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XVII Congreso Nacional de Informadores de la Salud (ANIS)

Expertos en el trabajo con datos y su aplicación para la ciencia y salud han reflexionado este sábado, 22 de octubre, a lo largo de la última jornada del XVII Congreso Nacional de Informadores de la Salud (ANIS) que se ha celebrado en la Universidad de Deusto sobre la importancia de esta disciplina para prevenir posibles amenazas. Los especialistas han destacado sus ventajas y han advertido sobre algunas limitaciones.

Nerea Luis, doctora en Ciencias de la Computación y miembro del comité científico de la ANIS, ha moderado la mesa redonda que contado con la participación de Ana López-Casero, miembro del Consejo General de Colegios de Farmacéuticos y especialista en Farmacia Comunitaria; Antoni Baena, doctor en Psicología y director del Máster de Salud Digital de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC); Miguel Vázquez, doctor en Bioinformática y líder de la Unidad de Informática Genómica en el Centro Nacional de Supercomputación en Barcelona; y el ya mencionado Felipe Colón.

“La COVID-19 expuso las importantes limitaciones en la capacidad colectiva para usar y desarrollar datos u herramientas digitales para responder a pandemias y epidemias de manera efectiva, pero, a su vez, también demostró que juegan un papel clave”, ha explicado Colón. Sin embargo, el especialista ha añadido que, en el ámbito de la salud pública, “todavía hay barreras importantes a la hora de generar y mantener este tipo de información”.

En este punto, Colón ha destacado que “es necesario invertir más en el desarrollo y manutención de datos, herramientas y talento para la prevención y control de enfermedades infecciosas a través de mecanismos que fomenten la colaboración y las trayectorias profesionales competitivas”.

Por su parte, Antoni Baena ha destacado en su intervención el papel clave de la ‘roboética’ a la hora de prevenir alguno de los riesgos que presentan estos avances tecnológicos. “La idea que subyacía en el desarrollo de la IA interactiva es doble. Por un lado, se esperaba una mayor eficiencia en el uso de recursos, abaratar costes y un mayor acceso a intervenciones sanitarias eficaces. Por otro, se esperaba que el uso de software para el análisis de datos y toma de decisiones fuera más justo, al alejarse de los sentimientos y sesgo humano, reduciendo errores y mejorando la calidad. Sin embargo, no solo no ha mejorado, sino que en muchos casos es más dañino y difícil de detectar y corregir”, ha explicado Baena.

Para el especialista de la UOC, “el problema no es el uso de esta tecnología, que puede ser realmente útil, sino su aplicación en el campo de la salud sin prestar atención a sus posibles efectos antes de que aparezcan. En otras palabras, sin seguir un modelo de construcción ético lo más robusto, trasparente y revisable posible que supere la actual caja negra (black box) de la mayoría de algoritmos”.

La solución más allá de aumentar datos y variables pasa por responsabilizar. Formar y obligar a los diseñadores a adquirir competencias en ética digital, puesto que los principales frenos a las posibles amenazas se encuentran en las propias empresas desarrolladoras que prefieren la velocidad a la fiabilidad. Esto no es un problema cuando el algoritmo decide qué música vas a escuchar, pero sí lo es cuando determina si estás o no enfermo”, ha sentenciado Baena.

Para aprovechar el potencial de los datos sanitarios aplicando Inteligencia Artificial con el fin de acelerar la investigación clínica y sanitaria en España, en el marco del proyecto TARTAGLIA, se desarrollará la primera red federada de datos de salud. El proyecto lo desarrolla un consorcio público privado liderado por una empresa española, GMV, en el que el Centro Nacional de Supercomputación (BSC) desempeña un papel esencial como uno de los únicos seis socios que albergan la infraestructura de supercomputación distribuida en Europa.

Uno de los grandes retos que presenta el trabajo con datos sanitarios es su naturaleza confidencial especialmente delicada. Para solventar esta problemática, nuestro proyecto se sustenta en una base de datos federada. Es decir, un espacio donde la información se distribuye en diferentes sitios y solo se pueden recuperar y explotar de forma adecuada mediante una IA concreta”, explica Vázquez.

Con la red federada, garantizando la privacidad de los datos, se investigará en los siguientes ámbitos: la detección temprana del Alzhéimer a partir del lenguaje espontáneo; la adquisición de imagen diagnóstica de ultrasonidos guiada por IA; el diagnóstico precoz del cáncer de próstata; la predicción de enfermedades cardiometabólicas con gemelo digital y el cribado automático de retinopatía diabética.

La red de farmacias española es uno de los grandes ejemplos de estructura que ya aprovecha algunas de las ventajas que ofrecen estos sistemas tecnológicos. Acerca de esta plataforma, Ana López-Casero ha manifestado que “la red de 22.198 farmacias en España es una de las mayores infraestructuras de talento sanitario que ya se encuentra al servicio de la sociedad. Gracias a su sistema de respuesta rápida, la farmacia puede aportar datos epidemiológicos y evidencias ante un problema de salud pública con gran fluidez y casi en tiempo real. Por ello, es fundamental que, más allá de programas de cribado, detección precoz o educación sanitaria, se integre a todas las farmacias en la Red de Vigilancia de Salud Pública, puesto que su actuación permite maximizar el resultado de cualquier estrategia sanitaria, con información temprana y verificada, de gran valor en salud pública”.

 

 

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