"La medicina digital implica tratamientos y fármacos diseñados específicamente para cada persona", Arshad Farhad, Dell Technologies

Ha trabajado en el sector de las tecnologías de la información aplicadas a la Sanidad durante unos 20 años. ¿Cuáles diría que han sido los principales cambios a lo largo de este tiempo?

Si hago un repaso de los últimos 20 años, el primer gran cambio fue la digitalización, es decir, el paso del papel a los activos digitales. Esto permitió abrir la puerta a nuevas capacidades, como la inteligencia artificial o el análisis de datos, algo imposible cuando la información estaba en papel. Sin duda, este fue el primer gran cambio.

La siguiente fase, mucho más reciente, es la transformación centrada en las personas y, especialmente, en el paciente. Anteriormente, los sistemas sanitarios no estaban completamente orientados a los resultados para el usuario. Hoy en día, cualquier proyecto que se lleve a cabo en un hospital debe repercutir directamente en cómo se le trata, cómo se realiza el diagnóstico y cuáles son los resultados clínicos.

En este sentido, el punto en el que nos encontramos ahora es el de la medicina personalizada. De forma similar a un traje hecho a medida, la medicina digital implica tratamientos y fármacos diseñados específicamente para cada persona. Esto conlleva dos grandes beneficios: en primer lugar, una mayor eficacia para el paciente y, en segundo lugar, una mejora significativa de los resultados clínicos. Por ejemplo, un analgésico convencional puede ser eficaz sólo en torno al 35% de los casos, mientras que un tratamiento personalizado puede alcanzar tasas de eficacia cercanas al 90%.

 

Toda gira en torno a los datos.

Efectivamente, todo estará impulsado por los datos, y la inteligencia artificial es el elemento central que permite extraer valor de ellos.

 

Además de la IA, ¿qué otras tendencias considera insoslayables?

Para evolucionar de un modelo reactivo a uno proactivo y personalizado necesitamos inteligencia artificial, sí, pero también ciberseguridad, que ha integrarse desde el inicio en cualquier proyecto de transformación digital.

"El papel del centro de datos moderno es clave para ejecutar casos de uso de inteligencia artificial".

Igualmente es vital la calidad de la información, que garantiza el uso eficaz de la IA, así como disponer de una plataforma adecuada. En este punto, el papel del centro de datos moderno es clave para ejecutar casos de uso de inteligencia artificial.

Por último, destacaría el puesto de trabajo digital: la forma en que los profesionales acceden a los datos y utilizan las aplicaciones. Muchas de las iniciativas en Sanidad requerirán que la IA se ejecute directamente en los dispositivos de los usuarios. Si esta capa no está preparada, el valor de la transformación no llegará al usuario final.

 

Como alguien conocedor tanto del sector público como del privado, ¿cuáles cree que son los principales retos a los que se enfrentan ambos ámbitos? ¿Existen desafíos comunes?

El principal reto común está relacionado con los datos y su calidad. Se trata de un desafío transversal. Similar a lo que ocurre con la ciberseguridad, donde los riesgos son parecidos en ambos sectores, si bien, las organizaciones privadas, como Dell, suelen estar más avanzadas y maduras en sus estrategias de protección, pues realizan mayores inversiones en este ámbito. Aparte, las organizaciones sanitarias gestionan una información sensible que resulta extraordinariamente atractiva para los atacantes.

Y es ahí donde veo la gran diferencia, pues el ritmo de la transformación es superior en el sector privado. En el público, especialmente en Sanidad, la velocidad suele ser más lenta, en parte por razones justificadas, como las consideraciones éticas y la necesidad de evitar sesgos. Son barreras adicionales que uno no encuentra en el sector privado.

 

Ha mencionado la ética. Tiene sentido, pues usted tiene un máster en Filosofía. ¿Qué importancia tienen la ética y la filosofía en su trabajo?

La ética y la gestión del sesgo son dos pilares fundamentales de cualquier proyecto de inteligencia artificial, especialmente en el ámbito sanitario. Los modelos de IA dependen directamente de los datos con los que se entrenan. Si esos datos contienen sesgos, los resultados se verán afectados.

"Un alto porcentaje de los proyectos de IA en Sanidad fracasan por no contar con órganos éticos que supervisen su uso".

Un ejemplo claro de esto lo vimos en Escocia, en un proyecto para la detección de cáncer de piel mediante una aplicación móvil. El modelo inicial no funcionó correctamente porque se había entrenado con datos globales que no representaban adecuadamente la pigmentación de la población escocesa. La solución fue entrenar el modelo con datos específicos de esa población.

En cuanto a la ética, estudios recientes indican que un alto porcentaje de los proyectos de IA en Sanidad fracasan por no contar con órganos éticos que supervisen su uso. Si un profesional sanitario comete un error, existe una persona responsable. Sin embargo, cuando falla un sistema de IA, surge la pregunta de quién asume esa responsabilidad. Por este motivo, es fundamental abordar estas cuestiones éticas antes de implantar casos de uso clínicos.

 

¿Y cuál es el enfoque de Dell en este ámbito?

En Dell hemos adoptado una postura muy rigurosa. Aunque no gestionamos datos de pacientes, sí tratamos datos de clientes, lo que implica una gran responsabilidad. Por ello, nos tomamos muy en serio la seguridad, la gobernanza y la ética, tanto para nuestros propios datos como para los de nuestros clientes.

 

¿Podría compartir con nosotros algún caso de uso concreto?

En los últimos dos años hemos transformado profundamente la forma en que utilizamos los datos, tanto internamente como para nuestros clientes. Hemos integrado la inteligencia artificial en nuestros flujos de trabajo para optimizar costes, mejorar procesos y aumentar la eficiencia.

Además disponemos de una herramienta interna similar a ChatGPT, entrenada con nuestros propios datos, que actúa como un centro de conocimiento sobre nuestros clientes. Así, la información que antes requería horas o incluso días de trabajo ahora puede obtenerse en cuestión de segundos, lo que ha supuesto una transformación significativa de nuestras operaciones.

En cuanto al ámbito sanitario, uno de nuestros casos de uso más notables y actuales consiste en permitir que las organizaciones accedan a sus datos de forma segura, conforme a la normativa y mediante modelos de lenguaje avanzados. En diagnóstico, por ejemplo, hemos conseguido que la radiología esté completamente digitalizada y que la IA sea útil para apoyar la valoración clínica. 

Esta aplicación de la inteligencia artificial también es notable en anatomía patológica, donde se alcanzan niveles de precisión superiores a los humanos, pues al modelo se le puede entrenar con la experiencia acumulada por miles de especialistas a lo largo de varias décadas. Y todo ello con el foco puesto en el paciente. Pues de eso se trata: de identificar los casos de uso que generen mayor beneficio para el usuario.