Cambia, todo cambia, y la salud también sigue esta máxima. El médico del siglo XXI habla de la monitorización, del análisis de datos y hasta qué punto los ciudadanos consentirán cederlos por el bien propio y de la comunidad; exige un nuevo contrato social. La medicina que conocemos, surgida después de 1945, pasa de ser reactiva a proactiva; la medicina de precisión se alía con las tecnologías de vanguardia y aparecen expresiones como el hospital expandido o los grandes bancos de datos con información médica. “Nuestro organismo genera millones de datos, ya sean, entre otros, bioquímicos o biomecánicos, y por primera vez en la historia podemos saber en tiempo real cuál es nuestro estado”, describe José Luis Portero, director médico de Abbott en España.
De la medicina reactiva a la predictiva: cómo el análisis de datos en tiempo real puede transformar la atención sanitaria
Cambia, todo cambia, y la salud también sigue esta máxima. El médico del siglo XXI habla de la monitorización, del análisis de datos y hasta qué punto los ciudadanos consentirán cederlos por el bien propio y de la comunidad; exige un nuevo contrato social. La medicina que conocemos, surgida después de 1945, pasa de ser reactiva a proactiva; la medicina de precisión se alía con las tecnologías de vanguardia y aparecen expresiones como el hospital expandido o los grandes bancos de datos con información médica. “Nuestro organismo genera millones de datos, ya sean, entre otros, bioquímicos o biomecánicos, y por primera vez en la historia podemos saber en tiempo real cuál es nuestro estado”, describe José Luis Portero, director médico de Abbott en España.
El párrafo anterior son líneas que rascan la superficie de una revolución única en la historia de la medicina. Esta actividad deja de ser reactiva a predictiva. “Esta información que llega en tiempo real nos habla de tendencias, predicciones, de algo que puede ir mal en el futuro. El impacto sobre el sistema sanitario es enorme. Pasamos de esa estructura reactiva [detectas un problema y actúas sobre él] a trabajar con posibilidades de desarrollar una patología concreta”, indica el experto. No se trata del hospital muy compartimentado donde una persona o grupo sabe mucho de una especialidad pequeña en concreto, mecanismo vigente después de la Segunda Guerra Mundial. La inteligencia artificial (IA) ha generado un choque entre el viejo y el nuevo mundo. La IA es un gran aliado de la medicina de precisión y personalizada.
Personalización
Cada paciente es único y tiene un tratamiento propio. Y el hospital se vuelve líquido. En este espacio cada vez pasarán menos cosas. El propio ciudadano será quien en casa o en el trabajo vigilará su bienestar. Pero somos una sociedad envejecida, con problemas presupuestarios y hace falta un nuevo contrato social para extender todas estas virtudes a los ciudadanos.
A través de la inteligencia artificial, una mamografía que revela la presencia de cáncer semeja un corolario rojo en el centro protegido por un anillo donde se diluyen el amarillo, el verde y el azul. Esta imagen, en apariencia benigna, identifica un riesgo. Lo habitual es que por cada mil cribados tres pacientes porten la enfermedad. Estas son las cifras —bajas afortunadamente— con las que trabaja Natalia Arenas, médica radióloga en el Hospital del Mar de Barcelona. Esta institución ha desarrollado el primer software de IA público (AI WaveMar) para la detección de cáncer de mamá en España.
Una vez terminado el ensayo —queda pendiente un segundo—, el objetivo es que la herramienta pueda estar disponible de forma gratuita en todos los hospitales. La IA se entrena con 38.000 mamografías del propio hospital barcelonés y han sido etiquetadas por radiólogos expertos en esta enfermedad. Han tardado unos tres años. Ahora toca analizar la usabilidad que tiene dentro de un entorno real. “Quieres una herramienta que te ayude, en parte, a priorizar el flujo de trabajo. Hay ocasiones en las que la IA refuerza lo que estás viendo, pero otras te cuestionan los patrones cognitivos que tú tienes muy arraigados”, subraya Arenas.
Gran exactitud
Las imágenes que se consiguen de un día entero de cribado se mandan a un servidor interno, donde el algoritmo las analiza y envía los resultados. El programa tiene una efectividad del 92,85% para identificar casos sospechosos, y los falsos positivos apenas suponen el 2%. En cuanto a la exactitud, término que revela el porcentaje del total de casos en los que modelo lo hizo bien, discurre en un 97,4%, según la radióloga. Todo lo que supera el 90% son buenas noticias en este entorno de la detección. El mamógrafo crea dos proyecciones por mama, cuatro imágenes. Y se valora de una forma ciega por dos radiólogos y la IA. Si existe alguna discrepancia se recurre a un tercero. Es inteligencia artificial, pero la decisión última tiene nombres, apellidos y años de experiencia.
Feed MRSS-S Noticias
