes necesitan confiar en las herramientas que utilizan”.
Asimismo, la aplicación de estas tecnologías será de forma paulatina y estará marcada en gran medida por la recogida de datos y de la introducción de nuevas herramientas que permitan obtenerlos. Según los expertos en los próximos 10 años veremos grandes avances en dicho ámbito. “La cantidad de información que manejamos para poder tomar esas decisiones hoy en día todavía sigue siendo muy limitada. Cuando tengamos la capacidad de tener gran cantidad de información para poder tomar esas decisiones, serán mucho más precisas. Para seguir avanzando se necesita un perfil de paciente mucho más caracterizado de lo que se dispone en la actualidad”, afirma Antonio Urda.
La inversión del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PERTE) contempla la creación de un “data lake sanitario”, descrito como una “generación de un centro de datos sanitarios que recoja la información de los sistemas de información y permita un análisis masivo para la identificación y mejora del diagnóstico y de los tratamientos”. Según Antonio Urda, la clave está en “crear una plataforma en la que se analizan las historias clínicas de los diferentes hospitales y centros de Atención Primaria y convierten los datos en conocimiento científico, para ponerlo a disposición de la comunidad médica e investigadora con las garantías de privacidad para los pacientes”.
En definitiva, la inteligencia artificial aporta las herramientas para poder explotar la gran cantidad de datos que se están generando. La información que producimos cada uno de nosotros como paciente cada vez que interactuamos con el sistema sanitario es enorme. Como bien explica Antonio Urda en una entrevista concedida a New Medical Economics: “Llegaremos a un punto en el que la inteligencia artificial se convertirá en una herramienta de apoyo al profesional sanitario que le ayudará a optimizar la atención al paciente tanto en prevención como en diagnóstico y tratamiento”.
Avanzando hacia la prevención de enfermedades
Para poder predecir un diagnóstico preciso se necesitan herramientas que permitan establecer patrones, una de las más importantes es la inteligencia artificial, que se postula como una de las patas más importantes de la nueva medicina. El desarrollo de esta tecnología se encuentra en continuo progreso y cada año que pasa parece estar más cercano de ser una realidad. La aplicación de estas herramientas será de forma paulatina y estará marcada en gran medida por la recogida de datos y la obtención de los mismos.
Con el objetivo de impulsar el big data en el campo de la política farmacéutica europea, recientemente la Agencia Europea del Medicamento (EMA) ha puesto en marcha el Centro de Coordinación para el Análisis de Datos y la Red de Interrogación de Datos en Vida Real (DARWIN EU). Fuentes de la EMA, aseguran que su objetivo es “desarrollar y gestionar una red de fuentes de datos sanitarios procedentes del Real World Evidence (RWE) en la UE, para realizar estudios científicos solicitados tanto por reguladores de medicamentos como por otras partes interesadas”.
Según la EMA este nuevo centro “proporcionará un recurso inestimable para prepararse y responder a futuras crisis sanitarias y pandemias”. ‘Darwin UE’ puede avanzar cuestiones tales como “la disponibilidad de pruebas del mundo real o que los medicamentos innovadores estén más rápidamente a disposición de los pacientes”. Igualmente desarrollará tareas para facilitar “una mejor evidencia”, que posteriormente también apoya “una toma de decisiones reguladora más informada sobre el uso seguro y efectivo por parte de los pacientes de los medicamentos en el mercado».
A través de este centro, la EMA y las autoridades nacionales de los Estados miembros tendrán acceso de una manera más sencilla a evidencia fiable sobre datos en vida real. Los datos englobarán enfermedades, grupos poblacionales y el uso y seguridad de estos durante todo el ciclo de vida de un medicamento. Toda esta información será de gran utilidad para apoyar la toma de decisiones sobre desarrollo, autorización y vigilancia de medicamentos, datos de los que se beneficiarán todos los agentes, desde profesionales sanitarios hasta pacientes, pasando por todos los organismos de evaluación de la industria farmacéutica y tecnologías sanitarias.
Uno de los principales beneficios del uso de esta herramienta es que la disponibilidad de evidencia científica sólida puede hacer que los medicamentos innovadores estén disponibles para los pacientes con mayor agilidad.
Pese a que cada día que pasa parece que nos encontramos más cerca de esta nueva medicina, la realidad es que de momento hay una baja implantación de este tipo de herramientas, tanto en España como en el resto del mundo.
Si ponemos el foco en España, recientemente el gobierno ha publicado una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) para proporcionar un marco de referencia dentro de los ejes de la Agenda España Digital 2025, que a su vez es uno de los elementos que componen el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de la economía española. Además, dos de los principales objetivos del PERTE apuestan de manera clara por la transformación digital del sistema de sanitario con una inversión conjunta público-privada de 1.469 millones de euros entre 2022 y 2023.
El futuro de la medicina está a la vuelta de la esquina. El análisis masivo e inteligente de este ‘data lake’ nacional mediante algoritmos permitirá optimizar la capacidad de respuesta de los servicios, construir modelos predictivos sanitarios, así como identificar factores de riesgo, análisis de tendencias y anticipar situaciones anómalas.
Sin embargo, el uso de los algoritmos y de la IA en el sector salud plantea un debate desde el punto de vista ético y legal. La legislación debe especificar hasta dónde y de qué forma pueden ser usados los datos privados de los pacientes. No basta con una regulación nacional, sino que se necesita una regulación específica común de la Unión Europea.
Redactora Jefe de New Medical Economics, carmenmaria@newmedicaleconomics.es
Redacción y Diseño en New Medical Economics, jesus@newmedicaleconomics.es
