En este encuentro, gestores, profesionales sanitarios y expertos han dado a conocer las ventajas y las dificultades para la implantación de la salud digital en sus organizaciones.

Durante la sesión de apertura, Ignacio Para Rodríguez-Santana, presidente de la Fundación Bamberg, ha asegurado que la IA en la salud se convertirá en una herramienta básica para la creación de nuevos fármacos y tratamientos. "Este procesamiento de los datos es algo totalmente impensable hace años, y actualmente hemos introducido algoritmos para el bien de la salud".

Por su parte, Victor Maojo, catedrático de Inteligencia Artificial y director del Grupo Informática Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid, en esta presentación del evento, ha indicado que el algoritmo no es sinónimo de inteligencia artificial, resaltando métodos y sistemas que aprenden a reconocer patrones existentes en los datos y permiten la predicción de futuros eventos.

"Con los años, se ha pasado de los sistemas basados en el conocimiento a los sistemas basados en datos". El experto ha hablado de las aplicaciones del Big Data en medicina, como son las imágenes radiológicas, la microbiota, los wearables, etc. A su vez ha analizado la conexión entre la epidemiología y la IA, y el manejo de los datos personales.

Alfonso Valencia, director del departamento de Ciencias de la Vida de Barcelona Supercomputing Center, BSC-CNS, ha realizado una interesante ponencia, donde ha analizado la infraestructura genómica, "los datos deberían ser accesibles aun dentro del tema de confidencialidad, ser algo obligatorio y natural para que sean accesibles".

El experto ha citado algunos de los proyectos donde trabaja desde su institución, en el análisis de los genomas, "donde compartir datos sobre genomas virales para detectar nuevas variantes y mutaciones en el virus covid-19 y conectarlos en pacientes con otros genomas".

Así, ha destacado el proyecto europeo Covid-19 Data Portal, y el concreto de España, Covid-19 Data Portal Spain. Y el proyecto IMPACT del ISC, alineado con otros países. "Contamos con bastantes herramientas para poner en marcha proyectos de análisis genómico y soy optimista en la capacidad de operar fuentes de información genómico; el problema viene cuando se tratan temas de datos clínicos a los que son más difíciles de acceder".

Presente y futuro de la IA

En una mesa redonda, los profesionales han analizado el presente y futuro de la Inteligencia Artificial. Por ejemplo, Cristian Robert Munteanu, profesor titular en Computer Sciences en la Universidad de La Coruña, RNASA-IMEDIR, CITIC y INIBIC, ha incidido en los retos y problemas, como la privacidad, sesgos raciales y de género, problemas de seguridad, etc.

"Algunas soluciones pasan por la prevención de la pérdida de datos, tecnologías de encriptación y las que permiten a las organizaciones hacer un seguimiento de sus datos".

Por su parte, Victor Maojo ha destacado algunos proyectos donde la IA ya se asomaba hace tiempo, como el Proyecto Armeda, de 1994, de machine learning en pronóstico en artritis reumatoide o el Insite que establecía el acceso a 400 millones de historias clínicas.

Juan José Cerrolaza, investigador del Laboratorio BioMedIA del Imperial College de Londres, ha explicado que el sistema sanitario se colapsó con la Covid-19, "una correcta implantación de la IA y gestión de los datos hubiera resulto este tema". Para él, el reto está en la gestión de los datos porque, por ejemplo, el informe digital es distinto en cada una de las CCAA, y "esto dificulta llevar a buen término estas herramientas".

Mientras que Xavier Pastor, jefe de la Unidad de Informática Médica del Hospital Clínic de Barcelona, también apoya la opinión de Cerrolaza con la disparidad de tipos de informes digitales, y "no solamente entre comunidades sino también entre hospitales puede ser distinta".

Ha manifestado que el futuro depende de distintos actores: los profesionales, las empresas, organizaciones, administración, "es necesario contar con financiación y recursos. Para esta financiación hay que potenciar la colaboración público-privada".

Adolfo Muñoz Carrero, jefe de la Unidad de Investigación en Salud Digital del Instituto Carlos III, se ha centrado en la calidad de los datos y en cómo recogemos esos datos. "El problema está en la recogida de los datos, y poder aplicar estos algoritmos en los datos recogidos antes de forma adecuada".

Teresa Millán, directora de Asuntos Corporativos de Lilly España, ha apuntado que la IA ya se usa para reducir el tiempo en el descubrimiento de nuevos fármacos, "hay que seguir investigando, dar respuesta a cómo recoger los datos y tratar y trazar una vez que se han presentado en los ensayos". La profesional ha indicado que estamos en un momento con muchas iniciativas, pero en el futuro "hay que aunar esfuerzos para beneficiarnos y eliminar barreras hacia un entorno los algoritmos para que sean seguros y generen confianza".