Durante el último encuentro con expertos sobre tecnología y salud digital, organizado al alimón por la Fundación Economía y Salud y la Fundación Ortega-Marañón (FOM), se compartieron de nuevo iniciativas y proyectos que mejoran la eficiencia y los resultados en salud de hospitales adelantados al dar sentido al ciclo titulado "La Sanidad española mirando al futuro" 

Dr Fernando Bandrés

Abrió el encuentro el doctor Fernando Bandrés, director del centro de estudios Gregorio Marañón-FOM, quien vio oportuno dar la palabra a la tecnología con IA, tras haber tratado sobre las colaboraciones público-privadas en un tiempo en que la velocidad es el rasgo principal de los cambios en sanidad.

Alberto Giménez

El presidente de la fundación convocante, Alberto Giménez, resumió esos cambios que trae la tecnología para la gestión de la información de salud y los recursos asistenciales. Un valor imparable frente al error de no hacer nada, al usar mejores datos, evaluar las tecnologías y hacer una contribución ya innegable a los  resultados en salud. Con el reverso oscuro de que España sólo reserva el 1,7% de su PIB a digitalización en porcentaje decreciente, según el índice SEIS y en contraste con el 4-7% de media en la OCDE.

José Ignacio Nieto

En su papel de maestro de ceremonias José Ignacio Nieto, miembro del comité científico de la Fundación Economía y Salud, urgió a destacar la importancia de la sanidad y evitar así su deterioro, sin futuro posible que no sea digital y claramente con IA. Gracias a expertos que alumbran el camino y para conseguir que las inversiones en salud digital dejen de ser tan escasas en el país.

También quiso Nieto saber cómo se puede convencer y embarcar a los profesionales en esta fascinante aventura de la digitalización con IA.

Ignacio Hernández Medrano

Dictó la conferencia inaugural el doctor Ignacio Hernández Medrano, fundador de la firma Savana y neurólogo del Hospital Ramón y Cajal de Madrid, desde la premisa de que la IA ya mejora la eficiencia de parte de los hospitales de Estados Unidos, con el ejemplo del cálculo de eficacia antes de administrar inmunoterapia en cáncer de pulmón. Ahora que, según dijo, la FDA ya ha validado mil soluciones con IA desde el año 2015, con un crecimiento exponencial desde entonces. Y en una estela en la que Asia también va por delante y Europa por detrás al usar las matemáticas computacionales. 

Destacó Hernández Medrano la normativa acelerada adoptada por EEUU en AI/ML (Enabled Medical Devises), con ejemplo en electrocardiografía con endpoint favorable en mortalidad. 

Sin embargo, y para el uso clínico de la IA, se mostró partidario de emplear Fast Tracks porque los ensayos clínicos resultan demasiado rígidos y floja la aprobación retrospectiva únicamente basada en datos acumulados. 

Del trabajo que se realiza con bases de datos interrogantes, y tras su paso por el congreso ATS 2024 celebrado el pasado mes de mayo en San Diego (California, EEUU), resaltó los infradiagnósticos en EPOC detectados con IA por la COPD Foundation del país americano. 

De dicha IA, en general, ensalzó su buena funcionalidad frente a su dificultad para ser escalada para que el algoritmo triunfe y el profesional lo haga suyo. A partir de muchos algoritmos guardados en el cajón en los hospitales de 17 sistemas de salud y diversos grupos privados.  De lo que dedujo que es necesario tener una estrategia nacional como se perfila en Reino Unido y que podría apoyarse en los circuitos académicos para el caso de España, mientras que en Francia ya parece obligatorio tener segundas opiniones médicas con IA.

Habló de verticalidad de capas de datos que ahora convergen con IA, como son las radiografías, los datos genómicos, etc. cuya mezcla hace posible la predictibilidad como ocurre con los gemelos digitales. Y como se hace en China al cruzar las imágenes del fondo de ojo con la información genómica de los sujetos para predecir la degeneración macular asociada a la edad.

También tomó el término de Multimodalidad, en su caso de la Clínica Mayo, para usar datos estructurados y no estructurados, telemetría (apps), información ómica y registros del entorno en el que vive el paciente.

Además se refirió a lagos de datos que pueden anticipar riesgos cardiovasculares o del desarrollo de diabetes, en este segundo caso por muestras de voz de la persona.

Este ponente además apostó a que convivirán la inteligencia artificial discriminativa, o clásica, con la generativa porque esta última no será suficiente por sí misma.

Ángel Blanco

Seguidamente Ángel Blanco, director de Sistemas y TIC de Grupo Quirónsalud, describió la app `MiQuirónSalud como ejemplo del camino digital para el paciente al que llegar de la mano de los profesionales. Una herramienta ubicua en toda la red del grupo asistencial fundamentada en la experiencia del paciente. 

Desde ese protagonismo del paciente como impulsor del cambio que se opera en la medicina para poder ofrecer servicios sin limitaciones temporales, como expuso. Además de dar cifras como sus 7,25 millones de usuarios en sus 55 hospitales y 150 centros de especialidades. Con un 81% de pacientes de todas las edades que participan online y una cifra de 682.000 consentimientos firmados al año. Al practicar desde 2022 una medicina que viene del volumen al valor y de los actos a los procesos. A partir de 350 protocolos para pruebas previas a las consultas con especialistas y una reducción de la presencialidad del -35%.  

Dra Virginia Hernández e Isabel Sastre

A continuación, Isabel Sastre, subdirectora de sistemas de información y coordinadora de innovación del Hospital Universitario Fundación Alcorcón, introdujo el segundo caso de éxito analizado en la jornada, consistente en su plataforma de datos clínicos e inteligencia artificial para los 170.000 pacientes del municipio, dentro de su centro de 400 camas. Sastre resumió su actividad investigadora con biobanco y banco de cerebros y una historia clínica digital que ya nació con la fundación del hospital. Junto a la red Selene instalada para todos los servicios con motor de información estructurada y no estructurada mediante desarrollo de Savana para los servicios de urgencias, farmacia, radiología, anatomía patológica y laboratorio. Todo ello con información anonimizada y uso profuso de machine learning.

Por su parte y finalmente, la uróloga de la misma institución Virginia Hernández, explicó que su jefe de servicio instó a su equipo a generar bases de datos por patologías como el cáncer de próstata, desde el principio. Lo que hoy es el fundamento del actual uso de IA que se hace con Savana. Por lo que en lo que requiere a los facultativos les recomendó aprender su manejo, adquirir su neo lengua y luego fiarse o no de la IA, pero siempre con una estrecha vigilancia para el paciente especialmente si es oncológico.

Julio García