Primer Simposio de Informática en Enfermería

Transformación Digital

El Dr Daniel Luna, aportando su mirada desde la transformación digital

En el marco de un encuentro científico denominado ‘Jornadas de Actualización en Endocrinología Pediátrica ‘Connect 365’, y donde básicamente se trató el retardo de crecimiento intrauterino que se da en todo el mundo, por distintas causas y en distintas poblaciones; participaron la Dra. Marta Ciaccio, endocrinóloga y Jefa del Servicio de Endocrinología Pediátrica del Hospital Juan P. Garrahan, el Lic. Juan Llach, sociólogo y economista de la Universidad Católica Argentina y de la Universidad de Buenos Aires, la Dra. Nora Saraco, doctora en Biología Molecular y Bióloga de Planta del Laboratorio de Endocrinología Molecular del Servicio de Endocrinología del Hospital Garrahan, y el Dr Daniel Luna, médico especialista en Medicina Interna y Magister en Sistemas de la Información de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN).

Daniel Luna  llegó para sacar a la audiencia de su zona de confort  y así presentar al auditorio una mirada de la actualidad y el futuro, donde la incorporación de sistemas inteligentes y tecnologías de la información van a generar una mejora en la calidad y seguridad de la atención médica.

Aclarando que es clínico pero hace mucho tiempo que su dedicación está en cómo aplicar sistemas de información en el ámbito de la salud, comenzó con la recomendación de literatura: en principio la trilogía del autor israelí Yuval Noah Harari haciendo un repaso desde el primer libro “Sapiens, de animales a dioses, que hace  un repaso de la historia del homo sapiens, en el segundo libro “Homo Deus, breve historia del mañana”, donde hace un giro y predice el futuro, y plantea un nuevo concepto el «dataismo» pronosticando un futuro basado en datos; y el tercer libro “ 21 lecciones para el siglo XXI “recopila los dos primeros planteando reflexionar acerca de lo que va a pasar estando la medicina y los sistemas de información muy presente.

Luego continuó con una triada de Eric Topol, cardiólogo, genetista y especialista en lo relacionado a  medicina de precisión. Luna nos cuenta que estos tres libros motivan a ver qué pasó en los últimos 15 años y que puede llegar a pasar. En el primer libro “The creative Destruction of Medicine” Topol toma el concepto de  “creación destructiva”, es decir que para que algo cambie tiene que haber una destrucción interna en el dominio para volver a empezar, dando teorías predictivas y la medicina no es ajena a esto dado que comparativamente hoy los profesionales disponen de herramientas gracias a la digitalización, además de disponibilidad de datos . Esto dio el puntapié para que Luna comenzara un recorrido por el aporte de la digitalización en referencia a la salud, para continuar con Internet of Things y el libro “The Internet of HealthKit things” que tiene por  autores a Joseph Kvedar, Carol Colman, Fina Cella, que trata sobre cómo las cosas que forman parte de nuestra cotidianeidad pueden ser un flujo de información para entender qué les pasa a los pacientes por fuera de la consulta con el profesional. Distinguiendo tres clases de pacientes: aquellos que ni siquiera saben que son pacientes o sea que no tienen nada de importancia, segundo pacientes con enfermedades crónicas y que cuando se agudizan se pueden empoderar y el tercer tipo aquellos que tienen una enfermedad que nada de esto le serviría, en estos se requiere de lo humano y no de  sistemas de información. Esta diferenciación sirve a la hora de pensar cuál de estos tres tiene que abordar siendo los sistemas y enfoques para cada tipo de paciente. Los pacientes del medio para ser empoderados necesitan que información de su vida diaria alimente su historia clínica, para que ver qué le pasa desde lo psicológico y social y no sólo desde lo terapéutico.

Continua con  Topol y como este  se anticipa y dice “Bueno, vamos a democratizar la medicina” y pone el foco en el paciente. proponiendo cambiar el paradigma,  en este cambio de foco, y comienza a hablar  de Personal Health Records: Sistemas de información pensados para el paciente. En relación a esto Luna comenta el accionar ques se viene desarrollando hace algunos años con el Portal Personal de Salud del Hospital Italiano, pensado en sus inicios para la autogestión administrativa, con más de 300 mil pacientes registrados.´Eso cambia la lógica porque el cliente del Sistema ya no es el médico, ya no es el enfermero,  pasa a ser el paciente. El paradigma cambia no solo desde el proceso de atención, sino desde cómo hay que intelectualizar estos sistemas.

El paso que sigue es el empoderamiento. ¿A quién?  a aquellos pacientes con enfermedades crónicas a controlar,  siendo conscientes que la información es del paciente, y que estos puedan disponer de ella. Así incorpora el término Health Consumer Informatics, como una subrama dentro de la Informática Médica que empieza a entender  que el paciente tiene información que complementa a la información médica.

 En comunión con la línea de tiempo del departamento  de Informática en salud contó que desde el año 95 se viene desarrollando los sistemas informáticos en el hospital desarrollado por médicos que entendieron la importancia de los sistemas de información en la salud, entendiendo que hay una nueva disciplina que es la Informática Médica y que en los últimos veinte años fue evolucionando. Hoy todas las instituciones, en mayor o menor medida tienen un sistema de información. “ La información se está digitalizando y es muy importante como fuerza convergente porque esa digitalización si está bien hecha tiene muchísima potencia para atender mejor a los pacientes”, aclara Luna. 

También hizo referencia a la información disponible a través de los teléfonos y la importancia de esos datos mencionando que hoy existen algoritmos de Inteligencia Artificial que se denominan Deep Learning.

Digitalización de las OMICS. Proteómica, Metabolómica, Genómica. ¿Por qué es tan importante? 

Como de ADN pasa a ARN y después a proteína y como cada uno de estos procesos  tiene la posibilidad de que suceda lo siguiente. Desde la muestra se puede llegar, a través de un proceso de secuenciación, hasta la digitalización. Referido al tema recomienda el libro “The Gene” de Siuddmartha Murkderjee médico oncólogo, que se animó a escribir un recorrido cronológico, casi novelesco, y cómo se llegó al proyecto del genoma humano y a la Tecnología como generadora.

Big Data

Es el análisis de grandes volumen de datos, requiriendo además,  una gran velocidad de procesamiento y variabilidad en los tipos de datos capturados. En el Hospital italiano se está comenzando a realizar un proyecto de Big Data, conectando 20 monitores que envían los datos de signos vitales de pacientes en tiempo real hacia una base de datos. Normalmente esa información se va borrando por la escasez de espacio de almacenamiento. De esta manera, los datos sobre presión, temperatura, frecuencia respiratoria y frecuencia cardíaca serán utilizados para la construcción de modelos predictivos para generar información sobre posibles evoluciones clínicas de los pacientes.

Deep Medicine

Daniel Luna  rescata nuevamente a  Topol que en su último libro  dice “Todo esto ya está, ya lo pude contar de qué se trata la Inteligencia Artificial” ¿Y por qué Deep? porque uno de los tipos de IA se llama Deep Learning que son redes neuronales o aprendizaje profundo.  Luna opina que sirve muchísimo para líneas de imágenes pero también para otros dominios. De lo que habla es de algoritmos: un conjunto metódico de pasos, no asegurando ningún resultado. “Si puedo programar el algoritmo  de una máquina de café, donde elijo el café con azúcar, con leche o lo que fuere, voy siguiendo los pasos, hasta la obtención de resultado. Ahora si viene un humano y no pone el vaso, el café se perdió. El problema de la IA es cuando se junta con los humanos”. Es el problema actual. 

Sobre la Inteligencia Artificial comentó que es la Medicina donde empieza el debate, considerando como problema más importante el cómo manejarla en relación a la automatización, ahí el planteo se centra en esto de las habilidades manuales vs. habilidades cognitivas. En Medicina  aquellos que tienen más chances de ser automatizados, hoy ya está sucediendo. 

“El Deep Learning, por el reconocimiento de patrones, ha logrado tener más especificidad y sensibilidad en la exactitud diagnóstica que un radiólogo humano. Motivo por el cual ellos ya saben que van a tener que convertirse en radiólogos intervencionistas o reconvertir su proceso para tener el paciente enfrente, cosa que no tienen hoy. Ellos ven imágenes, a los pacientes no los ven nunca, salvo en instancias de interconsulta o radiología intervencionista. Ellos son los primeros que van a caer”. 

Continuo contando acerca  Da Vinci que es un robot no automatizado, es decir  tiene un médico trabajando por atrás; y comparativamente comentó que  el que menos va a ser automatizado es el enfermero, quien está más frente al paciente y el que más realiza actividades manuales. 

En el medio, ¿quiénes caemos? Nosotros .¿Por qué? Porque la Medicina de Precisión y los algoritmos diagnósticos van a reemplazar bastante bien algo que hacemos de manera heterogénea. El concepto principal es marcar la diferencia. Bueno los procesos automatizados van a ser utilizados principalmente  en especialidades como dermatología, anatopatología, diagnóstico por imágenes, hoy internamente ya están buscando un modelo de reconversión”. 

Para  finalizar se refirió al  Teorema de Friedman, dentro de la Informática en Salud, diciendo que “Una persona con una computadora es mejor que una persona sola. Yo suelo decir que una persona con algoritmos es mejor que una persona sola. Sin embargo, y esto es importante, tenemos que entender que nos va a venir un tsunami de información que no vamos a poder manejar”. Para poder contextualizar lo antes mencionadores rescato el concepto de que la capacidad cognitiva human es fija, y la cantidad de información, la cantidad de hechos para tomar decisiones con la Epigenética, con los Fenotipos y con la Medicina de Precisión  ya está en niveles en donde no tenemos ninguna chance de poder manejar nuestra especialidad hoy sin la ayuda de un sistema que nos diga cuáles son los mejores elementos para la toma de decisiones.

Esto sirve para construir la reflexión de Luna acerca del futuro de la medicina y la Tecnología, diciendo “ no ví ningún médico que pierda el trabajo hoy por una computadora o por un sistema de IA, pero es muy factible que empiece a suceder y lo que va a suceder, a mi entender, no es que ninguna computadora nos va a reemplazar, nos va a dar más  tiempo para hacer lo que mejor sabemos hacer que es tener empatía y poder hablar con los pacientes. ¿Cuántos de ustedes tienen problemas por tener que sacar al paciente rápido porque ya tiene que venir el que sigue? Si tuviéramos sistemas que nos ayudarán a dar más tiempo para humanizar, y es ahí donde viene Deep Medicine, Deep por IA o Deep Learning y Medicine porque calculo, creo nos va a permitir tener herramientas para rehumanizarnos. Algo que perdimos en los últimos 30 años”. 

Este y otros temas en las XIV Jornadas de informática en Salud 

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Lic. Santiago F.Feliu Enfermería- Legal - Forense Especialista en Aerovacuacion

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