El reto de la gobernanza vertical para acelerar la gestión en salud con IA

La Inteligencia Artificial (IA) ha llegado para quedarse en la gestión sanitaria como en cualquier otro ámbito vital. Pese a las posibles reticencias que pueda despertar en primera instancia, mirar hacia otro lado no es una opción. La cuestión es cómo y hasta qué punto implantarla en la práctica de los directivos en salud y en la realidad clínica. Hay muchas dudas al respecto, tanto regulatorias como éticas, pero también certezas. La más importante, según los expertos, es articular un sistema de gobernanza ad hoc que permita aplicar las nuevas tecnologías donde aporte verdaderamente valor, con el foco dirigido al beneficio del paciente.

Recientes estudios hablan de que la IA ha reducido entre un 30 o 40 por ciento los errores clínicos en determinadas áreas y de que mejora un 15 por ciento los flujos de pacientes y la gestión de listas de espera. El 92 por ciento de los directivos sanitarios cree que la IA va mejorar la gestión, y más del 90 por ciento la considera una herramienta buena para acelerar la toma de decisiones. “Acelerarlas, no tomarlas”, ha subrayado Juan Madrona Tárraga. El coordinador regional de Coordinación y Gobernanza de la Dirección General de Salud Digital de Castilla-La Mancha ha moderado el debate sobre Salud 5.0 celebrada en las XIV Jornadas Nacionales de Sedisa sobre Gestión Sanitaria en la Nueva Era.

Para Antonio Martos, director de Sanidad de Minsait, el reto de la IA sanitaria para por resolver “tres grandes problemas”. El primero es “ordenar todo el dato clínico”. “Si está fragmentado, es incompleto o no tiene suficiente masa clínica, la IA no va a ser fiable”, ha apuntado. La segunda cuestión tiene que ver con la gobernanza: “Hablamos de mecanismos muy complejos que hay que ir armando y que implica a diferentes niveles, empezando por el Ministerio de Sanidad, que tiene que ordenar y reglamentar, pasando por las consejerías, que tienen que planificar y estandarizar, y llegando a los hospitales, que son de verdad los focos de innovación y a los que hay que alinear”.

El tercer punto pasa por “configurar perfiles de profesionales híbridos”. “No estamos hablando o sólo de médicos o sólo de tecnólogos, sino de gente que sea capaz de analizar y validar un dato clínico y de establecer un algoritmo”, ha analizado. Martos ha agregado un cuarto problema: la ejecución de la “extrafinanciación” del sistema a partir de fondos Next Generation y Feder: “Europa nos obliga a hacerlo con mucha rapidez, y en tenemos el reto de implantarlo en procesos asistenciales, más allá de elaborar software y responder a los pliegos”.

Gobernanza digital en salud para aportar valor añadido

Según Julio Mayol Martínez, catedrático de Cirugía de la Universidad Complutense de Madrid, actualmente existen herramientas suficientes desde el punto de vista académico para ayudar a la toma de decisiones en Medicina, y especialmente en la parte de la gestión. Pero, en línea con el discurso de Martos, el también director científico del IdISSC entiende que el problema es cómo articular eso dentro del sistema y hacerlo lo “suficientemente flexible”. También cómo generar confianza en su uso: “Ahora mismo todos estamos fascinados por la capacidad tecnológica, pero no hemos desarrollado los procesos ni la gobernanza de esos procesos para poder sacar el máximo beneficio”.

Para salvar esa circunstancia ha apuntado dos claves. La primera pasa por llevar a cabo un “buen análisis” de los procesos de toma de decisión. La segunda, cambiar la cultura de la gobernanza para basarla de forma efectiva “en datos y en rendición de cuentas”. “Si no tenemos un cambio en ese modelo, que además debe acompañarse de un cambio en el modelo de remuneración de los sistemas y de los profesionales, no vamos a ver avances significativos en los próximos años, salvo cosas anecdóticas”, ha advertido.

A juicio de Bernardo Valdivieso Martínez, secretario autonómico de planificación, información y transformación digital de la Consellería de Sanidad de la Comunitat Valenciana, la introducción de ese concepto de “gobierno digital” es fundamental para asegurar la equidad asistencial y la seguridad ética del dato, teniendo en cuenta la “exigencia” de los marcos legislativos nacionales y europeos.

Esa gobernanza, ha indicado el experto, debe facilitar las “soluciones en escala” para, a partir de ahí, elegir los campos que necesitan soluciones a problemas determinados, es decir, aplicar la IA donde de verdad aporta valor añadido. Para lograrlo, lo primero que hay que hacer es “ordenar bien los datos” desde la interoperabilidad y “con un mantenimiento adecuado” que evite “sesgos de información” e inequidad territorial.

“El paciente no es propietario del dato”

El quid de la cuestión es “cuál es la cantidad de riesgo que, como sociedad, estamos dispuestos asumir para aplicar la IA en la gestión sanitaria”, según Joaquín Cayón de las Cuevas, jefe de Servicio Jurídico de la Consejería de Sanidad de Cantabria. Para responder a esa pregunta, cabe partir de un concepto básico: “El paciente no es propietario del dato. No hay que confundir dato con información que ya ha pasado por el médico y ha generado un diagnóstico”.

En todo caso, Cayón ha respaldado el impulso de “técnicas de anonimización”, pero desde un espíritu de “solidaridad de datos”. Tal ha de ser, en su opinión, el esqueleto que sostenga los sistemas de IA en la gestión sanitaria si se logran salvar diversas barreras, especialmente no regulatorias, como los programas de estandarización tecnológica, la interoperabilidad y, sobre todo, “la calidad del dato”. “Hay que poner el acento en la materia prima del dato”, ha sentenciado.