Aplicación de IA en el sector salud

Se estima una reducción del número de errores clínicos de un 30%. Según datos de GMV.

Foto: GMV. Portal ERP España.

La Inteligencia Artificial se está aplicando en diferentes sectores, y el de la salud es uno de los principales y que implica a todas las personas a nivel general. Médicos pueden utilizar esta tecnología para mejorar el servicio que presta día a día con mayor precisión, eficiencia y efectividad en los procesos.

La Unión Europea (UE) ha aprobado recientemente la primera ley a nivel mundial para moderar el desarrollo, la producción y el uso de sistemas basados en inteligencia artificial. Al igual que sucedió en revoluciones tecnológicas anteriores, la transformación digital requiere también de la puesta en marcha de medidas y actuaciones para gestionar el cambio como, por ejemplo, la necesidad de adaptación de los puestos de trabajo o su migración hacia otros de mayor especialización. 

“La IA Contribuirá a solucionar retos a los que se enfrenta actualmente el sistema sanitario, como es su sostenibilidad, y, al mismo tiempo, ayudará a avanzar hacia una medicina más personalizada”, afirma Carlos Royo Sánchez, director de Estrategia de Salud en GMV.

GMV trabaja en algunos proyectos de tecnología actualmente y está apostando cada vez más por proyectos dentro de este sector, algunos de ellos como la creación de la primera red de datos para acelerar la aplicación de la IA en el Sistema Sanitario Español (proyecto TARTAGLIA), con este proyecto GMV ha logrado avances significativos en la detección del cáncer, identificando variables clave con la alta incidencia en el desarrollo de tumores de mama y pulmón, lo que representa un gran paso hacia la mejora de los métodos de diagnóstico y tratamiento. Para ello, se ha trabajado con un modelo de deep learning, un tipo de IA que usa redes neuronales artificiales para simular el funcionamiento del cerebro humano. 

Otro proyecto significativo es la aplicación de la IA para el guiado e interpretación de imágenes ecográficas (proyecto Alisse) que como explica Carlos Royo Sánchez, director de Estrategia de Salud en GMV, “Alisse parte de una tecnología diseñada para facilitar la captura de imágenes de calidad diagnóstica en la propia estación espacial internacional cuando un astronauta enferma, de modo que una persona no especializada pueda obtener una imagen con calidad para realizar un diagnóstico preciso”. GMV ha liderado este proyecto, junto al Hospital Universitario de La Paz en su parte clínica, y la Universidad Complutense de Madrid en cuanto a la actividad investigadora.

Por otra parte está la personalización de tratamientos médicos a partir del análisis de datos clínicos (proyecto Medea), en el que se ha desarrollado una herramienta sofisticada para la toma de decisiones en el campo de la farmacogenética. En este proyecto se analizan las variantes genéticas de un paciente, su historia clínica y sus hábitos de vida, para analizar cuál es el tratamiento más preciso para cada paciente.

El sector se enfrenta también a otro tipo de retos y uno de los más decisivos es el de la ciberseguridad. En los últimos años, numerosos hospitales se han convertido en objetivo de ciberataques y con el propósito de garantizar la ciberseguridad de los datos en la investigación clínica y farmacológica, GMV ha desarrollado también una herramienta digital que permite analizar datos sin sacarlos de sus repositorios. Este desarrollo tecnológico, llamado uTile, ha sido empleado en la investigación del cáncer de próstata, la detección temprana de deterioro cognitivo y la retinopatía diabética. El gran salto adelante que permitirá el uso de la IA en salud para la aplicación de una medicina personalizada de precisión no se cuestiona.

El futuro de este tipo de tecnologías en el ámbito de la salud está íntimamente ligado a las normativas europeas que las regulan. Otro de los factores que impulsan la IA en salud es la reciente aprobación de una normativa sobre el Espacio Europeo de Datos Sanitarios con el objetivo de propiciar el uso de espacios federados de datos. Esto implica que diversas organizaciones, como hospitales y universidades, puedan compartir datos sanitarios con los que entrenar a los algoritmos de IA. “Compartir información va a ser necesario en beneficio de todos, porque cuanta más información heterogénea tengamos, mejor entrenaremos los modelos de IA y mejor vamos a atender a los ciudadanos” concluye Inmaculada Pérez Garro, directora de Salud Digital de GMV.