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La Inteligencia Artificial (IA) en salud ya se está aplicando con éxito en la sanidad española para ayudar al médico en la toma de decisiones diagnósticas y de tratamiento, prevenir efectos adversos y detección de mutaciones genéticas, según los organizadores del simposio Hackeando la Sanidad, en el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos III (CNIC).
Este evento, organizado por la Asociación de Investigadores en eSalud (AIES) y la agencia COM Salud, es la antesala del Hackathon Nacional de Salud, en el que profesionales sanitarios, pacientes y programadores crean en conjunto soluciones digitales en salud. También tendrá lugar el mayor design thinking (proceso de ideación de soluciones) de Big Data e Inteligencia Artificial en Salud organizado en España, con la participación de cerca de cuarenta líderes de opinión en tecnologías móviles en salud (eSalud).
Los sistemas de salud de las comunidades autónomas prevén un aumento del 73 % en la implementación de diferentes proyectos de Big Data en el próximo año, según el último informe SEIS. Uno de los ejemplos de éxito es un programa de procesamiento de historiales clínicos basados en el lenguaje natural, Savana, que se ha implementado en más de 40 hospitales españoles. Está desarrollado por lingüistas, ingenieros y médicos, entre ellos el neurólogo español Ignacio Hernández Medrano, vocal de AIES, y ya ha aprendido de 170 millones de casos, «algo que no se había realizado previamente en el mundo», comenta.
Este programa es utilizado para medir y corregir la adherencia de los profesionales a las guías clínicas, aumentar el reclutamiento de pacientes para ensayos clínicos, y llevar a cabo estudios multicéntricos en real world evidence (tienen 13 en marcha, uno de ellos internacional). En los últimos meses se ha empleado para detectar hiperpotasemias, pacientes afectados por el virus de inmunodeficiencia humana (VIH), y valvulopatías cardiacas. Además, están desarrollando algoritmos predictivos para adelantarse a eventos vitales graves en urgencias.
La reciente aparición en el mercado de sistemas basados en Big Data e IA para apoyar al médico en la toma de decisiones clínicas es uno de los temas que se debaten en el design thinking que se celebra en el CNIC. También servirán de ejemplo para las soluciones que planteen los equipos que trabajen en el Hackathon Salud.
«La Administración de Alimentos y Fármacos (FDA) norteamericana ha aprobado en los últimos meses, por primera vez en su historia, 6 programas basados en IA para ayuda al diagnóstico tras haber probado su eficacia en ensayos clínicos», comenta Carlos Mateos, coordinador del simposio y vicepresidente de AIES.
Son sistemas que ayudan a predecir la aparición del ictus y la retinopatía diabética, entre otros. En el caso de esta última, se trata de un programa con un algoritmo de IA que permite analizar imágenes del ojo subidas a un servidor y ofrecer una recomendación al médico. Según la FDA, «es uno de los primeros dispositivos autorizados para comercialización que brinda una decisión de detección sin la necesidad de que un médico también interprete la imagen o los resultados». Otro de los programas autorizados analiza los resultados de la tomografía computarizada (TAC) para avisar de un posible ictus.
IA en diabetes
El desarrollo de soluciones basadas en la IA se ha multiplicado exponencialmente en el caso de la diabetes, según un estudio español publicado el pasado mes de mayo en la JMIR gracias a una beca FEDER. El análisis, dirigido por el doctor Josep Vehi, catedrático de Ingeniería Eléctrica y Biomédica en la Universidad de Girona, señala que la predicción de niveles de glucosa está siendo posible gracias a los sistemas de IA basados en grandes cantidades de datos, y va a permitir tratamientos muchos más individualizados. Su equipo participa en el Consorcio español de Páncreas Artificial y Tecnología de la Diabetes. A su juicio, «los métodos de IA en combinación con las últimas tecnologías, tienen el potencial de permitir la evaluación de riesgos, la supervisión del paciente y la seguridad en enfermedades como la diabetes». Todos estos métodos «se combinan en un sistema de apoyo a la toma de decisiones que ayudará a los pacientes en el autocontrol de la diabetes para cualquier tipo de terapia».
Los resultados de la IA en genómica están aún más extendidos y son uno de los temas que se debaten en el design thinking. La investigación del doctor Vehí señala que «la disponibilidad de datos genéticos también ha permitido la aplicación de métodos de IA a la personalización de la gestión de la diabetes», concluye. El doctor Hernández Medrano también ha desarrollado otro sistema para el análisis genético en enfermedades raras basado en el Big Data, Mendelian, que ya es consultado desde 133 países.
junio 25/2018 (immedicohospitalario.es)
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