La forma de hacer Medicina está cambiando y va a cambiar mucho más en los próximos años. Hasta ahora los grandes avances se centraban en la búsqueda de nuevos tratamientos o de nuevas tecnologías que permitieran un mejor diagnóstico. Pero en los últimos años ha llegado una nueva revolución en el entorno de la Salud Digital, que tomó un verdadero impulso durante la pandemia por laCOVID-19.
Este momento de crisis hizo posible coordinar una movilización a nivel europeo de talento y de fondos para proporcionar soluciones digitales a las necesidades inmediatas de la COVID-19. Además, Europa planteó una inyección de fondos sin precedentes para fortalecer los sistemas sanitarios de los países miembros. De hecho, Europa calcula que la digitalización de la Sanidad generará 120.000 millones de beneficios al año en 2030, según datos de Asseco Spain.
De esta forma, si bien la pandemia aceleró la evolución de los ecosistemas sanitarios, también puso en evidencia la necesidad de incrementar su eficacia a través de la tecnología. Así, la Salud Digital ha emergido con un conjunto de herramientas que tienen el potencial de mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la adherencia, además del seguimiento de distintas enfermedades. Los repositorios de datos digitales, los wearables, las terapias digitales, la tele monitorización, el ‘Big Data’, la Inteligencia Artificial o la telemedicina son solo algunos ejemplos, como se puso de manifiesto en foros como el Programa 4YFN-MWC.
Pero esta transformación requiere de múltiples cambios tecnológicos, organizativos y culturales en los que todos los agentes del sistema deben estar implicados (administraciones públicas, profesionales y gestores sanitarios, industria farmacéutica, organizaciones de pacientes, profesionales TIC, etc.). Además, el ecosistema sanitario contará cada vez más con la participación nuevos actores, como start-ups y hubs de innovación.
¿Está preparado realmente el sector sanitario para adaptarse a los cambios que llegan? ¿Tienen claro los profesionales todo lo que va a implicar la innovación que se acerca a pasos agigantados?
La inteligencia artificial, que cambiará la forma de interactuar
Uno de los primeros conceptos que es necesario tener claro cuando abordamos la Salud Digital es de qué hablamos cuando hablamos de inteligencia artificial. Y es que gran parte de las nuevas herramientas que surgen en este momento como nuevas soluciones de Salud Digital están relacionadas con la misma.
Así, entendemos por inteligencia artificial (IA) la habilidad de una máquina para presentar las mismas capacidades que los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear. Es decir, el objetivo es que los sistemas tecnológicos perciban su entorno, se relacionen con él, resuelvan problemas y actúen con un fin específico.
Algunas tecnologías ya incorporan mecanismos de inteligencia artificial desde hace más de 50 años, pero los avances en la potencia informática y de cálculo, el abaratamiento de los costes, la disponibilidad de enormes cantidades de datos y la creación de nuevos algoritmos han permitido que se den grandes avances de IA en los últimos años.
De esta forma, la aplicación de la IA en la Medicina actual es cada vez mayor. Básicamente, porque brinda muchas facilidades a la hora de supervisar a los pacientes de manera remota o gracias al diagnóstico por imagen, entre otras utilidades. De hecho, según un informe de 2016 de CB Insights, el 86 por ciento de las organizaciones proveedoras de asistencia ya utilizaban la IA. Por ejemplo, puede ayudar a potenciar la búsqueda de diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados, con fármacos menos tóxicos y más eficaces. Además, el análisis de datos clínicos y genómicos de miles de pacientes está permitiendo la obtención de biomarcadores que contribuyen a predecir con mayor precisión el riesgo existente, por ejemplo, a padecer algunos tipos de cáncer y/o enfermedades hematológicas.
Como ejemplo, un reciente estudio publicado en Jama Network mostraba que la IA tenía un 84 por ciento de precisión en los consejos de prevención de enfermedades cardiovasculares, unas cifras que se espera que vayan en aumento.
En el campo de la farmacología, además, la IA ofrece numerosas ventajas, ya que facilita el trabajo de los investigadores a la hora de analizar las secuencias genéticas para hallar las vacunas o soluciones adecuadas para diferentes tecnologías. En el de la genética, una aplicación móvil que a través de un sistema de reconocimiento facial permite detectar enfermedades raras y trastornos genéticos.
Y es que, una de las ventajas más importantes de la IA es la rapidez con la que puede procesar elevadas cantidades de datos. Esto es especialmente relevante a la hora de analizar diferentes pruebas médicas (resonancias, estudios genéticos…).
El papel del Chat GPT
Pero la IA no solo sirve para darnos datos en bruto, sino también para ayudarnos a organizar y descifrar los mismos y ser más eficaces en la toma de decisiones. En este contexto, uno de los hitos dentro del uso de la IA más reciente es el llamado Chat GPT, un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT-3, desarrollado por la empresa OpenAI. Esta nueva herramienta permite no solo tener conversaciones tipo chat. También puede ser utilizada como herramienta de búsqueda de información y de generación de textos complejos. Es cierto que, a día de hoy, aún existen importantes fallos. Especialmente, el hecho de que la información que ofrece Chat GPT no siempre es real y debe ser contrastada. Pese a ello, el futuro de la herramienta permitirá superar estas barreras y ofrecer muchas más funcionalidades.
En una encuesta reciente en la plataforma de médicos de Sermo, el 76 por ciento dijo ver el potencial que Chat GPT podría ofrecer a los médicos. Incluso, el 39 por ciento dijo que lo usaría para investigación, diagnóstico y tratamiento. Asimismo, el 27 por ciento se mostraba abierto a usarlo para atención y entrega de patentes y otro 27 por ciento estaba dispuesto a usarlo para el flujo de trabajo clínico y no clínico.
Así, se espera que Chat GPT sea clave en la asistencia en la toma de decisiones clínicas, se utilice como una herramienta educativa para estudiantes de Medicina y profesionales de la salud; que pueda proporcionar información y soporte a los pacientes; y que permita analizar grandes conjuntos de datos médicos, lo que puede ser útil para identificar patrones y tendencias en la salud y la enfermedad.
Big Data y el cambio de paradigma del dato
“Los datos son el petróleo del s. XXI, pero hay que aplicar inteligencia para refinar esos datos, para obtener la gasolina. O, en este caso, en información, en algo útil”, esta es la idea que planteaba Joaquín Segovia, director Territorial Sur de Telefónica España, en la Jornada Ágora Inteligencia Artificial (IA) en Salud de las Cátedras de Telefónica, celebrada en la Universidad de Granada. Durante la misma participaba Julio Jesús Sánchez, gerente de Proyectos de Transformación Digital de Telefónica España, que explicaba que en los últimos años se han dado una serie de cambios que han hecho que se impulse esta tecnología para nuevas oportunidades en salud. Especialmente una mayor disponibilidad de una gran cantidad de datos para crear nuevos algoritmos.
De esta forma, hay que entender lo que ha supuesto la revolución del llamado Big Data. En concreto, este término hace referencia a un conjunto de datos grande y complejo, así como a las técnicas de tratamiento específicas para gestionar esa información. Para ello es necesario hablar de las cuatro V, que representan el gran Volumen de datos que debe ser capaz de tratar, la Velocidad con la que puede procesar esos datos, la Variedad de formas que pueden tomar los mismos y el Valor que se obtiene.
Como se señalaba en el contexto de las XXIX Jornadas Nacionales de Innovación y Salud de la Sociedad Española de Informática de la Salud (SEIS), el problema de la calidad de los datos es también un problema del clínico. Hay que tener en cuenta que conceptos como la semántica clínica o el registro primario del dato tienen que ser abordados por profesionales.
Es obvio que en el sector salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que arrojan una gran cantidad de información relacionada con los pacientes, las enfermedades y los centros sanitarios. Desde las historias, pruebas diagnósticas, genéticas, pasando por la información aportada por los wearables. Esta información, bien analizada, resulta de gran utilidad para los profesionales sanitarios. Esta es, además, clave para avanzar hacia una verdadera Medicina Personalizada de Precisión. Contar con un gran repositorio de datos permite conocer mejor no solo las claves de muchas patologías, sino al propio paciente. Así, analizar esa información puede ayudar a tomar decisiones tanto a los médicos como a los gestores de los centros sanitarios, lo que repercute en un mejor servicio de salud para los pacientes.
La capacidad que tiene la tecnología de aprender
El hecho de que estas herramientas vayan en constante crecimiento se debe en gran parte a que no son tecnologías estancas, sino que tienen la capacidad de aprender de su propia experiencia para ir mejorándose a sí mismas. Es lo que se conoce como Deep Learning. Se trata de un enfoque de aprendizaje automático no supervisado que se asemeja o se fundamenta en el funcionamiento del sistema neurológico humano. Algo así como una red neuronal artificial, pero jerarquizada y organizada en distintos niveles.
Sobre la misma se debatió en el contexto de la jornada Viaje al 2030: Nuevo Ecosistema de la Innovación Farmacéutica impulsado por la Transformación Digital, organizada por Roche Farma y el IE Business School Executive Education. En la misma, Federico Plaza, director de Corporate Affairs de Roche Farma España y profesor del Programa de Dirección Innovación en el Sector Salud de IE, exponía que la Inteligencia Artificial, y más en concreto los algoritmos de Deep Learning, van a permitir desarrollar moléculas mejores, más eficaces y menos tóxicas. “Con estas herramientas podremos, en una primera fase, incluso, lograr datos preliminares con estudios sin pacientes, los denominados in silico trials. Posteriormente, podremos pasar a fases III con pacientes, donde sobre la base de los datos validados con Deep Learning ya lo que buscaríamos sería confirmar lo ya reflejado en el estudio in silico, ganando así precisión y optimizando plazos y recursos”, explicaba el responsable de Roche Farma.
Sistemas de automatización
En este entorno de aprendizaje digital también destacan las herramientas relacionadas con la automatización, que pueden ser clave ante la necesidad de buscar soluciones para mejorar la sostenibilidad del sistema y de afrontar los problemas relacionados con el déficit de profesionales. En concreto, se trata de utilizar aplicaciones de tecnología en las que se minimiza la interacción humana. En este caso, aplicando la IA, las máquinas pueden aprender y tomar decisiones basándose en situaciones pasadas que han vivido y analizado. Así, la automatización se puede utilizar en el cuidado de la salud mejorando de forma proactiva la calidad, a la vez que se reducen costes.
Hay que matizar que la automatización del flujo de trabajo en la atención sanitaria no se traduce en reemplazar a los cirujanos con robots o radiólogos con sistemas basados en IA. Se trata más bien de reducir las tareas repetitivas, mejorar el flujo de información y hacer que los sistemas se comuniquen entre sí. Por ejemplo, enfocado a tareas burocráticas o administrativas, que a día de hoy suponen una saturación para los profesionales. Incluso en el seguimiento de pacientes a través de llamadas telefónicas con sistemas automatizados de voz que analizan la información aportada para alertar al especialista solo en el caso de ser necesario.
Además, estas herramientas de automatización también sirven para hacer más útil y efectiva la comunicación, tanto entre profesionales, como con los pacientes. No obstante, The Joint Commission reveló que más del 70 por ciento de los errores médicos son el resultado directo de fallos en la comunicación. Otro estudio encontró que un hospital promedio de 500 camas pierde más de 4 millones de dólares cada año debido a ineficiencias relacionadas con la comunicación.
Desde la Asociación de Salud Digital (ASD) señalan que el seguimiento de pacientes crónicos a través de la automatización de procesos permite que el médico disponga de más tiempo de calidad en su relación con el paciente al liberarle de ese tiempo, que a él no le corresponde y que es el del trabajo administrativo y mecanizable. “Estaríamos hablando de liberar hasta un 80 por ciento de su tiempo, contribuyendo así de una manera decisiva a la humanización, algo que en el acto médico nunca ha de dejado de existir, pero bien es verdad que últimamente se veía amenazado por esta mayor exigencia tecnológica mal entendida”, señala Jaime del Barrio, presidente de la ASD.
App de salud
Mejorar la comunicación con los pacientes es otra de las claves de la llamada telemedicina, que también ha sufrido un auge en estos años post-pandémicos. Para que esta sea realmente eficaz es necesario que el paciente pueda estar controlado desde su domicilio, para lo cual está siendo de gran ayuda el impacto de las apps de salud.
Estas apps facilitan el acceso a datos de salud del paciente, monitorización, diagnóstico por imagen o control de medicación. Siendo así, la utilización de apps móviles empodera y convierte al paciente en un sujeto más activo, mejorando su capacidad de autocuidado. Algo especialmente útil aplicado a pacientes con enfermedades crónicas, ya que facilita la adherencia al tratamiento y su seguimiento de forma remota.
Como se puso de manifiesto en VIII Jornada de la Asociación Salud Digital, (ASD) existen más de 200.000 aplicaciones de salud, aunque todavía no hay un claro sistema de validación de las mismas. Pero la realidad es que más del 50 por ciento de los pacientes acuden a Internet y las redes sociales a informarse sobre salud, antes y después de acudir al médico.
La infinita capacidad de la innovación
Si bien estas son algunas de las herramientas fundamentales para entender el futuro de la Salud Digital, la realidad es que la innovación llega a muchas y diferentes áreas. Por ejemplo, sigue avanzando la impresión 3D en el campo de la Medicina. Entre otras utilidades, la impresión 3D permite que el personal médico pueda obtener réplicas exactas de los órganos de sus pacientes. Esto les permite anticipar posibles problemas durante la cirugía. Además, las impresoras 3D son capaces de crear prótesis accesibles para aquellas personas que han perdido miembros, a un menor coste, pero con una buena calidad.
Por otra parte, una de las tecnologías más importantes en las que se está integrando el uso de impresión 3D es la ingeniería de tejidos. El término se conoce también como bioimpresión 3D y se basa en el uso de impresoras 3D de alta precisión para fomentar el crecimiento celular en el órgano deseado.
Otros ámbitos novedosos son algunos como la fotofarmacología, que se ha convertido en una de las áreas de la Medicina actual con mayor potencial de crecimiento. Esta rama científica de reciente creación, que apenas cuenta con una decena de años de recorrido, trabaja en el diseño de fármacos que pueden activarse y desactivarse con luz, llamados a crear terapias más precisas y seguras para los pacientes.
De esta forma, los fotofármacos son compuestos químicos que en su estado natural no suelen tener acción terapéutica. Sin embargo, al ser expuestos a cierta luz modifican su estructura y actividad biológica. Esta modulación permite activar los fármacos de forma precisa en el lugar y en el momento adecuados. Además, con la intensidad y durante el tiempo deseados. Así, focalizan su acción para evitar efectos secundarios por su acción no deseada en otros tejidos y órganos.
Otras de las últimas novedades giran en torno a la investigación con gemelos digitales. Se trata de una réplica virtual, un software, realizada a imagen y semejanza de un elemento del “mundo físico”, con capacidad de predecir de manera fiable cómo se va a comportar dicho elemento. No se trata de elaborar una copia que traslade su comportamiento físico (no es un simulador que mimetiza el comportamiento físico), sino un programa que, a partir de los datos recibidos por el elemento y de su comportamiento, obtiene los datos de salida y resultados que se obtendrían en el mundo real.
Un futuro lleno de retos
Como señalan desde la ASD es necesario que todos estos proyectos relacionados con la Salud Digital y la innovación en general estén correctamente evaluados y con indicadores claros de resultados, que permitan tomar decisiones sobre la implantación, o no, de la solución evaluada y, sobre todo, se conozca el valor que aportan a la clínica, a los pacientes y a sus familias.
En este sentido la ASD publicó un informe, realizado conjuntamente con la Universidad de Deusto y coordinado por la Fundación Gaspar Casal, en el que se conceptualiza y define la Salud Digital Basada en Valor (SDBV).
Según este informe, algunos de los retos para la implantación de estas nuevas tecnologías pasan por el desarrollo de competencias digitales de los profesionales sanitarios y la ciudadanía. Así, se hace necesario conocer las competencias en materia de Salud Digital de los profesionales sanitarios y ciudadanía, y cubrir los gaps existentes. También existe la necesidad de crear nuevos perfiles de profesionales en las organizaciones sanitarias. Por ejemplo, hará falta la integración en el proceso de analistas de datos, ingenieros biomédicos, y otros perfiles emergentes, como científicos de datos. En esta línea también es necesario el desarrollo de técnicas y métricas para medir el valor de la Salud Digital.
“Desde la Asociación Salud Digital llevamos ocho años trabajando desde diferentes frentes en impulsar la transformación digital en el campo de la salud y ahí seguiremos porque queda mucho por hacer”, explica Jaime del Barrio, presidente de la ASD, a este medio. Así, incide en que “la mayoría de los profesionales sanitarios no han recibido, ni siguen recibiendo a día de hoy, salvo excepción, formación en competencias digitales, de ahí la necesidad urgente de abordar esta cuestión”.
Igualmente, “los sistemas sanitarios actuales tienen que hacer frente a la demanda de servicios de una salud individual y colectiva que nada tiene que ver con la que motivó su aparición ya hace varias décadas y es imposible hacerlo si no se adaptan a esta nueva realidad de la mano de la soluciones digitales en la gran mayoría de procesos y procedimientos de ayuda al médico en la toma de sus decisiones”, afirma el experto.
Regulación ética y ciberseguridad
Sin duda dos de los grandes retos en torno a la Salud Digital giran en torno a la mejora de la ciberseguridad y a la gestión ética de los datos de salud de los pacientes. No obstante, como se señalaba en el Foro de Seguridad y Protección de Datos de Salud de la Sociedad Española de Informática de la Salud (SEIS), la preservación de la privacidad de los pacientes es esencial como un elemento de calidad en las prestaciones asistenciales y en las labores de investigación y gestión.
Hay que tener en cuenta que, hasta junio de 2022, se ha experimentado un aumento de los ciberataques en España de un 77 por ciento, la mayoría dirigidos a las administraciones públicas, así como al sector sanitario. Así se desprende de los datos del Observatorio de Ciberseguridad de Exprivia.
Existen múltiples vectores de riesgo, tanto desde las aplicaciones y sus desarrolladores, como de los dispositivos de pacientes y personal sanitario. Estos están en la propia recogida de los datos. Por ejemplo, en el caso de las aplicaciones de telemedicina, estas recopilan y almacenan muchísimos más datos que los proveedores tradicionales de asistencia sanitaria. Esto hace que corran el riesgo de ser vendidos a terceros o robados/filtrados, si el proveedor de la app sufre un incidente de seguridad.
Asimismo, los softwares usados para telemedicina pueden contener fallos de seguridad que pueden ser aprovechados por ciberdelincuentes para hacerse con información de los pacientes y cometer fraudes. Por otra parte, al igual que las aplicaciones de telemedicina recopilan grandes cantidades de datos, los dispositivos conectados, como los monitores de salud, también pueden hacerlo, lo que multiplica el riesgo de filtraciones, infracciones y posterior venta a terceros sospechosos.
Por último, durante el VIII Congreso Nacional de Ética y Deontología Médica, organizado por la Comisión Central de Deontología del Consejo General de Colegios Oficiales de Médicos (CGCOM) y el Colegio de Médicos de Sevilla, también se abordaban “nuevos paradigmas en ética médica”, teniendo en cuenta cómo la Salud Digital y los nuevos retos sociales deben ser abordados por la ética médica.
Expuso algunos ejemplos José Antonio Lorente, director del Centro Pfizer de Genómica e Investigación Oncológica (GENYO). Así, explicó que en el caso de los diagnósticos del tipo genético se realizan predicciones basadas en la susceptibilidad en la mayor o menor probabilidad y riesgo de padecer o no una enfermedad. “Un paciente compra un test por Internet que le dice que tiene un 1,8 por ciento de probabilidad de desarrollar en un futuro un cáncer de próstata. Acude al médico y él le hace las pruebas pertinentes y a día de hoy da negativo. Sin embargo, en tres años se le desarrolla. ¿El paciente puede recriminarle al médico no haber hecho nada para prevenirlo?”, planteó como posible conflicto. Esto es aplicable a las predicciones que puedan realizar en un futuro muy próximo los algoritmos de la IA. Todo ello sumado al hecho de que los datos en salud son especialmente sensibles, por lo que el buen uso de estos para fines científicos debe ser priorizado, ya que en los mismos no deja de haber un gran interés comercial
Documentación y fuentes de información
- El Médico Interactivo
- Jornada Viaje al 2030: Nuevo Ecosistema de la Innovación Farmacéutica impulsado por la Transformación Digital
- Curso de formación ‘Data IA School: Inteligencia Artificial aplicada a la práctica clínica Oncohematológica’
- Jornada Ágora Inteligencia Artificial (IA) en salud
- XXIX Jornadas Nacionales de Innovación y Salud en Andalucía.
- Programa 4YFN-MWC
- III Jornada ASD
- https://eithealth.eu/wp-content/uploads/2023/02/Informe_Agilizando-la-adopcion-de-apps.pdf
- https://www.unir.net/ingenieria/revista/deep-learning/
- https://www.europarl.europa.eu/news/es/headlines/society/20200827STO85804/que-es-la-inteligencia-artificial-y-como-se-usa
- https://www.apd.es/aplicaciones-inteligencia-artificial-en-medicina/
- https://www.iic.uam.es/big-data/
- https://www.iic.uam.es/soluciones/salud/
- https://www.ibm.com/es-es/topics/automation
- https://www.hipaajournal.com/workflow-automation-in-healthcare-improves-roi-and-health-outcomes/
- https://www.providertech.com/automation-and-communication-in-healthcare/
- https://www.ehcos.com/la-revolucion-del-mhealth-en-salud/
- https://www.bbva.ch/noticia/la-impresion-3d-revoluciona-el-campo-de-la-medicina-y-abre-caminos
- https://salud-digital.es/portfolio/haciendo-realidad-la-salud-digital-basada-en-valor/
- https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2801244
- https://www.cbinsights.com/research/artificial-intelligence-startups-healthcare/
- https://es.asseco.com/
- https://seis.es/foropd2022/
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