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CARMEN M. LÓPEZ Madrid | viernes, 11 de noviembre de 2016 h |

Imagínense que su teléfono móvil le pudiera advertir de su éxito o fracaso en uno de sus proyectos de futuro… Sería una buena manera de testar previamente la capacidad cognitiva de una persona para hacer o llegar a hacer un trabajo. Pues esta aplicación (app) ya existe y se está utilizando en la práctica médica en España, concretamente, en cirugía. Lo que al director médico de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos, Julio Mayol, le gusta llamar la “precisión del aprendizaje” es una realidad. Se trata de una plataforma de entrenamiento cognitivo para estudiantes, residentes y profesionales de enfermería que permite aprender y evaluar simultáneamente los conocimientos de los usuarios en procedimientos quirúrgicos.

El Hospital Universitario San Carlos de Madrid está entrenando a sus residentes a través de esta app, que desarrollaron dos cirujanos del Imperial Collage en Londres. Como explica Mayol, gracias a la alianza estratégica entre el hospital y su Instituto de Investigación (IdISSC) con Touch Surgery, los residentes se pueden entrenar en este campo. En total, más de un millón de profesionales médicos en el mundo, especialmente estudiantes y residentes, se están beneficiando de esta tecnología. Se caracteriza por integrar el conocimiento teórico y práctico en una aplicación móvil social, que además de ser una guía de procedimientos paso a paso permite al usuario mantener un seguimiento de sus progresos, compartir los resultados con otros profesionales, crear una biblioteca personalizada de operaciones, aprender técnicas de los médicos más importantes del mundo y acceder a una amplia gama de simulaciones en 3D.

Mayol explica que están desarrollando además módulos de entrenamiento orientados a la enfermería en quirófano. “El entrenamiento quirúrgico no tiene sentido si se hace de manera individual, sino que requiere el equipo con entrenamiento de alto rendimiento”, asegura, por lo que la plataforma no sólo está facilitando el entrenamiento individual y la evaluación cognitiva, sino que está orientando a los profesionales hacia los entrenamientos en grupo. “Es aquí donde el Clínico está participando más activamente”.

El valor añadido de esta app son los resultados inmediatos y visibles por el propio usuario, y además “permite evaluar a los residentes y analizar cómo ganan conocimientos de una manera cuantitativa comparable”. Un paso más para ayudar a tomar decisiones, sobre todo, explica Mayol cuando hay que permitir que un residente o una persona en formación pueda o no pueda realizar un determinado procedimiento en un paciente atendiendo a su grado de conocimiento y al aprendizaje que ha realizado.

De hecho, en varios hospitales y en EE.UU. se está utilizando en residentes para certificar el conocimiento del residente antes de permitirle entrar a formar parte del equipo en un procedimiento quirúrgico real.

El futuro, a su juicio, no sólo pasa por la utilización de este tipo de herramientas, sino por la explotación de los datos que permitan comprender mejor cómo aprenden los profesionales y desarrollar a posteriori herramientas mucho más precisas. Es decir, esta plataforma no sólo ayuda a aprender sino que al captar la información de cómo se aprende es posible utilizar tecnologías cognitivas, el aprendizaje de máquina, “para entender cómo los humanos desarrollan herramientas todavía mucho mejores”.

“Hacen falta más herramientas de este tipo, no sólo en medicina, sino todas las profesiones que requieren conocimientos de técnicas complejas”. Actualmente se encuentra en la fase de diseño y desarrollo, y todavía no se está incorporando completamente en el proceso de formación de los profesionales.

En opinión de Mayol, todo lo que tiene que ver con la tecnología cognitiva tiene un potencial que ni siquiera es posible entender ahora. “Tener capacidad de reunir gran cantidad de información sobre cómo actúan los humanos y luego ser capaz de recrearlo con máquinas, aunque a veces pueda producir cierto miedo, es un campo prioritario en este momento en todas las áreas científicas, sin poder decir a dónde vamos”, comenta. ¿Nos van a poder sustituir las máquinas si lo hacen mejor que nosotros y liberarnos para hacer lo que nos interesa verdaderamente? Mayol cree que sin duda, por lo que puede cambiar radicalmente el modelo de formación.

En las universidades ya se utiliza la simulación para el aprendizaje. A su juicio la afirmación de formar a los profesionales en tecnología sanitaria no es correcta. “Es un concepto muy convencional y tradicional”. El director de la Unidad de Innovación tiene claro que una tecnología que sea útil y usable tiene que ser intuitiva.

El diagnóstico a pie de cama

El hospital también está inmerso en otro proyecto para acercar el diagnóstico a la cama del paciente. Se trata de Nated que consiste en la utilización de nanomotores para hacer laboratorios en un chip, de manera que permitan hacer diagnósticos de enfermedades complejas que antes requerían gran cantidad de medios y mucho tiempo. “Queremos llevar el diagnóstico a la cama del enfermo en unidades clínicas como pueden ser las UCIs y neonatología”, explica el experto. Consiste en desarrollar herramientas analíticas para aplicaciones biomédicas: nanomateriales que integran pequeños laboratorios en forma de chip y micro máquinas autopropulsadas. Los principales objetivos son el desarrollo de nuevas herramientas para el diagnóstico y seguimiento de patologías neonatales en dos áreas de la práctica clínica: enfermedades raras diagnóstico hasta la detección de aminoácidos (fenilcetonuria, tirosinemia y la enfermedad de la orina de jarabe de arce) y la sepsis neonatal.

La incorporación este tipo de tecnología en la práctica clínica supone un paso más en el diagnóstico precoz y el seguimiento de este tipo de enfermedades, además podrá reducir el número de pruebas invasivas en niños recién nacidos, usando el volumen de sangre muy baja. En este contexto, los investigadores pueden llevar a cabo tanto el análisis ultra-rápido y pequeñas cantidades de muestra, siendo estas dos características, los requisitos esenciales en el diagnóstico clínico y el seguimiento de dicha enfermedad. Estas herramientas que se presentan pueden ser considerados como altamente innovador y relevante. Mayol está convencido de que “lo que Elizabeth Holmes y Theranos no pudieron, quizá podríamos nosotros “.