En el último día, este viernes, de las XV Jornadas de Evaluación y Gestión en Salud de la Fundación Signo; Ignacio Hernández Medrano, fundador de Savana y de Mendelian, abordó la Inteligencia Artificial en Sanidad: separando hechos de ficción. Para él, el mejor ejemplo de Inteligencia Artificial es el traductor de Google. "No sabe normas lingüísticas, pero traduce razonablemente bien. Lo hace a base de ejemplos. Aprender por reglas es desastroso, porque, cuando viene un caso nuevo, te equivocas", expuso. En la medicina basada en la evidencia, hay riesgos, pero hay certezas. En los sistemas en los que no hay certezas sobre los riesgos, lo mejor es aplicar la intuición, el aprendizaje por casos. Es lo que hemos enseñado a hacer a las máquinas en los últimos siete años. Lo que funciona es lo que replicas.

Esto es importante porque no está cambiando el mundo, lo que ha hecho que Amazon sea la mayor empresa del mundo o que Netflix sea la principal productora. Mencionó que hay dos tipos de cosas que el machine learning puede hacer, que es clasificar mejor que nosotros y predecir. En Medicina, clasificar es diagnosticar. Si tienes una máquina que clasifica puedes ahorrar, pero no cambia el paradigma. Anticipar el riesgo antes de que ocurra sí que lo cambiara. El score de riesgo es lo que cambia el paradigma de la Medicina. Los sensores, que están en el móvil y los wareable, ofrecerán muchas oportunidades. Al igual que la secuenciación del genoma, cuyo precio se ha reducido considerablemente.

El final de la historia sería cuál es la capa de datos más potente. Para ello, se necesita un científico de datos y datos. Los especialistas para eso tendrían la historia clínica, donde están los datos del paciente. "Vamos a hacer machine learning con los datos de la historia libre. Ahí, el problema estaría en el texto libre, que los clínicos no escribimos de una manera estructura", objetó. En vez de estructurar lo no estructurable, habría que darle la vuelta y buscar una tecnología que lo haga. Eso es lo que Hernández Medrano hace con Savana, respetando el dato: "Ayudamos a los hospitales a transformar el texto libre en variables". El Big Data y la Inteligencia Artificial sirve para estar más preparados. El machine learning podría predecir incluso quién va a reingresar por Urgencias o quién va a faltar a una cita. Advirtió de que nos estamos quedando atrás, como país, en Inteligencia Artificial en Sanidad.

Tras su conferencia, se dio una mesa redonda de gerentes de servicios sanitarios, moderada por Josep M. Pomar, presidente de la Fundación Signo, en la que participaron Juan González Armengol, viceconsejero de Asistencia Sanitaria de la Comunidad de Madrid; Mª Amparo Garcia Layunta, directora General de Atención Sanitaria de la Comunidad Valenciana; Juli Fuster Culebras, director general de Ibsalut de la Comunidad Balear, y Alfonso García Rosa, subdirector de Accesibilidad y Continuidad Asistencial del SAS de la Comunidad Andaluza. El moderador les preguntó qué es lo que ha funcionado bien y que ha funcionado mal en su comunidad autónoma.

Armengol contestó que las Administraciones en España tienen un déficit importante en la arquitectura y volcado de datos. Y el virus "ha puesto a pruebas estas carencias", tanto como para no darse cuenta de lo que venía. Hubo una transmisión comunitaria que pasó desapercibida. En los últimos meses, localizó varios factores: el efecto semilla, la dispersión de la población y la movilidad. "Tenemos que pensar todos de qué manera volcamos esos parámetros en datos", propuso. Otra crítica es que, cuando se legisla, "hay que aplicar la legislación". Como cosas buenas, se quedó con que Madrid es una de las pocas comunidades que ha puesto en marcha un plan de Salud mental asociada a la pandemia. Pidió una regulación sanitaria específica alrededor de la pandemia.

García Layunta reflexionó que tienen, como ventaja, unos sistemas informáticos potentes que, a pesar de eso, hubo que ajustar porque no estaban dimensionados para una pandemia. También, en el principio, como estábamos ante algo incierto, les pilló desprevenidos en lo que se refiere a material sanitario. "Lo que mejor ha funcionado es que tenemos una extraordinaria red de Salud pública, cuya experiencia de tantos años y equipos tan potentes de epidemiólogos, con una coordinación extraordinaria con asistencia y con Atención primaria, ha sido clave para que las cosas funcionen mejor", valoró.

García Rosa alabó en su caso la coordinación con Salud pública. "tuvimos una primera oleada de la que salimos bien parados, pero porque en ningún momento tuvimos tensión y tuvimos exceso de respiradores. Hemos mejorado la capacidad y no hemos tenido que desmontar ninguna mesa de quirófano. Esta segunda oleada está siendo más incisiva con Andalucía, pero estamos relativamente bien", juzgó. Lo que criticó fue la falta de atención a otras patologías. Igualmente, es aspectos mejorables, hubo cierta falta de información.

Fuster Culebras señaló que en la primera ola hubo mucha actividad no Covid-19 que hubo que suspender, y "eso repercutirá en la Salud". En la parte positiva, "nunca nos habíamos enfrentado a una cosa por el estilo y vas aprendiendo sobre la marcha. Nosotros decidimos apostar por la Atención primaria, reforzando mucho el papel de sus profesionales", especificó. Se intentó llegar al máximo número de personas posible y atenderlas en sus domicilios. Por eso, nunca estuvieron al borde de la saturación o del colapso. Se crearon infraestructuras que nunca llegaron a utilizar. Hizo hincapié en la apuesta por la Atención Primaria.

Por otro lado, Julio Lorca, director de Desarrollo y Salud Digital de DKV Seguros, impartió la conferencia Salud Digital conducida por valor: una revolución en ciernes, tras el Covid-19. Se mostró convencido de que estamos en "un momento de transición" y no somos conscientes de la magnitud que tiene. Consideró que "copiamos mal aquello que copiamos". El sistema americano gasta tres trillones de dólares y, a pesar de ello, es de los países con peor esperanza de vida de los países desarrollados.

Por un lado, el sistema americano es "tremendamente fragmentado". Eso ha hecho que los servicios en los hospitales estén más centrados en la patología desde la perspectiva de esa patología en concreto. Es una forma reduccionista de entender. Casi el 18% del PIB de ese país se dedica a atención médica. Gran parte del modelo se inspira en la forma de hacer las cosas en Europa, pero muchas medidas de las que se aplican en EE UU nos las traemos y no las aplicamos de forma crítica. Criticó que siempre hemos tenido el modelo americano como referente y el gasto en hospitales siempre ha ido creciendo mientras que el de Atención Primaria se ha congelado.

Subrayó que, "con el Covid-19, la situación viene a demostrar que, gastando lo que gastamos en atención médica, no hemos sido capaces de luchar contra el entorno, de influir en factores como el transporte". A su entender, "seguimos arrastrando un enfoque asistencialista y medicalista que considera que las enfermedades son trozos de la persona estropeada". Asimismo, lamentó que se suele olvidar la relación médico-paciente a la hora de hablar de las metas. Todo lo que se haga en Salud digital debe tener en sí mismo unas exigencias de adecuación a la norma. Es muy importante el concepto de utilidad. La Salud digital será clave en el modelo de atención sanitaria desfragmentada.