Big Data e Inteligencia Artificial, dos revoluciones en la biomedicina
● Los sistemas sanitarios deberán adaptarse a los nuevos escenarios de la salud digital
R. Navarro
El desarrollo global de tecnologías como la Inteligencia Artificial, el tratamiento de datos a gran escala (Big Data) está reorientando muchas áreas de la ciencia y la tecnología. La digitalización de los sistemas sanitarios ha generado un enorme volumen de datos en los últimos años, lo que se conoce como Big Data clínico, que hoy día gracias a estas innovaciones es posible analizar y procesar y de este modo generar información y herramientas útiles para la prevención, el diagnóstico, pronóstico y tratamiento de muchas enfermedades. En el ámbito de la biomedicina, el estudio del genoma sumado al conocimiento de las bases genéticas de muchos tipos de cáncer ha propiciado el surgimiento de la medicina personalizada de precisión. Para debatir sobre las posibilidades que abren estas herramientas, se celebró el pasado jueves la jornada ‘Algoritmos para la salud: Big Data clínico, inteligencia artificial y su traslación a la Medicina Personalizada de Precisión’, organizada por la Fundación Instituto Roche y la Fundación Progreso y Salud, de la Consejería de Salud.
Joaquín Dopazo, director del Área de Bioinformática de la Fundación Progreso y Salud, situó el interés por estos proyectos en el contexto de una estrategia europea y nacional sobre Inteligencia Artificial.
Federico Plaza, vicepresidente de la Fundación Instituto Roche, subrayó en la apertura de este encuentro digital el calado de estas aplicaciones en el ámbito de la salud, que “afectarán a la organización, a la manera de realizar la investigación, a las interpretaciones diagnósticas y decisiones clínicas”. Asimismo, explicó que “dentro del sistema fluyen los datos, están ahí, la asignatura pendiente para poder aplicar Inteligencia Artificial es que sean organizados, agregables y útiles para los retos que plantea la medicina personalizada”.
Respecto al tratamiento de datos de salud, protegidos por la ley de protección de datos (RGPD), Joaquín Dopazo, cree que “es especialmente complicado extraerlos del entorno seguro que proporciona el sistema hospitalario para analizarlos en otros entornos con capacidad de computación”.
Así, la alternativa para garantizar al máximo el anonimato consiste en “llevar el algoritmo al dato”, es decir, ser capaces de hacer estos estudios dentro del propio sistema sanitario. Sin embargo, como se ha puesto de manifiesto en la jornada, hoy por hoy la mayor parte de sistemas sanitarios no dispone de la capacidad de computación que se requiere para este tipo de análisis, ya que sus equipos informáticos están orientados fundamentalmente a las tareas de gestión hospitalaria y manejo de datos. “A ello se suman complicaciones adicionales debido a la fragmentación de los datos entre centros que impide un verdadero análisis de Big Data clínico y un aprovechamiento real de los datos clínicos”, ha concluido Dopazo.
“La inteligencia artificial y la digitalización del Sistema Nacional de Salud son claves para el impulso de la medicina personalizada de precisión en nuestro país”, como ha señalado por su parte la directora gerente de la Fundación Instituto Roche, Consuelo Martín de Dios. “Su inclusión en el marco de la nueva Estrategia de Medicina de Precisión impulsada por el Ministerio de Ciencia señala y subraya la necesidad de que nuestro país cuente con las herramientas necesarias para no perder el tren de esta revolución digital en salud, garantizando la seguridad de los datos de los pacientes y su verdadero aprovechamiento en favor de un sistema más sostenible y una medicina más eficiente y personalizada”.
El encuentro contó con la participación de Dolores Muñoyerro, subdirectora de Gestión de la Información del Servicio Andaluz de Salud; Marcial García Rojo, director de la Unidad de Anatomía Patológica del Hospital Puerta del Mar de Cádiz; José Luis Aznarte, profesor del Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED; y María Rodríguez, del IBM Research Europe, en Suiza.
La digitalización del SNS será clave para impulsar la medicina personalizada