Hospitales malagueños ya trabajan en la transcripción automática de las conversaciones entre médicos y pacientes

Ahora el principal desafío se centra en la captación y ordenación de datos. La Universidad de Málaga y el Hospital Clínico (concretamente la Unidad de Oncología) trabajan ya en la transcripción automática de las conversaciones entre pacientes y médicos. José Manuel Jerez, catedrático y responsable del grupo de inteligencia computacional aplicada a la biomedicina de la UMA, ha explicado que la calidad del dato es imprescindible para que la información sea fiable: «El ochenta por ciento de los datos del sistema público de salud no están Por eso ahora trabajamos en la búsqueda de patrones, mediante financiación pública y también privada como en el caso de Pfizer».

¿Y en qué consiste esa aplicación? «En humanizar la relación entre médicos y pacientes, por ejemplo transcribiendo las conversaciones mediante IA para que los datos sean volcados de forma automática y el profesional no tenga que pasar parte de la cita médica rellenando una ficha en el ordenador». Manuel Alcázar, responsable de sanidad en KPMG, ha añadido que en medicina hay una máxima, «no hacer daño», que los algoritmos también deben cumplir, además de poner a disposición de la investigación «todos los datos que tenemos».

Alcázar ha reiterado que el mayor reto, en un sistema como el actual, es la aplicación de técnicas de procesamiento masivo con el objetivo de apoyar a los profesionales sanitarios sobrecargados para que tengan más tiempo para dedicar a los pacientes. Joaquín Dopazo, director de la plataforma de medicina computacional de la Fundación Pública Andaluza Progreso y Salud, perteneciente al SAS, ha incidido en que los hospitales llevan digitalizando sus datos desde principios de este siglo.

«No somos Google, no tenemos la potencia de las grandes empresas. Las mentes especializadas en IA no están en la administración, por desgracia, pero la tecnología va a cambiar el sistema de salud», ha detallado Dopazo, que como ejemplo ha señalado la aplicación de este tipo de inteligencia sobre la población no de riesgo mediante el diagnóstico precoz de enfermedades como el cáncer: «El sistema será predictivo en lugar de reactivo y los algoritmos trasladarán el nivel de riesgo de cada paciente a sus médicos para que estos decidan qué hacer».