La Sociedad Española de Medicina de Laboratorio (SEMEDLAB), en el marco de la celebración de sus Jornadas del Comité Científico durante los días 19 y 20 de febrero en la ciudad de Alicante, impulsa el curso “Modelización del dato en el Laboratorio Clínico: más allá de la inteligencia artificial”, orientado a acercar el manejo y análisis de datos al profesional sobre los beneficios de la IA en el Laboratorio Clínico.
Cabe recordar que el Laboratorio Clínico produce grandes cantidades de datos que requieren nuevas formas de análisis para transformarse en conocimiento clínico útil. La inteligencia artificial (IA) y las nuevas herramientas de análisis de datos ofrecen una oportunidad para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y la integración de datos de múltiples fuentes.
La IA en el Laboratorio Clínico
La implementación clínica rutinaria de la inteligencia artificial en el laboratorio es todavía limitada y heterogénea. De acuerdo con el coordinador y miembro de la Comisión de Ciencia de Datos de SEMEDLAB, e Daniel Prieto Arriba, los mayores avances en su implementación se enfocan en el uso de analítica avanzada y reglas para el control de calidad y la gestión operativa, como el seguimiento de tiempos de respuesta, la gestión de la demanda o la detección de incidencias. “También existen aplicaciones concretas en áreas como la hematología, con sistemas de apoyo a la morfología automatizada, la microbiología, con herramientas para la identificación de patrones de resistencia, o la bioquímica, con modelos orientados a la predicción de procesos como la sepsis o la enfermedad renal”, detalla el profesional.
En España, el grado de adopción también es desigual entre centros. Su utilización es más frecuente en proyectos de análisis de datos, cuadros de mando y experiencias piloto. Tal y como asevera el experto, “existe un marco estratégico nacional de salud digital, junto con iniciativas de financiación y transformación, que está favoreciendo progresivamente el desarrollo de proyectos basados en el uso del dato y la inteligencia artificial”.
La heterogeneidad de su integración se encuadra en un contexto caracterizado por la falta de formación reglada en análisis de datos o IA de los profesionales.“Esto genera una brecha entre el potencial de estas herramientas y su uso real en la práctica clínica”, remarca el especialista.
Potenciales beneficios del uso de la IA
Pese a ello, el potencial de uso de la IA en el Laboratorio Clínico es real. No obstante, la IA actúa como herramienta de apoyo al identificar patrones y relaciones entre múltiples variables que pueden ayudar a priorizar resultados, estratificar riesgos y orientar decisiones diagnósticas o de seguimiento.
Así, la IA puede reforzar la actividad del Laboratorio Clínico como una herramienta de apoyo al profesional clínico, permitiendo extraer un mayor valor de los datos utilizados en la práctica diaria y contribuyendo a mejorar la eficiencia de los procesos. En el plano asistencial, como declara Prieto Arribas, “puede contribuir a mejorar la eficiencia y la seguridad del proceso diagnóstico mediante la optimización de flujos de trabajo, el apoyo a la autoverificación y la detección de posibles errores”.
Finalmente, Prieto Arribas subraya que el verdadero valor de la inteligencia artificial en el Laboratorio Clínico no está en la tecnología en sí, sino en cómo se integra en los procesos reales y en la práctica diaria. “Para que estas herramientas aporten beneficio, deben ser comprensibles, auditables y estar alineadas con los circuitos asistenciales existentes, con una evaluación continua de su impacto y de sus posibles riesgos, orientada siempre a generar valor real en la práctica clínica”, resume.
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