Pregunta. En el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) en Medicina son innumerables los proyectos que se están poniendo en marcha. ¿Qué técnicas son las que se están ya implantando en la Red 4H?
Respuesta. La clave en el momento actual es disponer por fin de información clínica en electrónica, la incorporación de las historias clínicas electrónicas en los últimos años, que lo que supone es poder disponer de cantidades ingentes de información que hasta ahora no éramos capaces de procesar, porque no se trataba de información estructurada. No había técnicas sofisticadas para evaluar esa información, que es que el principal salto cualitativo que ha dado la presencia de las diferentes técnicas de Big Data y de IA.
Nosotros utilizamos tres técnicas, la primera de ellas es el procesamiento del lenguaje natural, que nos ayuda sobre todo a estructurar ese texto libre que habitualmente se usa en la información clínica, aunque cada vez trabajamos con información clínica más estructurada, es verdad que el procesamiento de lenguaje natural nos ayuda a leer y sacar conclusiones de esa información.
La segunda técnica que más usamos es Deep Learning, se trata del procesamiento de imágenes, emplear técnicas de IA para procesar imágenes, sobre todo radiológicas. También la estamos implementando en otras líneas de trabajo como la dermatología, donde se detectan anomalías que en muchos casos pueden ser imperceptibles para los humanos y poder estandarizar esa revisión de imágenes de una forma mucho más rápida.
Y la tercera técnica es el Machine Learning, se trata de procesamiento de información de forma retrospectiva, que lo que busca son patrones predictivos de comportamiento, estratificar patrones de riesgo en pacientes en función del histórico que tenemos en su historia clínica.
Pregunta. ¿Cuánto tiempo hace que trabajan con esta tecnología en los 4 hospitales de Quirónsalud? ¿Y cuáles son las líneas que están más avanzadas en este terreno?
R. Llevamos más de 15 años trabajando con historia clínica electrónica y 10 años en el de hospital de Valdemoro. Por tanto, llevamos más de una década de información clínica muy potente que nos permite aplicar estas diferentes técnicas según el proceso.
De hecho, ya se está aplicando al IA en tiempo real. Lanzamos el proyecto C Salud en 2021, que es Big Data para la creación de salud con más de una treintena de líneas de trabajo. Todos ellos se podrían agrupar en 3 grandes líneas. La primera la de proyectos que tienen que ver con el procesamiento de imágenes. Por ejemplo, de radiografía de tórax, que pusimos en marcha durante la pandemia; procesamiento de imágenes para determinar la edad ósea, que se hace en radiografías de mano con técnicas de IA y Deep Learning; una similar para imágenes de mamografía, para imágenes de resonancia de rodilla, para radiografías simples de fracturas… hay mucho crecimiento en todo lo relacionado con imagen radiológica y no radiológica. Porque también estamos validando los modelos de procesamiento de imagen dermatológica, donde lo que hacemos es intentar alcanzar la validez para clasificar imágenes de patologías y poder detectar de forma precoz aquellas imágenes sospechosas de malignidad para intentar acelerar esos procesos.
La segunda línea es la de proyectos que ayudan en los procesos de trabajo dentro de los centros sanitarios. Uno de los más avanzados es el proyecto de revisión sistemática de cirugías de alto riesgo de infección, como pueden ser la cirugía protésica de cadera o de rodilla o la cirugía de colon. Lo hacen analizando los 90 días posteriores a la cirugía. El Big Data es la herramienta que hace este trabajo por nosotros con un valor predictivo negativo de cerca del 99 por ciento. Es decir, tenemos una altísima fiabilidad: el sistema descarta a aquellos pacientes que en los 90 días posteriores a la cirugía no han tenido ninguna infección.
Con estas líneas de trabajo se produce una reducción de la carga asistencial de estos profesionales de cerca del 80 por ciento del tiempo, que ahora están dedicando a otras labores.
Lo que queremos es introducir el control en más procesos. De momento ningún hospital dispone de la capacidad de analizar con este nivel de detalle todos los procesos de control de infección después de una cirugía, pero esto abre la posibilidad de que ampliemos muchísimo la capacidad de control que tenemos en la revisión de posibles infecciones en proceso quirúrgico.
La tercera línea es la de individualización terapéutica, el uso de programas específicos de Big Data que sugieran propuestas terapéuticas. En función del histórico del paciente hace una recomendación del tipo de terapia que debe recibir. Son herramientas de apoyo a la decisión clínica. “Aprendizaje automático en la predicción del tratamiento de un médico en pacientes hospitalizados por insuficiencia cardiaca congestiva”, es el programa.
P. ¿Cuál es la gran revolución que lleva implícita la IA?
R. La IA va a permitir movernos de un foco reactivo, como toda la vida se ha trabajado en sanidad, hacia un foco mucho más proactivo. Vamos a ser capaces, o bien de preventivamente evitarla o bien de detectarla precozmente, con esta combinación de información para abordarla antes y por tanto llegar con antelación al diagnóstico y a atajar las posibles complicaciones.
P. ¿Cuáles son los fuertes de este campo a corto, medio y largo plazo?
Como toda nueva tecnología requiere una inversión inicial, una apuesta estratégica. Creo firmemente en que este tipo de tecnología nos va a hacer mucho más sostenible el manejo de muchos procesos asistenciales. En el corto plazo podemos reducir tiempo de algunos profesionales porque el sistema ‘trabaja por ellos’, pero la clave es que vamos a ser capaces de individualizar y acertar mucho más en las propuestas terapéuticas. Va a ayudar en la sostenibilidad tanto en el corto plazo como, sobre todo, en el medio y largo plazo.
P. ¿A qué escollos se enfrentan y en qué lugar se encuentra España en este camino?
R. Las trabas vienen, en primer lugar, por la parte económica (hay que invertir en el sistema de información y profesionales cualificados y hay que apostar estratégicamente) y, en segundo por la duración promedio que se tarda en llevar a la práctica clínica estos proyectos. Amén de que hay que respetar los principios básicos y éticos. Con todo, España dentro de Europa está en el tercio superior en esta línea, hay un margen de crecimiento enorme, pero creo que estamos yendo en la buena dirección. Necesitamos tiempo de cocción para que podamos ver resultados.
