El Río Hortega implanta inteligencia artificial para optimizar los tratamientos médicos

Conocido es este manejo en grandes empresas telemáticas. Big Data Google lleva ya tiempo funcionando como servicio online basado en la nube de procesamiento de grandes volúmenes de datos. Las redes sociales, tan gratuitas, viven de obtener, y vender datos de consumo, gustos y tendencias.

En un hospital, obviamente el primer paso es el de la protección de esos datos de salud de cada paciente con nombre y apellido; pero su explotación masiva y anónima está a salvo de irrumpir en tan delicada información. El Río Hortega de Valladolid, y el complejo asistencial de León, han sido los primeros en implantar la inteligencia artificial para explotar el conocimiento de las historias clínicas de los pacientes y, con ello, optimizar terapias y recursos.

Los programas de análisis masivos de datos (Big Data) en la historia clínica electrónica ya contribuyen a un mejor conocimiento de resultados. Explica la nueva directora técnica de hospitales de Castilla y León, Gloria Sánchez Antolín, que ya se han dado pasos importantes en estos complejos asistenciales y el proyecto es el de continuar con su expansión dentro y fuera de sus instalaciones, en el resto de hospitales.

Sacyl trabaja con el 'Savana', una tecnología que desambigua el lenguaje humano y lo transforma en datos, aunque no es la única en el mercado, hay más opciones «pero con ésta estamos en sintonía con las universidades y sabemos que funciona bien». Además, «es asequible desde un punto de vista económico». Es una de las más extendidas en el ámbito facultativo. «Es capaz de leer el lenguaje natural que un médico introduce en la historia clínica elecrónica de un paciente. Sin necesidad de que haya escrito en apartados separados el diagnóstico, pruebas prescritas o tratamiento recetado». El texto seguido es capaz de 'leerlo' e interpretarlo adecuadamente. Y «lo hace con una rapidez que asombra», destaca la doctora Sánchez Antolín.

Los ordenadores funcionan por patrones, 'aprenden' y desde el momento en que se acumulan suficientes datos, generan algoritmos diagnósticos, terapéuticos e, incluso, predictivos. «Puedes buscar un diagnóstico y analizar los cientos de tratamientos elegidos por numerosos médicos, resultados, coincidencias de efectos no deseados... puedes relacionar registros de por ejemplo infartos de miocardio con determinadas recetas y pueden ser, o no, conocidas tales interrelaciones. El trabajo primero de los informáticos es el de anonimizar todas las historias clínicas, un mecanismo que respeta la ley de protección de datos, y no solo incluye lo recogido en su historial médico sino también referencias de Laboratorio, Radiología, Anatomía Patológica... y es capaz de cruzarlos. La base de datos de un hospital es increíble, enorme», explica.

El Río Hortega ha explotado hasta ahora los detalles de 70.000 ingresados entre 2013 y 2018. La mente del médico no puede hacer millones de variables; pero la máquina sí, un algoritmo, sí.

Permite «no solo ajustar bien los tratamientos, evitar prescribir alguno que no se ha demostrado eficaz en determinadas circunstancias o casos, mejorar la gestión, poder adelantarse a efectos médicos indeseados, investigación... el sistema envía una alerta al médico cuando prescribe un determinado medicamento en ciertas circunstancias y la experiencia lo desaconseja. No le prohíbe hacerlo, se lo advierte y le indica las causas; luego ayuda a tomar decisiones con mucha más información... Sus posibilidades son enormes», destaca esta responsable sanitaria.

Sus posibilidades van más allá. «Si necesitas buscar determinados enfermos, establecer perfiles más adecuados, ver datos reales, activos o los resultados de un nuevo fármaco que aunque haya pasado, lógicamente, todos os controles y permisos, es nuevo y se empieza a utilizar en el hospital. Es importante recoger la experiencia propia que, además, podría compartirse con otros hospitales».

El programa «aprende de lo que estás buscando, mejora su análisis y hace modelos predictivos como por ejemplo del riesgo de que alguien desarrolle un cáncer». Estas primeras etapas abordarán a los hospitales; pero, «sin duda, en el futuro estará también incorporada la AtenciónPrimaria, tienen que ser compatibles además las historias clínicas». «No es ciencia ficción –añade– y es muy útil para comprar, hacer presentaciones en un congreso, vídeos... pero hay que adaptarse a usarlo, los profesionales deben abrirse a las nuevas tecnologías y no siempre es fácil». El proyecto incluye otras ventajas como el poder partir de textos en diferentes idiomas. 'Savana' traduce los textos a un código, a números.

Sánchez Antolín destaca asimismo otra ventaja de esta herramienta: «Es capaz de realizar comprobaciones aleatorias y de revisar los análisis. Como una auditoría externa que hace la máquina a sus propios resultados; lo cual da garantías y fiabilidad». Los datos se incorporarán cada año y el convertirlo es anónimos es lo que lleva su tiempo pero la 'traducción' en números, la incorporación «es rapidísima».

La doctora Sánchez Antolín apunta también sus limitaciones. Así, según su repaso, «hay que tener en cuenta que la máquina no devuelve lo que no hemos introducido; para obtener respuestas inteligentes, hay que hacerle preguntas inteligentes. Si la búsqueda nos resulta poco veraz, quizás la herramienta no reconoce el lenguaje natural. Deberemos ponernos en contacto con el soporte y enseñar los términos utilizados. También hay que tener en cuenta que una mala pregunta o análisis puede producir resultados sesgados».

También apunta a que «es importante regular el acceso mediante el comité ético o de ensayos clínicos», pero la herramienta es muy útil».

En España, ya se está utilizando en Madrid, Castilla-La Mancha, Castilla y León, Valencia, Andalucía y Cataluña. 'Savana' ha leído ya más de 150 millones de historiales clínicos.