La Inteligencia Artificial (IA) lidera la transformación digital de la salud al hacer realidad la medicina de precisión o predictiva. Las actuales herramientas de IA, como la que desarrolla IOMED Medical Solutions, permiten analizar  millones de datos de las historias clínicas; incrementar la cantidad de variables clínicas a analizar; y hacerlo en una décima parte del tiempo.

El sector sanitario siempre ha ido a la zaga de otros sectores en el uso primario y secundario  de los datos que su actividad genera para mejorar los servicios. Aunque cuenta con millones de datos digitalizados de pacientes, la investigación, la salud pública y la medicina de precisión no han podido explotarlos debido al formato en el que se encuentra, principalmente porque son datos desestructurados. Además, hay que sumar las lógicas prevenciones legales relacionadas con manejar información sensible, además de las técnicas, con la ausencia de una estandarización del formato de la historia clínica y la falta de interoperabilidad entre centros.

La pandemia ha supuesto un cambio de ciclo. Y una de las soluciones que ha deparado  ha sido la federación de datos clínicos, que ofrece la posibilidad de almacenar los datos no estructurados en nodos (hospitales) en vez de un repositorio central a través de herramientas de inteligencia artificial. Otra de las ventajas de este modelo de datos es la posibilidad de llevar a cabo investigación clínica federada, que, entre otros beneficios, permite colaborar con otros centros de investigación a nivel internacional compartiendo consultas de búsquedas sin tener que compartir el dato, que permanece en todo momento custodiado de forma segura dentro del hospital.

Los estragos que provocó la COVID-19 evidenciaron la necesidad de colaboración entre  investigadores de diferentes partes del mundo, junto con las de las ventajas  de la Inteligencia Artificial a la hora de  generar y analizar tal cantidad de información de manera inmediata y extraer recomendaciones que pudieran salvar la vida de millones de personas.

Desde la Unión Europea también se vio la necesidad de contar con más estudios de manera más rápida a través de una gestión de datos federada. Por ello se impulsó  EHDEN, que busca la creación de una red federada de datos médicos a nivel europeo para mejorar la investigación sanitaria. Promueve una colaboración público-privada para que los hospitales europeos formen parte de esta red federada de datos. Tanto EHDEN como su evolución futura, el programa DARWIN, y su culminación en el European Health Data Space, constituyen la apuesta definitiva de la Unión Europea y países asociados por la estructura federada y colaborativa en torno a los datos clínicos. En estas estructuras deben primar, y están primando en su diseño, los programas de colaboración público-privada, la asunción y contratación de tecnología desarrollada en el amplio y muy vivo ecosistema de pymes europeo, y la compaginación de los intereses de la ciudadanía, el sector sanitario y el sector privado.

Pese a todas estas iniciativas a la hora de compartir datos clínicos de manera segura, estos se caracterizan por estar almacenados en diferentes formatos, muchos de ellos no estructurados, además de distintos idiomas, lo que dificulta que los hospitales realicen investigación clínica en conjunto y facilitar la toma de decisiones de los profesionales. Por este motivo se puso en marcha EHDEN, red en la que participa IOMED Medical Solutions, la cual promueve la existencia de un modelo de datos común (OMOP CDM) que facilite el acceso a la información y el uso de los mismos, así como la colaboración entre centros de investigación europeos.

Un informe sobre la red de datos federada creada por EHDEN afirma que la estandarización de datos ha permitido avances metodológicos, potenciar la colaboración global y la generación de evidencia del mundo real para mejorar los resultados de los pacientes. Gracias a la federación de datos clínicos se puede establecer un formato estandarizado que es común para todos los centros para el almacenamiento de los datos clínicos que tienen los hospitales.

IOMED lidera la federación de datos en EHDEN

En estos momentos IOMED lidera la estandarización  de datos a nivel europeo con el sistema OMOP CMD. Hasta la fecha, ha estructurado  los datos de 18 millones de historias clínicas y se espera que para finales de año haya procesado más de 20 millones de historias clínicas, una cifra que supone la mitad de los datos que va a registrar EDHEN en 2022.

Un ejemplo de las oportunidades que ofrece la red de datos federada de EHDEN es el estudio sobre la predicción de mortalidad 90 días después de un reemplazo total de rodilla, realizado   entre sólo cinco investigadores. Para ello, se emplearon los datos de más de 190.000 pacientes. En España, el proyecto Dermaclear  ha analizado a pacientes con enfermedades inmunomediadas crónicas como la psoriasis, urticaria crónica, hidradenitis supurativa y/o dermatitis atópica para entender mejor las necesidades no cubiertas de estos pacientes y su impacto en el sistema sanitario. Para ello, se ha recopilado información de más de 50.000 pacientes con visitas a dermatología en los últimos seis años en hospitales españoles, una cifra que triplica el número de pacientes que se esperaba poder alcanzar.

La maximización del valor de los datos clínicos es una necesidad creciente ante los retos de la sanidad, como la presión asistencial, la cronicidad y el envejecimiento de la población. Potenciar el valor de los datos clínicos con el fin de poder mejorar la atención que se dé a estos pacientes es clave para los sistemas de salud europeos.

Investigación concentrada

Además, la mayoría de los ensayos clínicos están concentrados en solo cuatro comunidades autónomas: Cataluña, Madrid, Andalucía y Comunidad Valenciana, según los datos del Registro Español de estudios clínicos (REec). Las nuevas herramientas de inteligencia artificial pueden conseguir cambiar esta tendencia e impulsar la investigación en todo el territorio nacional. Por ello debemos apostar por implementar la investigación clínica federada.

La federación de los datos clínicos  supone un cambio del modelo de investigación clínica, una democratización de la investigación. El Servicio Cántabro de Salud (SCS) será el primero de España en apostar íntegramente por la inteligencia artificial (IA), desarrollada por IOMED Medical Solutions, para estructurar las historias clínicas electrónicas (HCE) de todo su sistema sanitario. Podrá trabajar con millones de datos clínicos tanto de los tres hospitales de la región (Valdecilla, Sierrallana-Tres Mares y Laredo) como de todos los centros de Atención Primaria.

En España ya hay 17 hospitales que, de forma gratuita, cuentan con la tecnología desarrollada por IOMED Medical Solutions, que les permite transformar los datos de las HCE que se encuentran en texto libre (notas clínicas, curso clínico, evolutivos, informes médicos de pruebas diagnósticas, informes de alta, informes de intervenciones quirúrgicas, etc.) en una base de datos codificada utilizando vocabularios clínicos estándar (SNOMED, CIE-9, CIE-10, LOINC, etc). Se espera que en los próximos meses se sigan sumando más y veremos una multiplicación y aceleración de hallazgos en el diagnóstico y tratamiento en diferentes patologías.

Javier de Oca