¿Resulta la IA clave en el futuro del Sector Salud?

En algunas ocasiones, tratar de responder a una pregunta produce una leve sensación de pudor. Esta es, posiblemente, una de esas ocasiones. Nuestro diccionario describe lo evidente como aquello que resulta cierto, claro, patente y sin la menor duda. Vamos, que os podríais ahorrar perfectamente las páginas siguientes. De ahí lo del pudor. Y es que, el éxito en el empleo de las tecnologías de la información en sentido general y, en concreto, las nuevas capacidades que vamos vislumbrando en la aplicación de la IA en Salud, son tan evidentes como lo fueron hace un par de siglos los avances de la química o anteriormente, los avances en las técnicas quirúrgicas. Aún más, diría que la digitalización en salud ofrece expectativas tan increíbles que aún no somos capaces de valorarlas por completo. 

Tratemos, en primer lugar, de poner algo de concierto en el discurso y de enmarcar la materia. Utilizaré para ello las categorías de la ficha del sector de Salud Digital estadounidenses, que, aunque podrían estar configuradas de otra manera o usar las de cualquier otro país avanzado, nos valen para arrancar con orden. 

Ellos clasificanos productos y servicios de salud digital en cuatro grupos:

• Telemedicina: donde incorporan toda la tecnología utilizada para realizar consultas médicas de modo virtual con garantías similares a las realizadas presencialmente.
• mHealth: el agregado de las aplicaciones sanitarias para dispositivos móviles.
• Healthcare Analytics: plataformas de análisis de datos médicos, que, utilizando técnicas cuantitativas y cualitativas, buscan predecir tendencias y patrones de comportamiento.

Finalmente, los Digital Health Systems: aquellas tecnologías empleadas en el uso de registros de salud electrónicos (Electronic Health Record) y prescripción digital de medicamentos (E-prescription).

Pero, cabría preguntarse, ¿dónde ubican la Inteligencia Artificial en este esquema? En realidad, la IA es una capacidad transversal que podemos incorporar en cualquier ámbito porque trata de simular la inteligencia humana a través de algoritmos soportados en el empleo de cantidades masivas de información. Y, este detalle, resulta clave, porque pocos sectores generan tantos datos como la Salud.

En el informe publicado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 2021, “Ethics and governance of artificial intelligence for Health”, se citaban algunas aplicaciones de la IA. Apuntaban a “mejorar la velocidad y la precisión del diagnóstico y la detección de enfermedades, facilitar la atención clínica, reforzar la investigación en el ámbito de la salud y el desarrollo de medicamentos y apoyar diversas intervenciones de salud pública, como la vigilancia de la morbilidad, la respuesta a los brotes infecciosos y la gestión de los sistemas de salud”. Podríamos resumir que la IA en Salud es, así, el uso de modelos de aprendizaje automático para descubrir nuevo conocimiento que mejore los resultados y las experiencias de los pacientes. 

Suena prometedor, ¿pero existen aplicaciones de la IA ya operativas?

Responder a esta pregunta supone plantearse: ¿nos encontramos frente a una realidad o hablamos aún de un tema emergente, con grandes capacidades, pero sin casos prácticos actuales? Pues bien, ya existen ejemplos en los que la IA está claramente impactando en las prácticas sanitarias, bien acelerando el ritmo de la investigación, bien ayudando a los profesionales a tomar mejores decisiones. Tomemos algunos ejemplos:

Detección y diagnóstico de enfermedades: los modelos de machine learning observan los signos vitales de los pacientes y alertan a los profesionales de posibles aumentos de ciertos factores de riesgo. Es cierto que los actuales dispositivos ya pueden monitorizar los signos vitales, pero la IA es capaz de recopilar por sí misma esos datos, buscar afecciones de difícil detección y descubrir patrones anticipativos.

Tratamiento personalizado de enfermedades: la tan deseada medicina de precisión es más fácil de respaldar con la asistencia de la IA. Debido a que estos modelos pueden aprender y retener preferencias, tienen el potencial de proporcionar recomendaciones personalizadas incluso en tiempo real, lo que en muchas patologías resulta fundamental.

Análisis de imagen médica: La IA impulsada por redes neuronales artificiales está demostrando ser tan eficaz en detección de las primeras evidencias como los radiólogos humanos y haciendo que la asombrosa cantidad de información contenida en imágenes resulte más manejable.
Incremento de la eficiencia de los ensayos clínicos: durante el dilatado desarrollo de un ensayo se dedica una enorme cantidad de tiempo a asignar códigos a los resultados y actualizar los datos relevantes. La IA ya está acelerando el proceso de selección y diseño de las ingentes combinaciones moleculares que se manejan en los primeros estadios de investigación, reduciendo significativamente el tiempo y, por tanto, el esfuerzo económico.

Reducción del coste de los cuidados: Hay muchas formas potenciales en las que la IA permite reducir los costes sanitarios. Algunas de las más prometedoras son: la reducción de errores de medicación, la prevención del fraude o el apoyo a flujos de trabajo clínicos y administrativos más eficientes.
Estos son solo algunos ejemplos de usos reales de la IA en Salud que demuestran que, al margen de las inmensas capacidades futuras, hablamos de una realidad en la que avanzamos desde hace algún tiempo. Podríamos citar otras aplicaciones actuales de la IA, pero habrá muchas más en el futuro en la medida en la que avancemos en la democratización en el uso de la tecnología aplicada a la sanidad y seamos capaces de encontrar nuevos ámbitos de acción. 

En este sentido, y para finalizar con un punto de optimismo, quiero resaltar una noticia de hace solo unos días: el Parlamento Europeo y el Consejo de la Unión han alcanzado un acuerdo sobre el Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EHDS por sus siglas en inglés), una nueva regulación que facilitará el intercambio y acceso a datos de salud. Este acuerdo marca un paso crucial hacia una gestión más eficiente de los datos de salud en Europa. La red, que requerirá actuaciones a escala nacional y europea, aspira a crear un auténtico sistema de Historia Clínica Electrónica. La creación de estos espacios resulta básica para la interoperabilidad efectiva, pero también para la incorporación de proyectos que utilicen la IA.

Mucho habrá que hacer, no nos engañemos, pero, aunque muchos lo desconozcan, España tiene uno de los sistemas sanitarios digitales más avanzados. De hecho, aun existiendo diferencias regionales, en general nuestro país ha alcanzado un alto nivel de madurez y se clasificó entre los cinco primeros de la OCDE en el último Índice de Salud Digital de la Fundación Bertelsmann. Sin duda, un campo prometedor que muestra enormes oportunidades y desafíos, del que desde el equipo de Crowe de consultoría de Healthcare & Life Sciences, estamos orgullos de formar parte.