La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse también en el entorno sanitario. El Hospital Universitari Joan XXIII desarrolla una IA, parecida al ChatGPT, que busca mejorar la atención al paciente y reducir listas de espera. La idea es que los profesionales sanitarios acudan a este recurso para mejorar las derivaciones entre primaria y hospital y de consultar protocolos y guías de práctica clínica.
El hecho de que no haya mucha información clínica disponible en Internet, de forma abierta, hace que los modelos de IA disponibles no tengan un buen contexto de información clínica. Por eso es importante entrenarlo muy bien. Actualmente lleva a cabo pruebas de concepto, antes de abrirlo a un grupo reducido de profesionales en los próximos meses para que lo validen.
El equipo instaló varios modelos genéricos de IA en un servidor privado y exclusivo –sin conexión a Internet por temas de privacidad–, y empezó a trabajar sobre ellos, añadiéndoles miles de documentos del centro: desde protocolos hasta guías de prácticas clínicas, pasando por los historiales clínicos.
«La idea es que el profesional haga una pregunta, la IA encuentre la respuesta en los documentos y escoja la mejor opción», explica Josep Gómez Álvarez, jefe de la unidad de Secretaria Tècnica del Hospital. Gómez es doctor en bioinformática y uno de los mejores perfiles de científico de datos de Tarragona.
Mejorar la calidad
«Lo que parece tan sencillo en ChatGPT no lo es en este modelo. ChatGPT cuenta con toda la información de Internet. Nuestro sistema se centrará, también, en los documentos del hospital», añade Gómez.
Para que la cosa funcione, es muy importante ordenar la documentación y que la IA sepa identificar las palabras clave del texto. En ello está el equipo de sistemas de información. «Cuando esté solucionado y el margen de error sea menor, será el momento de validarlo con los profesionales», dice Gómez.
«El proyecto consiste en mejorar la calidad de la respuesta que ofrece la IA sobre la base de los documentos que le proporcionamos», explica Gómez. «Intentar reproducir la magia del ChatGPT en un entorno tan controlado como un hospital y con unos datos tan sensibles no es fácil», añade.
Este modelo de IA servirá para reducir listas de espera, hacer de forma adecuada las derivaciones e identificar las necesidades formativas de los profesionales.
En ocasiones, entre un gran número de protocolos, procedimientos y documentación clínica, el médico de cabecera puede derivar un caso al especialista sin adherirse a las vías establecidas o hacerlo sin la documentación adecuada. Esto puede crear ineficiencias y fallos en la comunicación, y el médico especialista hospitalario puede no disponer de todos los datos o considerarlos incompletos, lo que puede retrasar el proceso de atención y alargar las listas de espera. Entonces es cuando el especialista rechaza la petición por inadecuada. Además, «con esta IA podremos consultar las guías de derivación sin necesidad de leer las 150 páginas de la guía», explica Gómez. «Afinaremos las derivaciones y la atención al paciente será mejor».
El modelo también servirá para generar informes médicos y resumir historias clínicas. «Hay algunas que son demasiado largas. Si el médico necesita derivar el paciente al dermatólogo, quizás no es necesario que sepa que le operaron de cataratas», añade. La herramienta permitirá filtrar información y facilitar la parte administrativa del trabajo médico.
El servidor con el que trabaja este modelo no está conectado a Internet ni es de uso público. En un futuro, la herramienta será exclusiva para los profesionales sanitarios.
Otros hospitales, como el de la Vall d’Hebron, ya trabajan en un modelo muy similar al de Tarragona. Hace poco más de un año, el Institut Català de la Salut –que aglutina a los hospitales públicos– puso en marcha un grupo de trabajo con representación de todas las gerencias territoriales para poner en común estos proyectos y facilitar la colaboración. «Esto cada día va a más, ya no hay freno», asegura Gómez.
El centro, pionero en IA, tiene tres proyectos más en marcha
Durante los últimos años, el hospital desarrolla algunos modelos de IA predictiva sobre datos de pacientes, además de IA generativa como el proyecto descrito en la página anterior. Uno de los proyectos de IA generativa ya se aplica en entornos como la UCI.
«En la última década, el uso de datos de la historia clínica electrónica para evaluar la calidad y la seguridad de la asistencia y generar modelos de IA ha sido nuestra línea de investigación principal», explica la jefa del servicio de la UCI, Maria Bodí.
Todo empezó en 2013, cuando a Bodí se le puso entre ceja y ceja empezar a generar datos de pacientes para mejorar la calidad asistencial.
«La UCI es el servicio que más datos registra. Monitores, respiradores, sistemas de filtración renal. Muchas cosas. Teníamos que aprovechar la oportunidad», dice. «En un principio, esta información se destina a entender como mejorar la asistencia a los pacientes de nuestro servicio, evaluando indicadores de calidad por ejemplo» añade. Los datos eran almacenados con total seguridad en un servidor del hospital.
Al cabo de los años, el equipo multidisciplinar –formado por médicos, informáticos y expertos en datos– decidió que era momento de utilizar esos datos para objetivos más ambiciosos. «Era el momento de incorporar estos modelos a la toma de decisiones», dice Bodí.
‘Machine learning’
Para poder sacar provecho de estos datos se utiliza la técnica machine learning o aprendizaje automático. Se trata de una rama de la inteligencia artificial que hace posible el aprendizaje autónomo de las máquinas. Para que la IA funcione debe entrenarse, y para ello es necesario contar con muchos datos y poder garantizar su seguridad y el acceso a los mismos. «Será entonces cuando la máquina podrá encontrar los patrones de datos que consiguen classificar los pacientes segon un objectivo (o etiqueta) concreto. Y lo que es lo mismo, podrá predecir», explica Josep Gómez, jefe de la unidad de Secretaria Tècnica. Esta IA se llama predictiva y, a diferencia de la generativa –como ChatGPT– puede entrenarse. Para que la IA sea segura y globalizable, hace falta validarla tanto dentro como fuera, retrospectiva y prospectivamente.
A priori parece fácil. No lo es, ya que la calidad de los datos clínicos no es la mejor, teniendo en cuenta que los médicos no están formados expresamente en la recogida de datos. Pese a ello, todos estos avances se pueden tirar adelante gracias al compromiso y esfuerzo de los sanitarios del centro. Y el equipo de profesionales de la UCI del hospital son buena muestra de ello. Son conscientes de que los datos son necesarios para tomar decisiones, y si los datos son seguros, las decisiones también lo seran.
La UCI del Joan XXIII está trabajando actualmente en tres modelos de IA predictiva. Uno –el que está en un estadio más avanzado–, trata la prevención del empeoramiento renal. «Es un modelo desarrollado por una startup italiana y en el que participamos en su validación», explica Bodí.
Los dos restantes están en fase más temprana. Uno trata la predicción de neumonías asociada a la ventilación mecánica –una de las infecciones más frecuentes de la UCI–, y el otro desarrolla un modelo para predecir la evolución y la estancia de los pacientes a la UCI, «cosa que nos permitirá saber la ocupación de la unidad en los próximos días y mejorará nuestra organización. Ahora estamos trabajando en la validación de estos modelos para poder llevarlos a la práctica clínica», dice Bodí.
