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Como indican desede ASEBIO, la inteligencia artificial ha dejado de ser el futuro, y es ya una realidad que presenta grandes retos, pero también supone una oportunidad para ser más competitivos y líderes a nivel internacional. Una herramienta excepcional para generar un mayor y mejor tejido biotecnológico y digital en nuestro país, así como para transformar el Sistema Nacional de Salud (SNS), hacerlo más resiliente y liberarlo, en la medida de lo posible, de tareas repetitivas o automatizables, de modo que los profesionales se puedan enfocar en actividades de alto valor añadido para el paciente.
En este contexto, el pasado 26 de junio AseBio y el Ministerio de Sanidad celebraron la sesión “IA aplicada en los Espacios de Datos Sanitarios: Retos y Oportunidades para España”. Una jornada en la que representantes del Ministerio de Sanidad, hospitales y empresas del sector biotecnológico compartieron su experiencia y casos de éxito en la aplicación de la inteligencia artificial en innovaciones en el campo de la salud. Como resultado de esta jornada y el espacio de diálogo, conocimiento y visualización del potencial de la inteligencia artificial de nuestra salud, nuestro tejido productivo y de nuestro Sistema Nacional de Salud, nace el documento que acaban de presentar.
"El documento elaborado resume las oportunidades identificadas durante la sesión para mejorar la salud de todos nosotros, hacer más sostenible nuestro sistema sanitario, y hacer que nuestro país sea capaz de maximizar los beneficios derivados de la implantación del Espacio de Datos Sanitarios. Además, refleja los principales retos a los que nos enfrentamos como el acceso al dato o los desafíos que plantea la calidad de este. Unas conclusiones que, en varios puntos, se encuentran alineadas con la recientemente presentada Estrategia de la Industria Farmacéutica 2024-2028 que establece las bases de trabajo para garantizar la autonomía del sector sanitario en los próximos años", informan desde ASEBIO.
“Es un momento fascinante para ser parte del ecosistema biotecnológico español. Un SNS digitalizado y con ganas de innovar desde todos los estamentos, empresas desarrolladoras maduras y líderes en sus verticales y una oportunidad única de financiación que nos ofrecen los fondos Next Gen EU. Estamos sin duda en los puestos de cabeza de las aplicaciones de IA en salud en Europa, ahora depende de la buena coordinación entre los agentes de cómo lo podamos revertir a los pacientes y la sociedad”, comenta Jorge Tello, coordinador del Grupo de Trabajo de IA y Nuevas Tecnologías de AseBio y Fundador de Savana.
En España estamos avanzados en la aplicación de la normativa europea de uso de datos sanitarios. De hecho, ocupamos las primeras posiciones entre los países con mayor preparación digital en salud, en uso y actividad regulatoria. La aplicación balanceada del Reglamento General de Protección de Datos ha permitido compartir datos sanitarios a la vez que se protege la privacidad de los pacientes.
Un paso que ha situado a España como pionera a la hora de compartir datos con países europeos, actuando como país piloto que proporciona pautas al resto de países, gracias a más de dos décadas de trabajo con repositorios centrados de datos sanitarios electrónicos (solo superados por los países nórdicos).
Cabe señalar además dos aspectos fundamentales: somos una potencia en número de ensayos clínicos y la intersección que se está creando entre la biomedicina, la inteligencia artificial y los datos, está atrayendo el interés de inversores internacionales. Al incrementar nuestra competitividad, aumentamos nuestro tejido empresarial innovador, que es generador de empleo de calidad y capaz de retener nuestro talento. El hecho de que investigadores y empresas biotecnológicas puedan acceder a datos de calidad de una forma segura para todas las partes genera más investigación y desarrollo nacional de productos y fármacos, que posteriormente son exportables a otros países, aumentando así nuestra autonomía estratégica.
En los ensayos clínicos, con historias clínicas electrónicas y registros de enfermedades, la inteligencia artificial optimiza el reclutamiento y elegibilidad de pacientes para incorporarlos en los ensayos, acortando así los tiempos. Esto se suma a que maximiza la I+D clínica permitiendo la predicción . Por ejemplo, prediciendo la respuesta de posibles tratamientos para enfermedades se puede acelerar el acceso temprano a terapias innovadoras para cubrir necesidades médicas no cubiertas.
La aplicación de la inteligencia artificial al Sistema Nacional de Salud permite aumentar su sostenibilidad mediante el ahorro en gasto sanitario. Esto es posible gracias a una mayor rapidez, eficacia y escalabilidad en la toma de decisiones de gestión, asistenciales y en el diagnóstico. Además, el uso de la inteligencia artificial permite focalizar el desempeño del especialista y le asiste reduciendo el tiempo de examen, apoyando su decisión al mejorar la detección temprana y la prevención,
Por otro lado, la inteligencia artificial permite agilizar de forma significativa las tareas documentales que, en muchos casos, suponen una elevada inversión de tiempo por parte del personal sanitario.
Por último, con los avances en el uso de organoides, que consiste en la aplicación de la inteligencia artificial con órganos reducidos que predicen cómo van a funcionar las moléculas, reduce el uso de experimentación con animales en los ensayos clínicos.
Nos encontramos en un momento en el que es necesario aunar esfuerzos en la creación de los Espacios de Datos Sanitarios, además de disponer de un marco transparente y ágil para acceder a los mismos con calidad y seguridad. Se necesitan modelos, procesos y herramientas estandarizadas para el acceso a la Historial Clínica Electrónica (HCE) y para el acceso a imágenes para investigación y desarrollo, que permita extraer el valor de los datos.
En este sentido, la fotografía que observamos a nivel nacional revela distintas estrategias y velocidades de implementación de los espacios de datos sanitarios entre las distintas comunidades autónomas, por lo que se necesita contar con un modelo de gobernanza claro y estable que facilite el análisis y explotación de estos datos.
Se suman desafíos como la escasa coordinación interdisciplinar entre las distintas áreas involucradas, además de la necesidad de una visión regulatoria que simplifique y ayude en las tramitaciones normativas a los hospitales y centros sanitarios.
Hay una falta de conocimiento en el ámbito clínico sobre la puesta en marcha de ensayos clínicos que incluyen análisis masivo de HCE e imagen. No contamos con profesionales de referencia para el paciente y a nivel de centro. Además, supone un cambio de paradigma para los especialistas el pasar de un flujo analógico a uno digital y por este motivo es necesario capacitar y formar a los profesionales. Del mismo modo que hace unos años se crearon las unidades de EECC, ahora hace falta la creación de unidades de investigación con datos.
Si hablamos de la calidad del dato, existe una falta de perfiles técnicos especializados y con competencias digitales necesarias para la extracción, curado y anonimización de los datos. Hecho que requiere aunar el talento de los profesionales con el de las empresas españolas de tecnología para la implementación de modelos de colaboración e innovación.
Nos enfrentamos a una gran fragmentación y desestructuración del dato. De hecho, el 80 % de la información clínicamente relevante no está estructurada, está en texto libre, por lo que es muy importante considerar procesos y herramientas para analizar esa parte, ya que de otro modo quedará bloqueado en la práctica.
El trabajo realizado por el Ministerio de Sanidad ha hecho que España se posicione como líder europeo en la implantación del uso de datos sanitarios en la historia clínica digital. Ejemplos de este esfuerzo son la implantación de la Historia Clínica Digital interoperable del Sistema Nacional de Salud que permite que un único espacio el paciente tenga acceso hasta nueve tipos de informes.
Además, el Ministerio de Sanidad es miembro coordinador de la Clasificación Internacional de Enfermedades y de SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms). A esto se suma que el Espacio Nacional de Datos de Salud ha contado con un presupuesto de 100 millones de euros para ampliar las capacidades del SNS, y la Estrategia de Salud Digital del Sistema Nacional de Salud ofrece el marco para la coordinación y ejecución de los proyectos de modernización y transformación del SNS. Actualmente cuenta con dos casos de uso: antibióticos y predicción de descompensaciones en enfermedades crónicas.
