Aunque la digitalización del sector sanitario es un proceso que comenzó años atrás, la pandemia ha resultado un acicate para acelerar la integración de las nuevas tecnologías con dos objetivos prioritarios: automatización de procesos y el estudio de los datos para la ayuda al diagnóstico. Así lo afirma Antonio Herrero, coordinador de la Unidad de Big Data e IA en Quirónsalud para los hospitales universitarios Rey Juan Carlos, Infanta Elena, General de Villalba y la Fundación Jiménez Díaz.

Antonio Herrero relata en esta entrevista cómo la innovación tecnológica les ha permitido extraer valor de los datos recopilados de más de un millón de pacientes para avanzar en una medicina de precisión, predictiva, proactiva y personalizada. Eso sí, advierte: “La disrupción debe ser desde la perspectiva del apoyo al diagnóstico y en ella deben intervenir los facultativos. Si no es así, no funcionará”.

“La disrupción debe ser desde la perspectiva del apoyo al diagnóstico y en ella deben intervenir los facultativos. Si no es así, no funcionará”

LA SMART ROOM DEL PACIENTE

El responsable de Data y Analytics en Quirónsalud destaca dos grandes logros en la digitalización del sector:

- La historia electrónica digitalizada e integrada e el propio sistema sin islas de información, haciéndola también accesible para los pacientes a través de apps o portales específicos.

- La receta electrónica y su interoperabilidad entre distintos sistemas para ser usada entre comunidades autónomas

En su ámbito de actuación, concreta otros dos proyectos tecnológicos con resultados muy satisfactorios durante estos últimos años:

- La smart room para pacientes pone toda la tecnología posible al alcance de estos usuarios durante su ingreso hospitalario para mantenerlos informados de todo el proceso de su enfermedad y, al mismo tiempo, hacerles más amable esta estancia, con opciones como la de elección del menú.

- Medición de parámetros en la escucha al paciente sobre la atención recibida, lo que ha logrado mejorar el manejo de ciertas patologías. Por ejemplo, gracias a la informatización, se han acortado los tiempos de estancia en el hospital del día oncológico en un 80%.

 

EL TÁNDEM IA-BIG DATA

No obstante, la verdadera revolución que va a permitir un salto cualitativo en la medicina tal y como la conocemos llega de la mano de tecnologías de Inteligencia Artificial aplicadas al Big Data.

Hoy por hoy, ya se están aprovechando sus posibilidades. “El estudio masivo que podemos hacer a través de los datos que tenemos digitalizados y aplicando técnicas de machine learning y procesamiento del lenguaje natural (PNL por sus siglas en inglés) a través de las historias clínicas de los pacientes permite detectar patrones de comportamiento de ciertas patologías y realizar modelos para aplicarlos a otros pacientes y adelantar la intervención”, explica Antonio Herrero en este sentido.

Avanzar en la medicina predictiva para provocar un cambio de paradigma y pasar de una medicina tradicional reactiva a otra más proactiva

Precisamente, en ese aprovechamiento del Big Data para la creación de salud poblacional es en lo que se fundamente la iniciativa C-Salud, en la que está inmersa la Unidad de Big Data coordinada por Antonio Herrero y que surgió fruto de dos décadas de evolución en data e información clínica digitalizada. Cuenta con 8 líneas estratégicas y participan en ella más de 30 profesionales y 8 servicios distintos para situarse a la vanguardia de los procesos asistenciales. En definitiva, es uno de los caminos que han tomado desde esta red de hospitales para avanzar en la medicina predictiva, de modo que provoque un cambio de paradigma, pasando de una medicina tradicional reactiva a una medicina más proactiva.

Para, Antonio Herrero, uno de los aspectos más gratificantes de esta anticipación, detección precoz y personalización de los tratamientos gracias a las nuevas tecnologías es que “tiene utilidad real para el paciente y para el facultativo”. Uno de los ejemplos más llamativos, en este caso de la aplicación de técnicas de deep learning en el procesamiento de imágenes radiológicas de tórax, es la capacidad de hacer más visible al especialista la parte afectada del pulmón para que, de una forma muy sencilla, sea capaz de ayudarle en la toma de decisiones.

Para los próximos años, el experto en analítica de datos prevé que “la innovación apunta hacia la utilización de gemelos digitales para ensayar tratamientos, intervenciones y ver posibles evoluciones antes de aplicarlas a un paciente real”.