El sistema sanitario se encuentra ante una de las transformaciones más relevantes de las últimas décadas y, en este contexto, la Inteligencia Artificial tendrá un papel crucial. Para exponer las tendencias, los desafíos y los avances que supondrá la aplicación de esta tecnología en el sector Salud, el Parque Científico de la UMH (PCUMH) organiza una jornada en la que reúne a profesionales sanitarios y a expertos en Inteligencia Artificial. Esta sesión se enmarca en el foro Innotransfer, una iniciativa de innovación abierta promovida por la Red de Parques Científicos Valencianos (rePCV), de la que el PCUMH forma parte. Asimismo, el evento cuenta con el apoyo de la Agència Valenciana de la Innovació (AVI), estando alineada la temática del evento con las prioridades detectadas por los Comités Estratégicos de Innovación Especializados (CEIE) de la AVI en materia de Salud.

“En España se prevé que en 2050 los mayores de 65 años representen cerca de un tercio del total de la población, según el INE”. Así empieza la ponencia la investigadora de la Plataforma de Big Data, IA y Bioestadística en Hospital La Fe Valencia, Mª Eugenia Gas. Durante su intervención, la profesional expone los desafíos a los que tendrán que hacer frente los sistemas de salud públicos europeos y explica la transformación digital que se ha iniciado en el Departamento de Salud Valencia La Fe.

El Departamento de Salud Valencia La Fe cuenta con una base de datos que se actualiza diariamente y en la que se registra información sobre los ámbitos asistenciales de la Atención Primaria y Especializada como pueden ser las urgencias, las consultas externas, la unidad quirúrgica o la UCI, entre otras.

Sobre esta plataforma se han implementado herramientas de Big Data e Inteligencia Artificial que nos permiten facilitar la toma de decisiones de los facultativos y ayudar a la gestión hospitalaria”, comenta Mª Eugenia Gas a la vez que muestra cómo llevan a cabo la gestión y el análisis del dato en el Departamento de Salud Valencia La Fe.

Las personas, en el centro del sistema

Personalizada, predictiva, preventiva, participativa y poblacional. Estos son los términos que corresponden a cada una de las cinco 'P' que engloba la nueva forma de entender la medicina hacia la que se está transicionando: la Medicina de las 5P. En este contexto de transformación del sistema sanitario, el análisis de los datos será fundamental para mejorar la salud de las personas, entendiéndola como un estado de bienestar físico, mental y social, sin reducir el concepto a la ausencia de afecciones o enfermedades. “En el 2030 se prevé que la medicina esté centrada en las personas: se enfocará principalmente en la prevención, para intentar anticiparse a la aparición de un problema de salud; será una medicina personalizada; será necesaria la explotación de datos y el desarrollo de algoritmos de Inteligencia Artificial; y estará integrada en la vida de las personas”, vaticina Mª Eugenia Gas. 

En el contexto de la prevención de enfermedades, la Inteligencia Artificial también será partícipe de la transformación de datos en predicciones. Durante la segunda intervención de la jornada, que tiene como hilo conductor el uso de la IA en imágenes médicas, la Data Scientist de Quibim, Gemma Urbanos, aborda la implementación de esta tecnología en imágenes médicas para la predicción de enfermedades o la evolución de los pacientes.

En esta ponencia, Gemma explica que ya es posible crear modelos de Inteligencia Artificial para la detección temprana de lesiones tumorales en estadios iniciales - pudiendo diagnosticar enfermedades a través de la detección de lesiones que todavía no se han desarrollado -, así como para vaticinar cómo evolucionará el paciente y su respuesta al tratamiento en cada seguimiento.

En el transcurso de algunas enfermedades o tratamientos, las lesiones pueden quedar enmascaradas en la imagen médica, pudiendo afectar al diagnóstico del paciente”, comenta la Data Scientist como una de las problemáticas a las que se enfrentan los radiólogos, tras mencionar el alto volumen al que se enfrentan estos profesionales sanitarios, que también podría influir en el diagnóstico y la salud del paciente debido al tiempo limitado del que dispone el facultativo. Por todo ello, la Inteligencia Artificial resultaría clave para facilitar el diagnóstico, reducir la sobrecarga del facultativo y poder abordar las enfermedades antes de que éstas puedan tener impacto sobre el paciente, bien desarrollando sintomatología o causando lesiones.

Inteligencia Artificial en acción

La Inteligencia Artificial, que en la mayoría de casos ha dejado de verse como una amenaza para empezar a ser considerada una aliada, ya está teniendo un impacto positivo sobre la salud de los pacientes. “En algunos casos, los facultativos llegan a pensar que la Inteligencia Artificial les podría sustituir, y nada más lejos de la realidad”, resalta el Software Developer Manager en Futurs, Francisco Manuel Aznar durante su intervención. Y añade: “Las soluciones de IA que diseñamos ofrecen apoyo a los profesionales sanitarios en sus decisiones clínicas, de manera que ellos puedan centrarse en lo que realmente aporta valor, contando con la información de los algoritmos de IA como un apoyo crítico en la decisión asistencial”. En esta tercera ponencia, Aznar expone algunos de los desarrollos con IA que Futurs ha llevado a cabo con diversas start-ups en los campos de la rehabilitación, nutrición, psicoterapia o dermatología.

Concretamente, el Software Developer Manager se centra en el caso de la dermatología digital basada en el análisis de imagen dermatológica con redes neuronales para identificar patrones patológicos en las manchas que aparecen en la piel. El propósito fundamental de este desarrollo, según explica el experto de Futurs, es tener una solución que permita el cribado de todas aquellas imágenes dermatológicas que en realidad no presentan un patrón patológico, de tal forma que se pueda aliviar la presión asistencial del profesional para que centre sus esfuerzos sólo en aquellas que puedan presentar alguna patología. “El algoritmo a través de esas redes neuronales va aprendiendo de un banco de imágenes en las que se van almacenando y analiza en tiempo real si las manchas o lesiones dermatológicas evolucionan de la manera esperada”, concluye Aznar.

 En la ponencia, el experto en desarrollo de Software también hace hincapié en los diferentes algoritmos propios que ha desarrollado la compañía para predecir el riesgo de caídas intrahospitalarias, prever el riesgo de sufrir úlceras por presión y anticipar con 48 horas de antelación el empeoramiento de los pacientes ingresados por COVID. Todas estas soluciones ya se están implementando en hospitales, facilitando la reducción de la hospitalización del paciente, así como incrementando la salud y el bienestar de las personas.

Oncología e Inteligencia Artificial

El cáncer sigue siendo una de las principales causas de morbimortalidad del mundo y se estima que el número de casos seguirá aumentando hasta alcanzar los 29,5 millones de personas diagnosticadas con patologías oncológicas en 2040. Por su parte, el CEO & Founder de Avamed Synergy, Lucas Antonio Díez, expone en la última ponencia de la jornada, su caso de éxito en la identificación primaria de glioblastomas supratentoriales con Inteligencia Artificial. Durante su intervención, Díez aborda los tumores cerebrales agresivos - como los  glioblastomas - y analiza cómo a través del Deep Learning es posible identificar, separar y mostrar las subregiones: ‘tumor realzado’, ‘núcleo del tumor’ y ‘tumor completo’.

Fluxus es el desarrollo de un entorno tridimensional donde utilizamos IA, Big Data y aprendizaje automático. Con él queremos poner en manos del cirujano Inteligencia Artificial validada para, no solo facilitar la predicción del crecimiento del tumor, sino también para tener una visual exacta de qué tumor se trata y cómo se está expandiendo”, explica Lucas Antonio.

Por todo ello, el sistema sanitario se encuentra ante un nuevo paradigma en el que la Inteligencia Artificial cobrará especial protagonismo al convertirse en un gran aliado del facultativo para facilitar la toma de decisiones, reducir la sobrecarga de trabajo y predecir el diagnóstico de enfermedades antes de que se desarrollen los síntomas. Y, lo que es más relevante, el futuro hacia el que se dirige la medicina tendrá un importante impacto sobre la salud del paciente, pudiendo reducir su hospitalización, prevenir afecciones y proporcionar una atención más personalizada gracias al análisis de datos y al desarrollo de algoritmos.