Luz en el camino de las tecnologías emergentes en salud

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Si hay un concepto que se relaciona de forma directa con las “tecnologías emergentes” es la innovación. Transformar la sanidad con los datos masivos que utiliza la inteligencia artificial y encontrar el valor de blockchain son dos ejemplos disruptores.

Innovación y datos masivos en salud

Este artículo está en parte inspirado en el magnífico texto “Big data o cómo EEUU y Asia adelantan en investigación e innovación a Europa” escrito por Ricard Martínez, donde pone en tela de juicio la capacidad de Europa de construir un modelo de “open data”, eliminar los monopolios sobre el uso de datos no personales y ser capaces de legislar sin que la letra de la ley sea una barrera para innovar. Como bien dice el artículo:

“La regulación debería ser como una fina capa protectora transparente. Algo que sabemos que está ahí, que nos ayuda y a la vez se integra armónicamente proporcionando la seguridad de que todo irá bien. Y, sin embargo, no es así.”

Podríamos seguir extrayendo mensajes, algunos positivos como el modelo normativo y otros muy negativos como la maraña de instituciones, regulaciones, criterios divergentes e interpretaciones ineficaces que impide que se pueda avanzar en la investigación con datos en el sector de la salud. Mientras tanto a Europa nos están adelantando, por todos los lados.

La inteligencia artificial… la realidad de su diagnostico.

Y la maquinaria del marketing y los estudios donde las tecnologías que utilizan datos masivos realizan milagros, sigue en marcha.

En este camino de constante evolución, de vez en cuando hay que detenerse para tomar aire.  Hemos visto en el último año y medio como el aprendizaje profundo (deep learning) copaba titulares en los que se aseguraba que mejoraba de forma clara las capacidades de los profesionales de salud. El diagnóstico por imagen de un especialista médico tenía un gran rival en la disciplina “computer vision”, por utilizar su término “techie”, en campos como por ejemplo la detección de retinopatía diabética.

Estudio de deep learning en salud para el diagnóstico usando imágenes. Tecnologías empergentes

Hasta que un macro estudio en The Lancet “A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis” nos dice que menos del 1% de los estudios disponibles sobre la efectividad de la inteligencia artificial (IA) en la detección de enfermedades está respaldado por datos de alta calidad. Es decir el 99% restante está en duda por falta de solidez en el respaldo de sus conclusiones, con un objetivo, presuntamente claro, estar sesgados a favor del aprendizaje automático exagerando la capacidad de los algoritmos informáticos al compararlos con los resultados de los profesionales sanitarios.

La conclusión cierta es que la IA puede detectar enfermedades, basándose en imagen médica, con un nivel de precisión similar al de los profesionales. Que no es poco, pero tampoco es tanto.

La transformación es la educación digital

Una vez rebajado el grado de excitación, al menos con el aprendizaje automático, lo que viene ahora es prepararse para su utilización masiva, porque la tecnología y los algoritmos serán más precisos, rápidos y efectivos. Y el primer paso es la mejora en la capacitación de los profesionales de salud. Ahora es el momento real de demostrar esa frase tan manida: “La transformación digital no va de tecnología, va de personas”.

Ya lo adelanta la “American Hospital Association” formada por 5.000 organizaciones y 43.000 personas en su informe “AI and the HealthCare Workforce” (PDF) que busca orientar a hospitales y sistemas de salud a usar la inteligencia artificial para transformar a sus profesionales en la atención médica del futuro.

Nuevos roles de la inteligencia artificial en salud. Necesidades formativas. Tecnologías emergentes.

Es indudable que la IA tiene el poder trasformar la forma en que se realiza el trabajo en los hospitales y ya puede implementarse en labores de backoffice y soporte a las decisiones. Por eso los ejecutivos y directores deben saber que es imprescindible cambiar las competencias de los profesionales. Serán necesarios nuevos perfiles, crear una nueva cultura que incluya la innovación tecnológica. Y también tendrán que saber priorizar los proyectos mediante una gestión y planificación mejorada.

Blockchain o la tierra prometida

Por su puesto, la otra tecnología disruptiva es blockchain. Sobre su capacidad de descentralización se han depositado muchas esperanzas en la mejora de la eficiencia administrativa y en una óptima coordinación de la atención del paciente. Y son esos los temas de los que habla el CEO de solve.care en esta entrevista “How hospitals, health systems should approach blockchain” donde se sigue haciendo referencia a los excesivos gastos que generan los distintos proveedores de salud al tener en sus silos los datos de los pacientes, que gestionados por sus propietarios podrían aligerar muchas tareas administrativas, la gestión de la prestación asistencial, los pagos o la programación de citas.

Pero estos días nos ha llamado la atención la coincidencia de dos estudios sobre el uso de blockchain en los registros sanitarios (EHR). El primero “A Blockchain Framework for Patient-Centered Health Records and Exchange (HealthChain): Evaluation and Proof-of-Concept Study” propone una cadena de bloques mixtos que soporta registros inmutables y editables/eliminables Y también de forma novedosa los datos de los pacientes se generan e intercambian a través de FHIR HL7 compatible. Se trabajaron sobre 16 configuraciones distintas combinando rendimiento, ancho de banda, eficiencia de algoritmos, seguridad, etc.

Proceso de alta / modificación datos del paciente en cadena blockchain. tecnologías emergentes.

El segundo artículo “Towards a Stakeholder-Oriented Blockchain-Based Architecture for Electronic Health Records: Design Science Research Study” identificó requisitos (privacidad, interperatividad, etc.) de los stakeholders (hospitales, profesionales, etc.) y plantea una arquitectura de cinco capas sobre la que se utilizaría blockchain como repositorio de datos.

Arquitectura de cinco capas de registros médicos y blockchain. tecnologías emergentes.

Dos aproximaciones una más teórica y otra más práctica, pero que indica que la familia de soluciones / productos DTL sigue evolucionando para encajar en las necesidades de los diferentes sectores.

Estos contenidos son una selección del servicio “Knowledge eHealth

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