3,2,1… 2023, despega la inteligencia artificial en la medicina

No hay referencias históricas para calibrar el impacto de la inteligencia artificial (IA), sin embargo ya está entre nosotros de forma mucho más intensa de lo que cabría imaginar (hace años que los algoritmos se multiplican, aunque no los veamos), y como no podía ser de otra forma, se ha instalado en el ámbito de la Salud.

Se sabe que la economía digital representará el 25 por ciento del PIB español en 2023 y que no existe una sola IA que tome decisiones, sino muchas IA’s especializadas que resolverán problemas específicos a petición del usuario. De momento, programas como Dall-e pueden crear obras de arte; GPT-3 escribir novelas; ChatGPT es capaz de mantener conversaciones… ¿Y en el mundo de la medicina? La IA no pretende reemplazar a los médicos, uno de los objetivos que persigue es ayudarles a ser mejores.

Según el informe “La próxima generación de medicina basada en la evidencia” de Vivek Subbiah, director Médico Clínico del Centro del Centro Clínico de Terapia Dirigida, división de Medicina del Cáncer, Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas, publicado en la revista ‘Nature Medicine’, durante la próxima década, la aplicación del aprendizaje automático, las redes neuronales profundas y la IA biomédica multimodal está preparada para revitalizar la investigación clínica desde todos los ángulos, incluido el descubrimiento de fármacos, la interpretación de imágenes, la racionalización de los registros médicos electrónicos, la mejora del flujo de trabajo y, con el tiempo, el avance de la salud pública. Además, las innovaciones en las arquitecturas de dispositivos portátiles, tecnología de sensores e Internet of Medical Things (IoMT). ofrecen muchas oportunidades al mismo tiempo que presentan desafíos para adquirir datos.

En este proceso de despegue, que tiene 2023 como año decisivo, las fases iniciales en las que se está aplicando en el ámbito de la salud han dado muy buenos resultados en el diagnostico por la imagen —ayudando al radiólogo en la toma de decisiones y facilitando su trabajo— y también en especialidades como la dermatología o la oftalmología, entre otras. Buen ejemplo de ello son los avances conseguidos en el diagnóstico, monitorización de pacientes, planificación de tratamientos personalizados, en investigación, la administración y gestión hospitalaria o de sistemas de sanitarios. También se puede utilizar este aprendizaje automático en el diagnóstico de enfermedades por imagen médica (tomografías o resonancias magnéticas) o en el estudio de la disfunción orgánica a partir de análisis ómicos (por ejemplo, proteómica). Algo a destacar es el uso de la IA a la hora de analizar grandes cantidades de datos de pacientes y sugerir tratamientos personalizados, según los especialistas esto puede ayudar en la optimización de la gestión de los hospitales y en la toma de decisiones clínicas.

Los expertos coinciden en que todas estas posibilidades van a redundar en la toma de decisiones de los profesionales en la gestión y la investigación. En este sentido, la pandemia de la COVID-19 expuso las limitaciones sistémicas inherentes al panorama de los ensayos clínicos, incluidos nuevos diseños de ensayos y un cambio hacia un sistema de generación de evidencia más intuitivo y centrado en el paciente.

Desde Eurecat, el gran proveedor de tecnología industrial de Cataluña, se está trabajando en diversos ámbitos sanitarios. “A nivel poblacional, estamos trabajando en el desarrollo y despliegue de herramientas para el estudio de la evolución de la pandemia de la COVID-19 con el objetivo de realizar una planificación eficiente de los servicios sanitarios. Desde el punto de vista del diagnóstico, tenemos diversos proyectos relacionados con la detección del cáncer de pulmón y gliomas cerebrales. También estamos haciendo investigación en el estudio de la sepsis y disfunción orgánica. Finalmente, en cuanto a medicina personalizada, estamos elaborando sistemas de recomendación de contenidos y protocolos de tratamiento para la gestión de pacientes”, explica Vicent Ribas, coordinador científico de Digital Health del centro tecnológico Eurecat.

“La neurotecnología tendrá un papel importante en los próximos años. Aplicar tecnología avanzada sobre el EEG (observa el funcionamiento eléctrico cerebral) está dando nuevos modelos de tratamiento a enfermedades complejas”, añade Carlos Gallego Pérez, responsable Sistemes – Imatge Médica y director del programa Salut/IA.

Frente a las oportunidades, las trabas

Puesto que se trata de un sector altamente regulado, existen muchos escollos para el avance de la IA en salud. Entre los más importantes el coordinador científico de Digital Health del centro tecnológico Eurecat destaca:

España, líder entre los países mediterráneos

España es uno de los países mejor posicionados en IA y su aplicación a la salud en el ámbito europeo, en general (aunque a entender de los expertos aún nos adelantan Gran Bretaña, Alemania, Francia y Países Bajos) y en el arco del Mediterráneo, en particular. En España existe un gran número de grupos de investigación y empresas volcadas en esta especialidad y también una gran colaboración entre el sector público y privado. Además, España cuenta con un sistema sanitario público de calidad y con una gran cantidad de datos de pacientes disponibles. Sin embargo, existen desafíos como la necesidad de mejorar la infraestructura tecnológica y la formación de profesionales, tanto clínicos como técnicos, para aprovechar al máximo el campo de posibilidades.

Uno de los grandes hitos es el desarrollo de AlphaFold (el programa de IA desarrollado por DeepMind de Alphabet/Google que realiza predicciones de la estructura de las proteínas​ mediante el sistema de aprendizaje profundo), como detalla Ribas, que “ha supuesto un hito en el campo de la IA aplicada a la salud, puesto que abre una vía para el desarrollo de fármacos, el estudio de fisiología patológica de muchas enfermedades y el desarrollo de nuevas terapias (por ejemplo, nuevos antibióticos) basadas en proteínas (‘constrained peptides’). Desde un punto de vista general, el uso de estas herramientas resultará en un mejor diagnóstico y manejo de muchas enfermedades como, por ejemplo, el cáncer ya que permitirá la personalización de tratamientos teniendo en cuenta el perfil genético del paciente y su metabolismo en el contexto de su enfermedad”.

Nuevamente, hay una potencia detrás. “España arranca en primera línea en esta carrera. Tenemos una base digital ampliamente implantada, somos de los países europeos con mayor digitalización en salud y esto nos posiciona como uno de los países con más capacidad para desarrollar la IA, Además, estamos creando las estructuras que facilitaran una transformación e ir hacia una sanidad basada en el dato. Todas las Comunidades Autónomas están trabajando en esta línea. Pero nos queda también mucho por hacer”, afirma Gallego Pérez, responsable de sistemas de Imagen médica digital, Anatomía Patológica y Oncología de Precisión en CatSalut. Director programa Salut/IA.

Tal y como apuntan los expertos en la materia, la calidad y el control de los datos es clave en este camino. Asimismo, señalan que son prioritarios los informáticos de la salud y, en este sentido, los profesionales de la Sociedad Española de Informática de la Salud (SEIS) se emplean a fondo. “Puesto que se trata de un ámbito muy regulado, la aplicación de soluciones está regulada y el uso de los datos también. Lo que complica su uso para la investigación y el desarrollo industrial. Aquí es donde se está avanzando en crear espacios de datos donde desarrollar soluciones de IA que permitan ayudar a la transformación del sistema de salud”, asevera el director del programa Salut/IA.

Aterrizaje en casos reales

Son numerosos los ejemplos que están cambiando el presente de la medicina. En Galicia destacan dos proyectos, galardonados con los Premios de la Real Academia de Farmacia de Galicia correspondientes al año 2022. Por un lado, el IX Premio Julián Francisco Suárez Freire para jóvenes investigadores, que ha correspondido a Lorena García del Río por el trabajo “Sublingual Boosting with a Novel Mucoadhesive Thermogelling Hydrogel Following Parenteral CAF01 Priming as a Strategy against Chlamydia trachomatis”, publicado en la revista ‘Advanced Healthcare Materials’. Esta investigación abre el camino al diseño mediante IA de sistemas más eficientes de administración de vacunas a través de la mucosa sublingual.

Por otro, el premio Accesit de Excelencia ha recaído en la investigadora predoctoral, Ana Iglesias Mejuto, por el trabajo titulado “3D-Printed, Dual Crosslinked and Sterile Aerogel Scaffolds for Bone Tissue Engineering”. Este estudio permite el desarrollo de implantes óseos estériles, reforzados y adaptados a las necesidades del paciente, mediante la combinación de la impresión 3D y la tecnología de fluidos supercríticos.

La conexión salud-empresa

En el ámbito empresarial, una de las empresas que desarrollan la neurotecnología aplicada a la IA en España es Bitbrain. Actualmente trabaja en el desarrollo de las primeras prendas de vestir que miden la actividad cerebral con precisión médica. Su fin es que los pacientes puedan utilizar los equipos de forma autónoma trasladando parte de las intervenciones sanitarias a su propia casa.

“Este avance supondría un impacto especialmente importante a nivel sanitario, teniendo en cuenta la enorme prevalencia que los desórdenes cerebrales tienen. Se calcula que aproximadamente el 60 por ciento de la población tendrá algún tipo de desorden de este tipo a lo largo de su vida, y el trasladar la neurotecnología a casa del paciente descargaría la presión de los centros hospitalarios, y muchas más personas podrían tener acceso temprano y de una forma cómoda a neurotecnología sanitaria de prevención, diagnóstico temprano y tratamiento. Seríamos capaces incluso de llegar a áreas rurales o deslocalizadas que tan difícil tienen el acceso actualmente al sistema sanitario”, explican Javier Mínguez, cofundador y director científico, y María López, CEO, de Bitbrain.

Los últimos 30 años han sido testigos de avances asombrosos e incomparables en la investigación científica, desde una mejor comprensión de la fisiopatología de los procesos básicos de las enfermedades y el desentrañamiento de la maquinaria celular a resolución atómica hasta el desarrollo de terapias que alteran el curso y el resultado de las enfermedades en todas las áreas de la medicina. Además, los avances exponenciales en genómica, inmunología, proteómica, metabolómica, microbiomas intestinales, epigenética y virología en paralelo con la ciencia de Big Data, la biología computacional y la IA los han impulsado, tal y como desarrolla ‘Nature Medicine’ en el artículo anteriormente mencionado. Por otro lado, el nacimiento de las tecnologías CRISPR-Cas9 ha abierto una tentadora variedad de oportunidades en la medicina personalizada.

La revolución desde la óptica de Barcelona Health Hub

“La IA es una de las más potentes innovaciones que hay a nivel transversal en todas las industrias, pero todavía se veía un poco lejano para los actores del ecosistema de salud”, afirma Orlando Vergara, experto en el mundo de la Salud y embajador de Barcelona Health Hub (BHH), expertos en Salud Digital.

Según Vergara, son innumerables las cosas que se pueden hacer en este campo, por ello considera necesario hacerse dos preguntas: qué queremos hacer con la IA y qué problemas queremos resolver. En cada continente, e incluso en cada país, se está transitando un camino diferente.

A la cabeza de esta revolución se sitúa Estados Unidos por tratarse de un país muy orientado a la innovación, al uso de nuevas tecnologías, muy pionero y vanguardista. Teniendo en cuenta el gran capitaol del que disponen y el hecho de que las grandes corporaciones farmacéuticas tienen allí sus bases de operaciones, el 90 por ciento de las empresas utilizan la IA.

Vergara explica que “en China el problema que existe es el del envejecimiento de la población y el poco personal sanitario con que cuenta. Por tanto, la IA está siendo orientada a resolver la carencia de profesionales sanitarios que va a haber en los próximos años”.

En Europa, sin embargo, el problema que hay es la sostenibilidad del sistema y la presión de los costes puesto que el viejo continente lo que quiere hacer es optimizar los procesos asistenciales para mejorar los resultados en salud. Es decir, resolver la presión que hay en el sistema desde el punto de vista de recursos, de personal, financiero y de inversiones.

“En España hay un movimiento muy positivo, muy efervescente, y Barcelona es el eje principal donde se utiliza la IA en la salud. Existen varias áreas de acción: la intervencionista va a ayudar a soportar en las decisiones clínicas a los profesionales sanitarios, va a ser como un copiloto que ayude al médico a ser un súper médico; la investigación va a permitir usar gran cantidad de datos, analizarlos como hasta ahora no hemos hecho, y poder identificar nuevos targets terapéuticos para poder desarrollar los fármacos; nuevos targets de terapias digitales y, sobre todo, va a cortar los tiempos de investigación”. Por tanto, Vergara entiende que ”se van a reducir costes y tiempos; la de la información, que va a ayudar en el ‘triage’ de los pacientes y en el autocuidado y la de la identificación de potenciales problemas de salud. Si se cuenta con muchos datos va a ser posible prever potenciales pandemias”, explica Vergara.

Según la consultora Deloitte, alrededor del 75 o el 80 por ciento de los recursos que se utilizan en salud están orientados a las terapias modificadoras de la enfermedad y solo el 20 por ciento a la prevención. Para darle la vuelta a la realidad la IA es perfecta, “va a poder personalizar la medicina, va a diferenciar a los individuos y las terapias. Lo que se traducirá en que las empresas farmacéuticas se verán dirigidas por los algoritmos, que van a decidir cuáles son los mejores productos y servicios y soluciones para ese paciente”, añade el experto en Salud Digital.

Radiografiado el escenario, Orlando Vergara hace hincapié en los escollos de una aplicación que, a su entender, “está mucho más avanzada de lo que cualquier humano pueda pensar aunque nadie la haya querido mirar”, pero cuyas barreas son: ”el sesgo, al estar basado en algoritmos; la capacitación; la brecha digital, las capacidades tecnológicas; los costes; la privacidad de los datos y la regulación en los diferentes países”.

Por otro lado, en España existen alrededor de 1.000 millones de euros en fondos de inversión en salud y en salud digital. “Estamos ‘navegando’ bastante bien. El problema no es tecnológico, el problema está en la implementación de esta tecnología en todos los puntos de gestión de salud y en que la población entienda que esto supone una mejora de las vidas. Lo que sería necesario es una agencia española de las terapias digitales de la IA. Alguien se tiene que responsabilizar de ello, y en ese sentido hay muchas barreras que derribar. Porque nadie se va a hacer responsable de un diagnóstico equivocado. O se hace bien y se sitúa a España en ventaja competitiva con respecto a otros países, o se queda en la cola. Recuerda —concluye Vergara— que hoy día es el día más lento de la humanidad. Mañana va a ser más rápido”.

La experiencia del Grupo Quirónsalud

En el ámbito hospitalario la clave en el momento actual es la incorporación de las historias clínicas electrónicas en los últimos años, que lo que supone es poder disponer de cantidades ingentes de información que hasta ahora no se podría procesar. Es el principal salto cualitativo que se ha dado gracias a la IA y el Big Data.

Javier Arcos, director médico de la Fundación Jiménez Díaz y coordinador de la Unidad de Innovación Clínica y Organizativa (UICO) de los Hospitales de Quirónsalud, explica que utilizan 3 técnicas en IA: el procesamiento del lenguaje natural, que nos ayuda a estructurar ese texto libre que habitualmente se usa en la información clínica; Deep Learning, que es el procesamiento de imágenes, utilizar técnicas de IA para procesar imágenes sobre todo radiológicas. También la estamos usando en otras líneas de trabajo como la dermatología, donde se detectan anomalías que en muchos casos pueden ser imperceptibles para los humanos y, en cualquier, caso estandarizar esa revisión de imágenes de una forma mucho más rápida, y Machine Learning, el procesamiento de información de forma retrospectiva, que lo que trata es de buscar de patrones predictivos de comportamiento, estratificar patrones de riesgo en pacientes en función del histórico que tenemos en su historia clínica”.

En lo que ellos denominan ‘la Red 4H’ llevan más de 15 años trabajando con historia clínica electrónica. En 2021 se lanzó el proyecto C Salud. Se trata de Big Data para la creación de salud con más de una treintena de líneas de trabajo. “Todas ellas se podrían agrupar en 2 grandes líneas: el procesamiento de imágenes para determinar la edad ósea de mano. También se utiliza una técnica similar para imágenes de mamografía, para imágenes de resonancia de rodilla, para radiografías simples de fracturas… Todos proyectos que ayudan en los procesos del día a día dentro de los centros sanitarios. Pero uno de los más avanzados el de revisión sistemática de cirugías de alto riesgo de infección y la de individualización terapéutica, el uso de programas específicos de Big Data que sugieran propuestas terapéuticas. En función del histórico del paciente hace una recomendación del tipo de terapia que debe recibir”, detalla el director médico de la Fundación Jiménez Díaz.

Cabe esperar que la IA “nos permita movernos desde un foco reactivo, tal y como hemos trabajado toda la vida en sanidad, hacia un foco mucho más proactivo. España, dentro de Europa, está en el tercio superior en este ámbito. Tenemos, por tanto, un margen de crecimiento enorme, así que observo que estamos yendo en la buena dirección. Lo que necesitamos es un tiempo de cocción para poder ver resultados”, concluye Javier Arcos.
Tal y como vaticinó Thomas Alva Edison a finales del siglo XIX con la revolución eléctrica, a decir de los expertos en la materia podría decirse que estamos “ante un campo de campos que contiene los secretos que reorganizarán la vida del mundo”