Debate sobre Inteligencia Artificial en InforSalud 2022, el congreso Nacional de la Informática de la Salud

La Inteligencia Artificial fue uno de los temas principales del XXV Congreso Nacional de la Informática de la Salud (InforSalud 2022), organizado por la Sociedad Española de Informática de la Salud del 22 al 24 de marzo en Madrid. Bajo el lema ‘Compartiendo datos, información y conocimiento en salud’ el evento reunió a autoridades sanitarias y profesionales del campo de la digitalización y la innovación procedentes de los diferentes sistemas sanitarios autonómicos, la investigación, y la industria tecnológica y de la salud.

Debate sobre las aplicaciones de Inteligencia Artificial en salud

El Director del Área de Inteligencia Artificial de la Fundación TIC Salud Social y responsable de Sistemas de Imagen Médica y Anatomía Patológica del Departamento de Salud de la Generalitat de Cataluña, Carlos Gallego, participó en el debate monográfico sobre los usos de esta tecnología en el sector salud. En su intervención, destacó los motivos por los que todavía se utiliza relativamente poco esta tecnología en la práctica clínica a pesar de la multitud de publicaciones científicas recientes y las constantes noticias en los medios de comunicación.

“Hay tres factores principales que explican las dificultades de aplicar la Inteligencia Artificial en los sistemas de salud: la sanidad es un sistema complejo en el que hay muchos actores con responsabilidades y funciones distintas; tenemos un marco regulador que implica seguir un proceso igual que el de un equipamiento médico y esto hace que sea muy complejo llegar hasta el final; y falta un modelo formal y científico para el desarrollo de aplicaciones”, explicó Gallego.

En el debate se indicaron otras barreras para la implementación de la Inteligencia Artificial, como son la resistencia al cambio del personal, las vigentes limitaciones por el despliegue del Big data y el enfoque “simplista” de esta tecnología para ejecutar tareas de clasificación concretas en lugar de considerarla una herramienta complementaria y de apoyo continuo al profesional durante todo el proceso asistencial. En este sentido, el investigador del Instituto Carlos III de Madrid, Fernando Martín, alertó de que “cuando hablamos de un algoritmo de Inteligencia Artificial tenemos la obsesión de hablar de la eficacia superior a la del especialista médico, y nunca deberíamos comparar el sistema de Inteligencia Artificial respecto a un humano. Lo que debe compararse es la eficiencia del humano con Inteligencia Artificial respecto a la del humano que no la utiliza”.

Los participantes en el debate también destacaron que la Inteligencia Artificial será la protagonista del cambio y transformación del sistema sanitario. Un sistema que tendrá que pasar del estudio del proceso al análisis del dato, centrado en la seguridad y la protección. En esta línea, se hizo hincapié en la necesidad de establecer mecanismos de vigilancia para un uso ético de esta tecnología, y de trabajar para ganar la confianza del personal médico, en términos de eficacia, fiabilidad y explicabilidad de la tecnología. “Será necesario formar comités éticos que velen por el buen uso de los algoritmos, así como ocurre en otros campos”, aseguró Maria Dolores Tomé, vocal asesor de la Dirección General de Salud Digital y Sistemas de la Información del Ministerio de Sanidad, que también remarcó la “colaboración plena” y el “buen clima” de las comunidades autónomas para encontrar puntos comunes y reutilizar trabajos.

Entornos federados de aprendizaje

En la sesión sobre la interoperabilidad en el Sistema Nacional de Salud, el responsable del Plan de Sistemas del Servicio Catalán de la Salud, Jordi Piera, remarcó que “tenemos que utilizar entornos federados de aprendizaje en los que los datos no salgan de la nuestra organización y podamos entrenar algoritmos de inteligencia artificial”. Y para que esto funcione, dijo, “los datos deben estar normalizados y debemos encontrar un foro donde podamos compartir los algoritmos y utilizarlos entre todos”.

En la misma sesión, la Subdirectora General de Servicios Digitales de Salud del Ministerio de Sanidad, Maria Fe Lapeña, anunció que “los fondos europeos que vamos a recibir son una oportunidad única para identificar aspectos de mejora y plantearnos hacer cosas grandes desde cero: si es necesario cambiar de forma profunda algún aspecto, ahora es el momento de identificarlo y hacerlo”.

Otras ponencias sobre Inteligencia Artificial en InforSalud 2022

El coordinador del Área de Innovación y Transformación Digital del Parque de Salud Mar, Jordi Martínez, explicó cómo la aplicación de una solución de Natural Language Processing está ayudando a poner orden a la información en formato texto que se almacena en la historia clínica de los pacientes del Hospital del Mar. Este proyecto, según Martínez, “está generando una fuerte cultura de importancia de la calidad del dato en los profesionales“.

Más adelante en esta sesión se habló sobre la tendencia del sector de la salud hacia los modelos automatizados de ingesta y análisis de datos. Según Julián Isla, de Microsoft, en el futuro la tecnología permitirá extraer información de forma automática de una conversación entre el paciente y el profesional sanitario, codificarla en un lenguaje estándar, y automáticamente utilizar técnicas de Inteligencia Artificial para dar apoyo al asistencial en la toma de decisiones. Esta metodología se conoce como infundir Inteligencia artificial y ya puede verse en algunas aplicaciones de correo electrónico, que proponen palabras y oraciones parciales o completas a medida que el usuario redacta un mensaje.

En el congreso también se habló del estado del arte de las arquitecturas tecnológicas y enfoques actuales para la gestión eficaz de los datos, como Data Lakehouse o Data Mesh. Los ponentes expusieron que una de las limitaciones del despliegue del Big data en el entorno sanitario es, como se ha descrito anteriormente, la falta de calidad de los datos en los registros de los pacientes. Según Cristina Garcia, de CGM Clinical, “este problema puede solucionarse con una formación dirigida a culturizar a los usuarios en la importancia de la calidad del dato”.

Por último, se comunicaron algunos proyectos de éxito en relación con la aplicación de la Inteligencia Artificial en salud. La mayor parte de los proyectos estaban enfocados al uso de técnicas de Deep Learning para la detección automática de patologías en imágenes radiológicas y el uso de técnicas de anonimización de las imágenes. También cabe destacar que un número considerable de comunicaciones de soluciones que responden a necesidades concretas como, por ejemplo, herramientas de gestión de recursos humanos, herramientas de soporte en la rehabilitación motora, herramientas de registro y seguimiento de traumas, herramientas de gestión de datos ómicas, entre otras, se han marcado como próximos pasos la explotación y aplicación de la Inteligencia Artificial con los datos que han generado. Algo que apoya la tendencia actual del sistema de salud hacia el despliegue de la Inteligencia artificial para mejorar la atención sanitaria.

Para más información sobre otras temáticas tratadas en el congreso, puede consultar la página web de la Fundación TIC Salud Social.