En un futuro cercano, buena parte de la atención médica se podría gestionar de manera remota y personalizada, reservando los hospitales para los casos más complejos y urgentes. Así lo explica Antonio Herrero, director de IA y Big Data en Quirónsalud, quien está liderando la transición impulsada por la inteligencia artificial (IA) en la red de hospitales del grupo.

Con motivo de su participación en el VIII Congreso Internacional de Inteligencia Artificial, organizado por El Independiente, Herrero comparte en esta entrevista su visión sobre cómo estas tecnologías están cambiando la experiencia de los pacientes y el trabajo de los profesionales sanitarios, y cuáles son los retos que aún deben afrontarse para garantizar una aplicación ética, segura y transparente.

Pregunta. Siempre se señala que uno de los campos en los que la IA tendrá más impacto es en el de la salud. ¿Será realmente así?

Respuesta. Sí, todo apunta a que la IA transformará radicalmente el sector de la salud. Su capacidad para analizar grandes cantidades de datos permitirá optimizar diagnósticos, personalizar tratamientos, predecir enfermedades y agilizar la investigación, mejorando la eficiencia y la calidad de la atención sanitaria.

P. ¿Cuál es el equipo que tiene Quirónsalud para IA/Big Data y cómo trabaja exactamente?

R. Quirónsalud cuenta con un equipo de científicos e ingenieros de datos y perfiles de analítica que trabaja de forma conjunta con la Dirección de Continuidad Asistencial, que hace de nexo entre los profesionales de la salud y este equipo más técnico.

P. ¿Qué herramientas de IA utilizan ya en sus hospitales para mejorar la experiencia de los pacientes?

R. Actualmente, una de las herramientas destacadas es Scribe, un sistema de IA que transcribe en tiempo real la conversación entre el médico y el paciente. Esto permite que el médico preste más atención al paciente en lugar de al ordenador, generando informes más claros y comprensibles para la persona atendida. Llevamos más de dos millones de informes realizados a través de Scribe.

También utilizamos la IA en equipos de diagnóstico por imagen como mejora de la calidad de la imagen y ayuda al diagnóstico. Otro proyecto menos visible, pero que también revierte en un mejor conocimiento del paciente, y por lo tanto en una mejor atención, es la codificación automática de la información, que nos permite estandarizar la información y tener una visión más clara de las patologías del paciente.

P. En el debate de hasta qué punto delegar todo el proceso en las máquinas o asegurarse siempre de que haya manos humanas detrás, ¿cuál es la visión de Quirónsalud?

R. La visión de Quirónsalud es que la IA debe ser una herramienta de apoyo al profesional sanitario, no un sustituto. La tecnología está para potenciar las capacidades del médico y liberarles de tareas administrativas, pero la decisión final recae siempre en el humano, que debe validar los resultados ofrecidos por la máquina.

P. ¿Cómo están encajando los pacientes la aplicación de estas tecnologías? ¿Confían en que la IA participe en decisiones relacionadas con su salud?

R. A nivel general, la aceptación de los pacientes está creciendo. Prueba de ello es que en nuestro portal del paciente tenemos más de ocho millones de pacientes, que pueden ver ahí todo lo relacionado con sus procesos de salud. La clave para una mayor confianza es la transparencia.

P. Muchas veces los algoritmos funcionan como 'cajas negras', donde ni los expertos saben por qué ofrecen un resultado. ¿No es un problema que afecte a la confianza del paciente?

R. Sí, el hecho de que algunos algoritmos de IA no puedan explicar su razonamiento es un obstáculo para la confianza tanto de médicos como de pacientes. Para mitigar este problema, el sector está avanzando hacia una IA explicable (XAI), que busca desarrollar algoritmos más transparentes y comprensibles en su toma de decisiones. Esto también se mitiga con información y formación, además de hacer partícipes a los facultativos desde el principio en este tipo de proyectos.

P. ¿Qué grandes avances cree que facilitarán estas tecnologías en los próximos años en los campos de anticipación, detección precoz y personalización de los tratamientos?

R. Se esperan avances significativos. Primero, en la anticipación con modelos predictivos que identificarán riesgos de enfermedades antes de que aparezcan los primeros síntomas, basándose en datos genéticos, de estilo de vida y clínicos. En la detección precoz los algoritmos serán cada vez más precisos en el análisis de imágenes médicas (radiografías, TAC, etc.) para detectar cáncer y otras patologías en estadios muy tempranos. Y en la personalización, se avanzará en los tratamientos diseñados a medida para cada paciente, gracias al análisis de sus datos genómicos y moleculares, optimizando la eficacia y minimizando los efectos secundarios.

P. ¿Qué límites deberían ponerse a la inteligencia artificial en medicina?

R. Hay que adoptar la IA dentro de los procesos de la organización con el objetivo de hacer más eficiente la atención dentro de un marco ético y legal. Es fundamental garantizar la privacidad y seguridad de los datos del paciente

P. Si miramos a cinco o diez años vista, ¿cómo cree que cambiará la experiencia de ir a un hospital gracias a la IA y al big data?

R. La experiencia será mucho más fluida, personalizada y proactiva. Podemos esperar menos tiempo de espera gracias a una gestión optimizada por IA, un triaje inicial realizado por asistentes virtuales, diagnósticos más rápidos y precisos, y un seguimiento continuo y a distancia tras el alta a través de dispositivos conectados. El hospital se centrará más en los casos complejos, mientras que gran parte de la monitorización y la prevención se gestionará de forma remota y personalizada.

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