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José Ángel Olivas (Uclm): “El freno para la inteligencia artificial en salud en España es la gestión”

El profesor considera, además, que los datos sobre sanidad en España no están bien recopilados y que existe una “infrautilización”.

A. Escobar

15 abr 2021 - 04:56

José Ángel Olivas (Uclm): “El freno para la inteligencia artificial en España es la gestión”

 

Faltan datos y se usan poco. Así lo opina José Ángel Olivas, doctor en Ingeniería Informática, máster en Ingeniería del Conocimiento y profesor de la Universidad de Castilla-La Mancha (Uclm). Olivas, que también colabora con OBS Business School, destaca que en salud es importante que la estadística vaya acompañada de conocimiento en sociología o antropología para poder entender y comprender la magnitud de un fenómeno como el Covid-19 y hallar posibles soluciones.

 

Pregunta: ¿Se está utilizando adecuadamente en España la tecnología como herramienta de seguimiento y análisis en el sector salud?

Respuesta: Se está haciendo un mal planteamiento de lo que es el uso de la información en un entorno sanitario. Hay varios problemas de base; los datos esenciales no están bien recogidos o recopilados. Los sistemas de historia clínica electrónica, más allá de no funcionar, son diferentes en cada comunidad autónoma. Otro problema está en la disponibilidad de los datos, que hace inviable que los resultados a posteriori sean buenos. Hay una infrautilización de la información en este sector.

 

P.: ¿Por dónde debe comenzar la digitalización?

R.: Debemos empezar por el principio. Sí hay un cierto nivel de digitalización en los hospitales, con máquinas sofisticadas que generar imágenes en alta resolución, también hay analíticas avanzadas, entre otras herramientas. Pero no tenemos el segundo nivel de gestión que permitiría disponer de una base digital coordinada, no existe una estrategia global.

 

P.: ¿Son los datos una herramienta para hacer frente y evitar otra crisis sanitaria de la magnitud del Covid-19?

R.: Absolutamente, pero conviene resaltar matices. Si sólo se manejan los datos numéricos ocurre lo que ha sucedido con la pandemia, es decir, un cúmulo de despropósitos. Hay que usar ciencia adecuada y no cualquier herramienta estadística básica porque entramos en la trivialización de los conceptos científicos.

 

P.: ¿El sector en España llega tarde a esta transformación?

R.: Hace años Google ya estimaba la propagación de la gripe en base a las búsquedas en Internet; si analizábamos la evolución de estas búsquedas por países podíamos obtener datos interesantes. También se puede utilizar lo que se denomina el racionamiento por analogía, comparando y extrapolando datos del actual Covid-19 con el Sars o Ébola, por poner dos ejemplos.

 

 

 

P.: ¿El gran reto también pasa por la ciberseguridad en entornos sanitarios?

R.: Es una de las amenazas, pero más operativa y no tanto de fondo. Como existe, hay que ser cuidadoso. Si dispones de un sistema de historias clínicas electrónicas te tienes que asegurar de que sea seguro, igual que sucede con un correo personal. Los datos sanitarios son muy golosos porque no hay muchos ni muy buenos.

 

P.: ¿España es una potencia en el estudio de los datos y la inteligencia artificial (IA) en sanidad? ¿Con quién se puede comparar?

R.: Sí. España es un país que está bien valorado en IA y analítica inteligente de datos. Existen buenas aplicaciones desarrolladas en grupos de investigación surgidos en las universidades. El problema es que, si nos comparamos con Estados Unidos, allí cuando tienes una idea el acceso a los datos es más rápido. En España puedes encontrar problemas con los comités de ética de centros hospitalarios. Es la diferencia; nos frena la gestión.

 

P.: ¿Hay profesionales preparados de la revolución digital que puede llegar al sector en diez o veinte años? ¿Qué hará falta?

R.: España tiene un nivel muy alto en formación sanitaria, con muy buenos centros. Existe un sesgo, pero no sólo en el sector. Hoy día está muy valorado el papel del data scientist, pero se está dando el papel preponderante al análisis de la información numérica desde un punto de vista estadístico, hay una especie de obsesión con que el dato lo es todo. Son los modelos más cómodos, pero se deben incorporar conocimientos de otras ramas y disciplinas como la sociología o la antropología. Llegamos a una especie de callejón sin salida, a un punto muerto.

 

 

 

 

P.: ¿A quién le corresponde liderar ese cambio?

R.: Es muy complejo, es un fenómeno muy global. Debería estar recogido también en los planes de estudios de las carreras o másteres.

 

P.: ¿Puede llegar a ser un sector tan atractivo para la inversión como el biotech?

R.: Por cuestión de moda y del momento que estamos atravesando. Es de lo que se está hablando ahora mismo y además se trata de una cuestión vital.