Bajo el lema “Beyond the buzz” (más allá del ruido), cinco paneles abordaron la inteligencia artificial (IA) de forma integral durante el congreso HIMSS H2.0 European Digital Event, en un entorno completamente virtual, como metáfora del alcance de la digitalización en los tiempos del SARS-CoV-2.
En primer lugar, Jyrki Katainen, expresidente de Finlandia y actual director de Sitra, y Mark Davies, director médico de IBM Watson Health, se centraron en la información y expresaron que los datos de los pacientes representan la “sangre” de los sistemas informáticos. Por lo tanto, facilitar el flujo en toda Europa es fundamental para asegurar la eficiencia y ya se están poniendo en marcha proyectos para acceder a la información de un sistema de salud desde otros países.
Katainen insistió en que “la confianza y la transparencia deben liderar estas iniciativas, que a su vez deben estar al servicio de las personas”. Además, Davies recalcó que la arquitectura de los datos se construye en torno a los ciudadanos y las organizaciones, en lugar de centrarse en las enfermedades. “Las personas generan los datos, no los sistemas, por eso debemos ver las necesidades de una población, sus elecciones, los entornos; tener una visión inclusiva de los datos”, aclaró.
“Los médicos no usarán sistemas de IA si no les inspiran confianza», resaltó la Dra. Petra Wilson, directora de Health Connect Partners, en otro panel relacionado. Para esta asesora de digitalización, los datos son el combustible del cambio, pero es esencial que los médicos entiendan cómo funcionan y cómo se crearon esas herramientas. Por ejemplo, al momento de analizar imágenes de forma automatizada, el profesional de la salud debe tener la garantía de que los datos que entrenaron al sistema son relevantes para el paciente que tiene en su camilla. “El problema ético principal es la transparencia: explicar cómo se desarrolló el sistema y cómo se utiliza”, afirmó.
Esos datos que se generan —y que luego se utilizan para entrenar los sistemas de IA y aprendizaje profundo— abren el debate acerca de la privacidad de esa información. Este panel ahondó en la democratización de la información como pilar para potenciar la inteligencia artificial en salud. Bart De Witte, fundador de la Fundación Hippo AI, con sede en Berlín, Alemania, hizo una distinción entre el uso abierto de los datos y la privatización de ese caudal de información.
El Dr. Martin Ingvar, profesor de Neurofisiología del Instituto Karolinska de Suecia, se hizo eco de esta inquietud y expresó que “los datos son una commodity”, por lo que cerrar estas bases de datos implica “privatizar el conocimiento”. Ante la posibilidad de que haya personas que donen desinteresadamente su información, aclaró que “el problema con la salud es que las decisiones se toman entre un médico, un enfermero y el paciente, de forma tal que el contexto es fundamental”. Este aspecto contextual puede determinar la precisión a futuro.
Antti Karlsson, científico de datos a cargo de un biobank de Finlandia, hizo hincapié en el problema de la privacidad: “Un modelo tiene una gran capacidad de memoria; sería posible extraer fragmentos de la información que se usó para entrenarlo”. Por eso, en su país crearon entidades como FINDATA, que centralizan el acceso a los bancos de datos de los centros de salud y hospitales universitarios y, además, funcionan como mediadores entre esa inmensa masa de información y los interesados en trabajarla. “Un investigador, una institución académica o un representante de la industria debe postularse para recibir un permiso para acceder.” Dado que son personas físicas quienes evalúan el pedido, “no es una solución definitiva a este problema porque no se puede hacer a escala”, aclaró.
“Un amigo invisible que brinda ayuda”
Para el Dr. Mathias Goyen, director médico para Europa de GE Healthcare, la implementación de sistemas de IA en los centros de salud es un “un amigo invisible que brinda ayuda”. “La digitalización de la salud implica un cambio de paradigma. Ahora, toda la organización tiene que estar de acuerdo y adecuarse a las nuevas tecnologías: los médicos, el personal de salud, los técnicos de IT”. Este compromiso y el gran esfuerzo que conlleva es inviable si los sistemas no son sencillos. “Cuanto más integrados estén a la cultura de la organización, mejor funcionarán; tiene que ser un casamiento entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana para abordar casos complejos”, sintetizó.
En un panel que comparó distintas experiencias europeas, representantes del Reino Unido, Alemania, Finlandia y Estados Unidos debatieron sobre los mayores desafíos y ventajas en torno al desarrollo e implementación de la IA en el entorno clínico. Para el Reino Unido la colaboración de la comunidad es un buen punto de partida. El departamento de IA del NHSx, la agencia de salud digital del Sistema Nacional de Salud británico (NHS), a cargo de Indra Joshi, seleccionó 42 de 500 proyectos en este campo en distintas fases de desarrollo para que reciban financiación del gobierno, de modo tal de favorecer su implementación en el mundo real.
En Finlandia, como expresó Jari Haverinen, especialista en soluciones digitales de la Universidad de Oulu, el uso de la IA brinda opciones más rápidas, económicas y precisas ya que “se automatizan los procesos sanitarios, se reduce la cantidad de personal necesario y también se reducen los errores humanos”. Actualmente, la IA se implementa en procesos de automatización mediante robots como la atención clínica virtual y para la medicina preventiva, como la preclasificación de imágenes.
Por otro lado, el CIO de la Clínica Mayo de Estados Unidos, Christopher Ross, detalló que actualmente tienen 200 proyectos simultáneos en distintos puntos de implementación. Este gran abanico de opciones abarca proyectos de “IA pequeña, como digitalizar toda la documentación clínica mediante transcripciones de voz o enriquecer los textos generados para mejorar los datos” hasta “IA grande, como diagnosticar enfermedades mediante algoritmos, supervisar a pacientes que están con cuidados paliativos o sumar detectores de sepsis”.
Al igual que en otros paneles, todos los oradores coincidieron en la importancia de la circulación fluida de los datos y de tener en cuenta las regulaciones pertinentes y consideraciones éticas a la hora de trabajar con información sensible, para así garantizar que los sistemas sean confiables y objetivos. En palabras de Ross, “los algoritmos prácticamente no tienen costo de distribución, la mayor inversión corresponde a la implementación de la tecnología, la capacitación interna y el cambio de la cultura”.
Del proveedor al consumidor: dos caras de una misma moneda (o algoritmo)
Los dos paneles finales del ciclo sobre inteligencia artificial pusieron el foco en los desafíos para proveedores y consumidores al momento de implementar un sistema de IA. El economista español Jorge Juan Fernández García, exdirector de E-Health del Hospital Sant Joan de Déu de Barcelona y director de EIT Health, una red de innovación financiada por la Unión Europea, destacó que, si bien la investigación sobre IA en países europeos estaba a la par de otros continentes, tenía menos escala e historias de éxito. Añadió que el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea facilita las regulaciones de privacidad, pero dificulta la implementación de los sistemas y su aplicación. Y lamentó que haya poca participación de los médicos en proyectos de IA a nivel hospitalario.
¿Cuáles son los obstáculos para avanzar? “El apoyo en los entornos clínicos, la capacitación interna, elegir una sola opción, implementar herramientas comunes a todo el hospital, los sesgos de algunas bases de datos”, respondió García.
La confianza es clave, expresó por su parte Piotr Orzechowski, fundador y CEO de la compañía Infermedica, que desarrolla plataformas de IA aplicadas al diagnóstico y el triaje. “Muchas veces, el proceso de selección de una empresa o proyecto es la primera experiencia en torno a la IA de una institución, no tienen experiencia previa ni criterios claros, además reciben demasiado material por parte de los vendedores y no saben en quién confiar”, agrega. Su empresa, con base en Polonia, ya comenzó a trabajar en toda Europa e incluso en Estados Unidos, se construyó en torno a “la confianza, que es un factor fundamental para todas las startups, y las alianzas, como el caso de nuestro avance junto a Microsoft”, dijo.
La Dra. Neha Tanna, médica, MBA e inversora de la firma Joyance, destacó la honestidad y la integración de los grupos interesados en el momento del desarrollo. “Los inversores nos enfocamos no solo en la tecnología, sino también en la honestidad de los CEO sobre el mercado, la empresa, las soluciones que brindan y cómo trabajan con las primeras líneas”, sostuvo, y agregó que “la calidad de los datos y la precisión son el eje central a tener en cuenta”. Como ejemplo, Erasmus Van Niekerk, director de tecnología de Kipuwex, y Rafal Samborski, director de Cardiomatics, presentaron demos de sus sistemas para monitorear el nivel de dolor en recién nacidos y para realizar evaluaciones cardiológicas respectivamente.
El panel que se enfocaba en los consumidores también presentó tres demos de sistemas que ya están implementados para distintas áreas, desde la dermatología (Skinvision) hasta las enfermedades respiratorias (ResApp Health) y la psicología cognitiva conductual (IESO Digital Health). Dos reconocidos especialistas en el campo y asesores ofrecieron su perspectiva a la hora de ofrecer este tipo de soluciones a los consumidores.
Por un lado, David Champeaux, director de IPSoft, recalcó que es importante calmar las expectativas de los interesados porque “tiene una gran proyección y puede mejorar muchos procesos, pero la IA no hace magia”. Además, recomendó “demostrar los resultados lo antes posible, por más que sean mejores; esto genera una implementación temprana y promueve que el consumidor pida más herramientas o soluciones”.
Por su lado, el Dr. Shafi Ahmed, cirujano y director médico de Medical Realities, en el Reino Unido, retomó ese consejo y resaltó que “la IA aumenta la eficiencia del trabajo rutinario, opera de forma consistente sin descanso, mitiga riesgos y libera el tiempo de los profesionales de la salud para que puedan enfocarse en las interacciones humanas y en aquello que los sistemas no pueden ofrecer: contacto corporal, contención emocional y cierto manejo de las sutilezas”.
Las soluciones digitales “forman parte de un ecosistema y la IA tiene que estar diseñada dentro del continuo de otras soluciones virtuales y de la vida real”, enfatizó Champeaux. Pero resulta fundamental abordar los nuevos y futuros desafíos desde diferentes perspectivas para “emprender el camino de la modernización junto a los médicos y profesionales de la salud como una iniciativa colaborativa”, concluyó el Dr. Ahmed.
