El director del MIT Clinical Data, Leo Anthony Celi, inauguró este martes la Make Health Chile, un encuentro internacional en ciencia de datos que convoca a expertos de Estados Unidos, Alemania y América Latina, y que es organizado por el Centro Nacional en Sistemas de Información en Salud (CENS) en coloración con Harvard, el Instituto Tecnológico de Massachusetts y la universidad alemana Heilbrond.

“Las computadoras jamás reemplazarán a los médicos, pero quienes no usen las computadoras sí se van a extinguir. La batalla que veremos en el futuro será entre quienes usen la inteligencia artificial y quienes no. Y podemos de antemano decir, categóricamente, quien será el ganador”, expresó el académico estadounidense, creador de una plataforma de datos abiertos para promover la innovación en salud en todo el mundo y colaborador de diversas iniciativas de impacto tecnológico en países en vía de desarrollo.

La Make Health Chile es el primer encuentro internacional de su tipo que se efectúa en Chile, y fue impulsado por CENS, un organismo apoyado por Corfo y cinco universidades nacionales (de Chile, Católica, de Valparaíso, de Talca y de Concepción), con el propósito de apalancar la transformación digital del sistema sanitario en nuestro país. Durante dos días, la cita convoca a una red de innovadores de datos de salud en la casa central de la Universidad Católica y la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile en conferencias, workshops y sesiones de pósteres científicos.

La jornada en la PUC, contó con la participación del ministro de Salud, Emilio Santelices, además de una simulación de una atención telemédica con sensores para rehabilitación de pacientes entre Santiago y Concepción, por parte del nodo tecnológico CENS instalado en la Universidad de Concepción. La conferencia central estuvo dictada por la académica de la Universidad de Puerto Rico Río Piedras, Patricia Ordoñez, quien mostró la experiencia del uso de data science en una situación de desastre: el huracán María.

“Nos conectamos con una visión de vanguardia en data science, desde la transparencia hasta la accesibilidad y calidad de los datos. Esto representa lo que tratamos de hacer desde CENS para aportar a la transformación digital en Chile. Necesitamos madurar y entender el potencial de la información para crear impactos en salud, y su valor para impulsar proyectos que beneficien a los usuarios”, dijo el director del CENS y académico de la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile, Steffen Härtel.

Härtel destacó, además, que el Make Health Chile ha permitido promover la colaboración en una red de más de 400 participantes, muchos de ellos desarrolladores en sistemas de información en salud de América Latina.

El futuro de la medicina

El Dr. Celi, académico de origen filipino, es impulsor de los dos más importantes proyectos en ciencia de datos –un campo científico del que se derivan ámbitos como el big data, machine learning y la inteligencia artificial– impulsado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts: la plataforma MIT Clinical Data, un repositorio de datos de acceso abierto a salud para promover el desarrollo de innovación; y el proyecto Sana, que ha contribuido a ejecutar proyectos sanitarios de alto impacto en países en vías de desarrollo.

En su presentación, el científico del MIT destacó el caso de una pequeña empresa nigeriana que desarrolló un algoritmo para prevenir la muerte por asfixia en comunidades donde el acceso a un prestador de salud es altamente complejo. La iniciativa captura el llanto de un lactante y alerta sobre la probabilidad de que sufra un evento, cinco minutos antes de su ocurrencia. “Cinco minutos adicionales para salvar la vida de un recién nacido”, valoró el conferencista.

Utilizando este ejemplo, Celi recalcó que, a diferencia de otros tipos de trabajo, el futuro de los profesionales de la salud no se verá amenazado por la cuarta revolución industrial, sino que cambiará la forma en que llevan a cabo su labor. “La pregunta sobre si la inteligencia artificial va a reemplazar a los médicos provoca risa. Hay distintas zonas en el mundo donde ni siquiera tienen acceso a un prestador de salud”, cuestionó.

El investigador recordó que el desarrollo de los registros electrónicos de salud encontró una barrera en sus inicios, pero que estas fueron rápidamente resueltas. “La inteligencia artificial será el estándar en el futuro para ayudarnos a tomar decisiones Y cualquiera que no pueda adaptarse, deberá retirarse o quedará fuera de los avances médicos, seguramente antes de diez años”, advirtió, aunque este proceso debiese ser más fluido de lo que se podría pensar. “Tal como aprendimos a usar los teléfonos inteligentes”.

“No creo que sea mucho más diferente, la inteligencia artificial es una de las funcionalidades de las computadoras de hoy. Este proceso será más rápido de lo que pensamos. Nadie predijo que la tecnología y el internet se apoderaría de nuestras vidas, que los teléfonos inteligentes estarían en todas partes y que todo el mundo tendría uno. No estamos diciendo que los médicos se irán, sino que muchos de ellos se adaptarán. Son gente muy inteligente, aprendieron medicina en cinco años, pueden aprender cualquier cosa. No creo que que haya mucha gente con problemas para adaptarse a estos cambios”.

Datos y más datos

En su análisis, la inteligencia artificial será el estándar en un futuro muy cercano en el ámbito de la medicina global, contribuyendo a mejorar el cuidado de los pacientes. Citando cifras de la Organización Mundial de la Salud y de publicaciones científicas internacionales a lo largo de la última década, recalcó que en países de ingreso medio a bajo cerca del 50% de los medicamentos se toma o dispensa en forma inadecuada, y que el 40% responde a pautas médicas incorrectas.

Del mismo modo, agregó que los usuarios reconocen a errores médicos humanos como las principales falencias del sistema, muy por encima de la falta de tecnología o acceso a tratamiento. Allí las posibilidades a través de terminología farmacéutica estandarizada y la ciencia de datos, en específico de la inteligencia artificial, tendrán impacto en tres ámbitos: la clasificación de los riesgos sanitarios, la predicción de enfermedades y la optimización de recomendaciones médicas.

“Un reciente estudio clínico demostró que la inteligencia artificial tuvo mejor desempeño que médicos humanos en pacientes con diabetes y retinopatía, y la FDA dio su primera autorización para que un algoritmo entregue diagnósticos. En salud mental, uno de los grandes desafíos del mundo actual, el machine learning puede evitar suicidios usando sensores de reconocimiento facial. Pero esto no es magia: se construye en base a los datos”, afirmó el director del MIT Clinical Data.

Cada prestación y paciente pueden significar un punto de toma de datos si los sistemas operan en forma interconectada, según Celi, por lo que el desafío y principal obstáculo están en que personas “de distintas disciplinas puedan buscar soluciones conjuntas. Los datos son importantes porque nos permiten mejorar los cuidados del paciente, pero lo importante es capacidad humana institucional para aprovechar el valor de los datos”.

El científico del MIT recalcó que la forma en que se ha hecho medicina en los últimos cien años no está dando buenos resultados para las necesidades de la población actual. Para ello, la calidad en el almacenamiento y accesibilidad de los datos será fundamental para llevar a cabo la transformación digital, en una industria donde la seguridad, transparencia y ética de los mismos supone un obstáculo a día de hoy.

“Es curioso que estemos preocupados de nuestros datos en salud cuando Google y Facebook saben todo de nosotros y los están usando. Cada uno de nosotros ha cedido sus datos cuando se suscribe a una cuenta de redes sociales, pero luego se preocupa porque alguien pueda saber que tengo diabetes. Pero para eso se necesita más planificación: no se trata solo de tener los datos, sino que sean pertinentes. Probablemente implementar machine learning sea lo más fácil, no así hacer la curación, la limpieza y adaptación de los datos”