La historia clínica con IA pasa por conseguir la "interoperabilidad máxima"

La evolución de los datos que se recogen de las historias clínicas de profesionales de Medicina y Enfermería alcanza, dentro del Hospital Virgen de la Victoria de Málaga, un nivel más con la incorporación de la Inteligencia Artificial. Como ha señalado Emilio Alba Conejo, director de la Unidad Intercentros de Oncología Médica de los hospitales universitarios Regional de Málaga y Virgen de la Victoria, para una unión óptima se necesita "conseguir una interoperabilidad máxima entre niveles asistenciales".

"La historia clínica electrónica no puede servir únicamente para garantizar una adecuada asistencia sanitaria a los pacientes, tiene que evolucionar".

El abordaje de la historia clínica ha sido uno de los puntos tratados durante las Jornadas Hospital Innovador, que en esta ocasión se ha centrado en el Virgen de la Victoria. Este encuentro está coorganizado por la Sociedad Española de Directivos de la Salud (Sedisa), y cuenta con el patrocinio de Boehringer Ingelheim y la colaboración de Abbott.

"La Historia Clínica Electrónica no puede servir únicamente para garantizar una adecuada asistencia sanitaria a los pacientes. El objetivo es la mejora en la evolución y para eso tenemos que poder incorporar a la historia electrónica elementos de análisis automatizado que lo faciliten", explica. 

Asegura que esto permitirá el desarrollo de algoritmos de IA que pueden suponer cambios en la práctica clínica para lo que es "fundamental" conseguir una interoperabilidad máxima entre niveles asistenciales, centros sanitarios y sistemas de salud. "La IA es el futuro pero es necesario diseñar sistemas de información colaborativos que permitan almacenar datos de calidad", afirma.

Emilio Alba Conejo durante la ponencia sobre la utilización de una herramienta de predicción utilizando IA aplicada a la historia electrónica.

'Galén' como futuro de la HCE

Alba ha presentado dentro de las jornadas el sistema 'Galén', una historia clínica electrónica que permite dos tipos de análisis, uno estructurado y otro no estructurado, con algoritmos que llevan incorporada la utilización de predicción utilizado IA para el procesamiento del lenguaje natural.

"Se trata de un sistema desarrollando que tiene ahora mismo 64.493 pacientes dentro, con 770.000 consultas y 307 ensayos clínicos abiertos, entre otros datos. Se trata de una base de datos que no existe en ningún otro centro en nuestro país", apostilla Alba. El programa está establecido por módulos que incluyen la gestión de pacientes, análisis de datos tradicional e inteligente, Enfermería, ensayos clínicos y laboratorio de Biología Molecular del cáncer.

Por un lado, los datos estructurados que incluyen Galén permiten, de forma instantánea, conocer cualquier estructura del sistema en tiempo real. "Por ejemplo, cuando viene una paciente con cáncer de mama al Servicio podemos decirle en tiempo real cuánto viven las mujeres con cáncer de mama en nuestro Servicio, los estadios y una comparación automática con el Eurocare. Son datos en tiempo real para nuestros pacientes", señala.

Además, los datos no estructurados, que son los que se derivan de lo que escriben médicos y enfermeras en sus historias clínicas, permite, por ejemplo, en mujeres con cáncer de mama predecir "cuáles son rápidas progresoras en los primeros seis meses". "Podemos ver, con técnicas de Machine Learning, qué escribían los médicos y enfermerar y fuimos capaces de predecir más eficazmente que con una base de datos estructurada", concluye.

Instante de la presentación del sistema 'Galén' sobre predicción a partir de IA aplicada a la historia clínica.