Donar latidos (digitales)

Donar latidos (digitales)

La tribuna

Donar latidos (digitales)

21 junio, 2020 07:00

Uno de los grandes logros de la sanidad española, de esos reclamos que nos convencen al mismo tiempo de la bondad y solidaridad humanas, es el liderazgo mundial que ostentamos en donación de órganos. Imaginen el número de vidas que se han podido salvar gracias a esta práctica tan extendida en nuestro país. Y ahora visualicen lo que podríamos conseguir si en vez de donar órganos físicos, limitados por naturaleza, lo que donáramos fueran datos médicos, prácticamente infinitos, susceptibles de ser usados para modelos de inteligencia artificial o predicciones que mejoren el diagnóstico no de un paciente concreto, sino de poblaciones enteras. Las posibilidades se antojan extraordinarias.

Lo cierto es que el análisis de datos masivos en el ámbito de salud se viene haciendo desde hace bastantes años. IBM, por ejemplo, siempre ha publicitado que su tecnología de inteligencia artificial Watson tendría un caso de uso inmediato en sanidad. El reconocimiento de imágenes ha ido automatizando algunos diagnósticos. Con el COVID-19 hemos visto como la geolocalización juega un papel clave en el seguimiento de contagios y el control de la salud pública ante una epidemia de este calibre.

Pero las firmas y grupos de investigación que trabajan en estas lides siempre enfrentan el mismo reto: conseguir datos de usuarios reales con los que entrenar sus modelos; información que sea al mismo tiempo suficiente y precisa. Así lo han destacado esta semana en un encuentro del think We The Humans expertos como Juanjo Beunza (catedrático de Salud Pública en la Universidad Europea), Natalia Rodríguez (CEO de Saturno Labs, dedicada al diagnóstico de la apnea mediante IA), Nuria Campillo (investigadora del CSIC en nuevos fármacos con redes neuronales) y Manuel Marina, cardiólogo y CEO de la startup Idoven. 

Para todos ellos, la falta de datos (y los malos resultados obtenidos al utilizar datos simulados) es el principal reto al que se enfrenta la inteligencia artificial en su confluencia con la salud. ¿El otro? las barreras culturales y casi lingüísticas entre los ingenieros de base digital y los profesionales médicos. "Unos saben para qué quieren usar la información y los otros cómo hacerlo, pero falta ese entendimiento", coincidían los ponentes.

En cuanto a los datos, parece que la solución pasa por flexibilizar -siempre respetando la privacidad- el manejo de datos médicos por parte de esos grupos de investigación y startups con el fin de salvar potencialmente vidas. O como pide expresamente Manuel Marina, "que nos donen sus latidos".

Christian Klein, CEO de SAP

Christian Klein y la hoja de ruta de SAP

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