IA para un modelo de salud preventivo y personalizado

En los últimos años, los avances en Inteligencia Artificial (IA) en el sector sanitario han crecido de manera exponencial, abarcando desde la optimización de procesos en entornos sanitarios y asistentes de ayuda a los pacientes hasta la implementación de sistemas de apoyo en la toma de decisiones clínicas. Un ejemplo destacado se encuentra en el ámbito de la radiología, donde se ha avanzado significativamente en el desarrollo de dispositivos de apoyo para el diagnóstico por imágenes.

Diagnósticos tempranos y precisos

En este contexto, la IA se ha incorporado en programas de cribado que facilitan la detección temprana de enfermedades oncológicas, como el cáncer de mama, donde puede ser empleada como sistema de filtrado, identificando casos en los que el sistema tiene certeza de ausencia de enfermedad o como lectura radiológica, proporcionando una segunda opinión al experto.

Además, debido a la mejora en las máquinas de adquisición de imagen, uno de los principales desafíos de los últimos años en el sector de la radiología es el crecimiento exponencial de las imágenes que se pueden realizar diariamente, el cual no se ha visto reflejado en un aumento en el número de radiólogos a informar.

De este modo, estos sistemas de IA adquieren un papel relevante, ya que permiten realizar listas de priorización, dando mayor importancia a aquellos estudios de imagen con mayor probabilidad de enfermedad, al mismo tiempo que optimizan el tiempo de informado.

Personalizar la medicina

Más allá del diagnóstico, otro aspecto prometedor de la IA en salud es su capacidad para fomentar la medicina personalizada. Así, la IA ofrece herramientas para predecir la evolución de una enfermedad en un paciente, permitiendo identificar a aquellos con mayor riesgo y que requieren de un abordaje terapéutico más concreto.

De este modo, la IA puede ayudar a identificar qué tratamientos serán más efectivos para cada paciente, minimizando los efectos secundarios y mejorando los resultados clínicos. Esto es particularmente relevante en el tratamiento de enfermedades complejas como el cáncer, donde los enfoques tradicionales de ‘talla única’ a menudo no son efectivos.

La IA se ha incorporado en programas de cribado que facilitan la detección temprana de enfermedades oncológicas

Salud preventiva

Hasta ahora, las soluciones de IA se han centrado en estudiar y diagnosticar enfermedades lo más pronto posible. Sin embargo, la IA también está empezando a enfocarse en la salud preventiva, intentando predecir la probabilidad de que una persona sana desarrolle ciertas enfermedades.

Aunque esta área se ha explorado previamente desde una perspectiva genética, la integración de diversas fuentes de datos, como pruebas de imagen, análisis de sangre, información demográfica, antecedentes familiares o estilo de vida, permite un análisis más completo del estado de salud de una persona.

Aquí es donde surge el concepto del gemelo digital, una representación virtual avanzada que simula el estado de salud de una persona en tiempo real. Utilizando grandes volúmenes de datos personales y patrones derivados de poblaciones más amplias, los gemelos digitales pueden predecir la aparición de condiciones específicas antes de que se manifiesten clínicamente.

Este enfoque no solo podría transformar la prevención en salud, sino también personalizar tratamientos y mejorar los resultados sanitarios al predecir posibles complicaciones antes de que ocurran. Por ejemplo, un gemelo digital podría simular cómo reaccionaría el organismo de un paciente a diferentes tratamientos, ayudando a los médicos a tomar decisiones más informadas y precisas.

Validar su fiabilidad

Una de las principales barreras para implantar estas soluciones en un entorno sanitario es la adopción y la fiabilidad que los especialistas otorgan a una solución basada en IA. Así, para implantar todas estas soluciones en un sistema sanitario y que sean utilizadas en la rutina clínica es fundamental garantizar su validez.

Por lo tanto, este tipo de soluciones de apoyo a la decisión clínica requieren de un proceso de validación clínica y certificación por un organismo regulatorio para su uso como dispositivo sanitario. El certificado del marcado CE en Europa o la aprobación de la FDA (Food and Drug Administration) en Estados Unidos permiten la comercialización de un dispositivo sanitario en los mercados correspondientes.

El desarrollo de todas estas soluciones requiere de grandes cantidades de datos de calidad para garantizar el correcto funcionamiento del sistema desarrollado. Actualmente, diversas limitaciones, como las dificultades en la integración de software externos en la red de un hospital, las leyes de protección de datos, o la falta de estructuración de los datos en el sistema sanitario, dificultan la compartición de datos y la generación de repositorios centralizados con grandes cantidades de datos que permitan la investigación y desarrollo de modelos de IA.

También está empezando a enfocarse en la salud preventiva, intentando predecir la probabilidad de que una persona sana desarrolle ciertas enfermedades

Actualmente existen diferentes iniciativas, tanto nacionales como internacionales, para promover la generación de estos repositorios y facilitar la compartición de datos mediante el uso de modelos de datos comunes. Un ejemplo es EUCAIM, un proyecto cofinanciado por la Comisión Europea centrado en el desarrollo de una plataforma en la que investigadores, clínicos y empresas privadas puedan acceder a distintas imágenes de pacientes con cáncer, permitiendo la comparativa, testeo y validación clínica de soluciones basadas en IA.

Así, no solo se permite la investigación para el desarrollo propio de modelos de IA, sino también para la ejecución de estudios clínicos con el objetivo de validar un modelo de IA para su certificación como producto sanitario.

Además del proyecto EUCAIM, existen otras iniciativas importantes como el programa de IA para la Salud de la Unión Europea, que busca crear una infraestructura de datos a nivel continental, o la Red Española de Registros de Cáncer (REDECAN), que agrupa los registros poblacionales de cáncer de las diferentes comunidades autónomas, facilitando la recopilación y el análisis de datos epidemiológicos sobre el cáncer en España.

Estas iniciativas son cruciales para superar las barreras de compartición de datos y asegurar que los modelos de IA sean robustos y estén bien validados antes de su implementación en la práctica clínica.

Mejorar la gestión hospitalaria

El potencial de la IA en salud va más allá de la mejora en diagnósticos y tratamientos. También tiene el poder de transformar la gestión hospitalaria, optimizando la asignación de recursos y mejorando la eficiencia operativa. Por ejemplo, algoritmos de IA pueden predecir la demanda de camas hospitalarias, ayudando a los administradores a planificar mejor. Asimismo, la IA puede mejorar la gestión de inventarios de medicamentos y suministros médicos, reduciendo costos y minimizando desperdicios.

Sin embargo, la implementación de la IA en salud también plantea desafíos éticos y de privacidad. Es crucial garantizar que los datos de los pacientes se manejen de manera segura y que se respeten sus derechos de privacidad.

Además, es importante abordar posibles sesgos en los algoritmos de IA que podrían resultar en disparidades en la atención sanitaria. Los desarrolladores de IA deben trabajar en estrecha colaboración con profesionales de la salud, éticos y legisladores para asegurar que estas tecnologías se implementen de manera justa y equitativa.

En conclusión, la IA tiene el potencial de revolucionar el sector sanitario, mejorando tanto la calidad como la eficiencia de la atención médica. Desde la detección temprana de enfermedades y la personalización de tratamientos hasta la optimización de la gestión hospitalaria, las aplicaciones de la IA son diversas y variadas.

A medida que superamos las barreras técnicas y éticas, la IA continuará desempeñando un papel cada vez más importante en la mejora de la salud global. Con la colaboración adecuada entre investigadores, clínicos, legisladores y la industria tecnológica, podemos asegurar que los beneficios de la IA en salud se realicen de manera completa y equitativa, alcanzando una nueva era de medicina personalizada y preventiva.