“Los datos son el petróleo del s.XXI, pero hay que aplicar inteligencia para refinar esos datos, para obtener la gasolina, 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 la inteligencia artificial no es algo nuevo, sino que lleva décadas en nuestras vidas. Sin embargo, en los últimos años de han dado una serie de cambios que han hecho que se impulse esta tecnología para nuevas oportunidades en salud.
Así, es el caso de una mayor accesibilidad a herramientas que antes no existían, que ha provocado una mayor democratización de esta tecnología. También una mayor potencia de cálculo y a un coste menor. Pero sobre todo una mayor disponibilidad de una gran cantidad de datos que es la que ha permitido el desarrollo de nuevos algoritmos.
Oportunidades en salud y prevención
Todo ello ha supuesto un cambio de paradigma en muchos sectores, incluidos en el sector salud. Y es que según los expertos España es uno de los países con mejores bases de datos en salud.
Por ello, como ponía el experto de ejemplo, las oportunidades en salud ahora son casi infinitas. “Esto es un campo virgen por explorar, aquí hay trabajo para décadas, se abre un campo de investigación, se abre un campo gigante”. Algunos ejemplos estaban en la
mejora del diagnóstico, la mejora de políticas de salud públicas, el desarrollo de fármacos, entender el perfil genético de un tumor o realizar una selección de embriones para buscar el más adecuado para emprender su desarrollo. Incluso, en Atención Primaria ya no solo son claves parámetros como la temperatura o la tensión, sino que empiezan a utilizarse otras constantes como la voz o la pisada del paciente, con este fin.
Pero la clave, según el experto, no está solo en mejorar lo que ya hacen las personas, sino en
buscar funcionalidades más allá de nuestras propias posibilidades. De esta forma, los algoritmos ya empiezan a ser capaces de alertar de la probabilidad de riesgo de tener una patología o evento antes de que este ocurra, para poner tratamientos preventivos. Una capacidad que se va a ver aumentada cuando las bases de datos de nuestra historia clínica del propio sistema sanitario, de la mano del llamado
data lake sanitario, se unan a los datos diarios y reales que aportan nuestros dispositivos y wereables, para poder avisarnos de un posible problema de salud.
Abordar los retos pendientes
Sin embargo, además de las oportunidades en salud, son muchos los retos que aun quedan pendientes. “Los algoritmos son cifras y a veces no sabemos explicar el resultado de los mismos, esta es un área de trabajo. Además,
los datos con los que trabajamos pueden estar sesgados, por ejemplo, sacados de un grupo poblacional concreto, por lo que el algoritmo también estaría sesgado y no sería aplicable para otras poblaciones. Además están las
brechas de responsabilidad, ¿si el algoritmo comete un error quién va a ser el responsable?”, insistía Julio Jesús Sánchez.
En este sentido, Ana Agudo, directora del Parque Tecnológico de la Salud, añadía que “hay un camino, pero
lo estamos haciendo bien siendo cautos. A veces hay frustración porque ya son muchas las posibilidades, pero estamos trabajando mucho antes en cómo regularizar estos datos, hacerlos seguros y mejorar a lo mejor la anonimización de los datos”.
No obstante, como recordaba Pilar Aranda, rectora de la Universidad de Granada, l
os ciberataques a los centros hospitalarios están a la orden del día y es necesario trabajar tanto en la mejora de la seguridad, como en la mejora de la regularización para proteger los datos de los pacientes.
Este paso es fundamental para lograr un segundo objetivo, que es lograr que toda la potencialidad de la IA llegue realmente a los pacientes. Como exponía Sergio Damas, catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada, “necesitamos nuevos elementos que tengan
un efecto catalizador de la IA, para que consigamos un uso democrático y transversal de estas tecnologías. Hoy están al alcance de la mano, pero el salto cualitativo es saber llegar a las empresas de forma efectiva y segura”.
