La inteligencia artificial se sustenta en el big data. “A los ordenadores no se les programa, sino que se les enseña, funcionan por patrones. Desde el momento en que se acumula suficiente big data, se generan algoritmos diagnósticos, terapéuticos e incluso predictivos”, ha significado el neurólogo y divulgador Ignacio Hernández Medrano durante la jornada El Doctor Google visita al médico, que la Asociación de Hospitales de Galicia (Ahosgal) organizó en Santiago de Compostela.
La actividad que se realiza en los centros de salud y en los hospitales aporta información que, cuantitativa y cualitativamente, puede alimentar la inteligencia artificial, haciendo que todos esos datos sean en una oportunidad para mejorar la asistencia, la investigación y la gestión.
Lenguaje natural
Savana es un ejemplo. Su sistema ha superado la barrera que para inteligencia artificial supone la traducción de la historia clínica: “El problema de la historia es que el texto es narrativo, el pensamiento clínico no se puede expresar de otra manera que no sea a través del lenguaje natural”, explica Hernández Medrano, que es uno de los fundadores de esta herramienta tecnológica, capaz de entender los historiales clínicos escritos por los médicos y transformarlos en big data: ““Es una tecnología que desambigua el lenguaje humano y lo transforma en datos”.
En España, ya se está utilizando en Madrid, Castilla-La Mancha, Castilla y León, Valencia, Andalucía y Cataluña. Savana lleva leídos más de 150 millones de historiales clínicos. Hernández Medrano asegura que se aprovecha el 85 por ciento de la información clínica de los pacientes que habitualmente no se puede procesar. En la práctica, permite evaluar en tiempo real los resultados de los tratamientos instaurados sin necesidad de registrar datos, y que los profesionales dispongan de un apoyo para seguir la mejor práctica clínica posible.
Ayuda de rutina
“La inteligencia artificial tiene que ser otra herramienta más que ayude al profesional, como la resonancia magnética. La mente del médico no puede hacer millones de variables, pero un algoritmo sí”, comenta el neurólogo. Es más, una gran acumulación de los datos de las historias pueden derivar en algoritmos predictivos individuales de riesgo.
En investigación, es útil para encontrar de manera rápida la cantidad de pacientes necesaria y su información, nuevamente sin registrar datos. Actualmente, están en marcha 16 estudios de investigación, uno de ellos se desarrollará en ocho países, incluido España.
“¿Cómo hemos conseguido hacer esto?”, se ha preguntado retóricamente Hernández Medrano. La clave -ha dicho- es la privacidad, porque su modelo agrega los datos en origen: “No son nuestros, sino del usuario, que es el centro sanitario”.
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