El Hospital La Fe ha organizado una jornada sobre las iniciativas de inteligencia artificial (IA) que ha implantado para optimizar la asistencia a los pacientes. Al encuentro, abierto a todos los públicos y promovido por la Oficina de Transformación Digital, han asistido unas 400 personas.
El secretario autonómico de Planificación, Información y Transformación Digital de la Conselleria de Sanidad, Bernardo Valdivieso, ha inaugurado la jornada, junto con el gerente del departamento de salud Valencia-La Fe, José Luis Poveda, y el subdirector de Sistemas de Información del hospital, Cayetano M. Hernández.
Durante su intervención, Bernardo Valdivieso se ha referido a la estrategia de trasformación digital que la Conselleria de Sanidad implementará en esta legislatura y que está centrada en “la introducción ordenada y equitativa de la inteligencia artificial, maximizar el valor de los procesos, la capacitación e implicación de las personas, el desarrollo de una medicina personalizada y de precisión, la sostenibilidad y una gestión corporativa de las TIC”.
El objetivo de la estrategia, según ha explicado el secretario autonómico de Planificación, Información y Transformación Digital, “es contribuir al mantenimiento de un buen nivel de salud de la población y al desarrollo de un sistema sanitario inteligente y sostenible mediante la capacidad trasformadora de las tecnologías digitales”.
Por su parte, José Luis Poveda, ha mostrado su satisfacción por la puesta en marcha en el hospital de una Oficina de Transformación Digital “para canalizar, planificar y optimizar todas las innovaciones en materia de tecnologías de la información y comunicaciones que haya en el departamento, en línea con la estrategia de la Conselleria”. Poveda también ha agradecido “la implicación de los y las profesionales que compaginan e introducen la innovación en su día a día”.
La jornada ha comenzado con la intervención del subdirector de sistemas de información, Cayetano M. Hernández, quien ha realizado una presentación sobre qué es la inteligencia artificial cómo funciona y cuáles son sus aplicaciones, avances, desafíos y oportunidades.
A continuación, el coordinador de proyectos TiC de la subdirección de sistemas, Javier Medina, ha presentado la plataforma de datos departamental y ha hecho hincapié en que todo comienza con el registro del dato en la historia clínica, ya que la IA no es más que una abstracción del conocimiento que el personal sanitario ha volcado en los sistemas de información durante décadas.
Desde la unidad de Documentación Clínica y Admisión, Ángel Garay, ha insistido en que la transformación digital de las encuestas de satisfacción del paciente es un proyecto de largo recorrido que requiere la colaboración de muchos profesionales en un entorno multidisciplinar, e implica la implementación de herramientas tecnológicas para mejorar la recolección, el análisis y la tasa de participación.
Iniciativas en IA
Como experiencias de éxito, durante el encuentro se han expuesto varias iniciativas impulsadas tanto por personal facultativo como de enfermería, de farmacia y de radiología de La Fe para explotar los datos médicos y hacer predicciones, recomendaciones e incluso transformar lenguaje natural en algoritmos y modelos matemáticos que las máquinas pueden procesar.
En concreto, el servicio de Angiología y Cirugía Vascular y el Departament de Filologia i Cultures Europees de la Universitat Jaume I ha recordado su programa piloto para traducir informes anonimizados de alta médica a un lenguaje más comprensible para la ciudadanía.
Desde el servicio de Urgencias del Adulto y el área de Ciencia de Datos de la subdirección de Sistemas de la Información han ideado y desarrollado, por primera vez en España, una herramienta de inteligencia artificial para anticipar picos de presión asistencial y poder adoptar medidas preventivas.
Además, se ha incidido en las dos soluciones informáticas de inteligencia artificial pioneras en la gestión clínica del cáncer de próstata diseñadas y desarrolladas por los servicios de Urología, Oncología Médica y Oncología Radioterápica, la unidad de Documentación y Admisión Clínica y la unidad mixta de investigación en TICs aplicadas a la Reingeniería de Procesos Sociosanitarios del Instituto de Investigación Sanitaria La Fe.
Telemonitorización y respuesta rápida
Además de las tres experiencias médicas, se han compartido iniciativas promovidas en gran medida por el personal de enfermería. Entre ellas, la monitorización remota con dispositivos inteligentes para que los pacientes que tienen que someterse a una intervención quirúrgica lleguen a quirófano en la mejor forma física y mental y puedan retomar su día a día cuanto antes.
Así mismo, se ha informado de la extensión progresiva a todo el hospital del sistema de respuesta rápida para prevenir y anticipar el deterioro clínico grave de pacientes y reducir así la mortalidad hospitalaria y acontecimientos clínicos adversos como las paradas cardíacas o muerte inesperadas o los ingresos en la UCI no programados, entre otros. El sistema lo gestiona el personal facultativo y de enfermería de cuidados intensivos en colaboración con el de las plantas de ingreso.
Por su parte, el servicio de Farmacia ha detallado el sistema de control de calidad en la elaboración de preparaciones de alto riesgo basado en el reconocimiento visual que aplica en el circuito de elaboración y validación de mezclas oncohematológicas individualizadas de forma segura. Se trata de un dispositivo que se integra con el programa de prescripción electrónica y en el que el Hospital La Fe es pionero a nivel nacional.
Finalmente, desde el área clínica de Imagen Médica se ha explicado cómo la incorporación de la inteligencia artificial en la reconstrucción de las imágenes tomadas en TAC, PET o resonancias magnéticas está permitiendo optimizar su calidad, procesarlas convenientemente para poder compararlas, así como reducir el tiempo de exploración y, por ende, la radiación que recibe el o la paciente.
Además, la aplicación clínica de la IA en ingentes cantidades de datos de imagen, clínicos y moleculares también está cristalizando en modelos capaces de anticipar si se va a desarrollar un tumor, cómo evolucionará, cuál será el tratamiento más efectivo o si hay riesgo de recaída.
