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Imagen: Una doctora dicta mediante voz una entrada en la historia clínica de un paciente. Crédito: InvoxMedical.

Biotecnología

La voz y el 'machine learning', aliados de los médicos frente a la saturación del sistema

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El reconocimiento de voz basado en inteligencia artificial (IA) y la minería de datos están ayudando ya a los profesionales sanitarios con la redacción de informes y otros retos derivados de la digitalización de la historia clínica

  • por Sergio López | traducido por
  • 21 Diciembre, 2022

A todos nos ha pasado alguna vez: el paciente consigue hilar un relato sobre la dolencia que le ha llevado a la consulta y en medio del discurso, el médico se disculpa, le pide que pare y baja su cabeza para teclear en el ordenador, no siempre con agilidad. Esta escena cotidiana es algo a lo que nos hemos acostumbrado cuando acudimos a los servicios sanitarios, pero se ha convertido en un dolor de cabeza para muchos médicos.

La historia clínica electrónica, que se ha implantado en todos los hospitales españoles a lo largo de la última década, había llegado para agilizar el trabajo de los médicos y poner a su disposición una enorme cantidad de datos de sus pacientes a un solo clic de ratón. Sin embargo, lo primero no siempre se ha cumplido y lo segundo supone un reto añadido a nivel operativo. Las interfaces poco intuitivas y la necesidad de rellenar numerosos campos para introducir y extraer información han provocado que muchos médicos se quejen de que ha aumentado su tiempo para tareas de gestión.

Algunos hospitales han encontrado la solución a este bache tecnológico incorporando más tecnología: reconocimiento de voz y minería de datos. La inteligencia artificial (IA) aplicada al lenguaje y el big data ya están ayudando agilizar el trabajo de los profesionales. Estos esperan que los proyectos piloto que ya están en marcha en España se generalicen, aprovechando las ayudas públicas a la transformación del sector derivadas de la Estrategia de Salud Digital del Ministerio de Sanidad. Un conjunto de actuaciones con los que se espera invertir un total de 700 millones de euros (en un 50%, aportados por la Unión Europea) para potenciar la transformación tecnológica de los servicios sanitarios hasta 2026.

Estrategia gubernamental en salud digital

El pasado mes de octubre, el Gobierno de España aprobó una primera dotación de 230 millones de euros para desarrollar la mencionada Estrategia de Salud Digital durante 2022 y 2023. Esta lluvia de dinero ha alimentado las esperanzas de los profesionales sanitarios. 

“Se trata de un buen documento en el que se describen unas políticas y estrategias que podrían ayudar efectivamente al correcto desarrollo de la digitalización en España. Sin embargo, se necesita una importante inversión de recursos y una adecuada gestión del cambio para poder ver hecha realidad esta transformación”, opina Ismael Saíd, médico internista en el Hospital Álvaro Cunqueiro de Vigo (Galicia, España) y coordinador del Subgrupo de Nuevas Tecnologías en la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI).

“Lo que esperamos del futuro es el desarrollo de verdaderas herramientas de apoyo a la decisión clínica basadas en IA, que aprovechen los datos generados por la actividad clínica para simplificar el trabajo del profesional sanitario”, añade Saíd, quien confía en que esta estrategia apueste por la introducción en la práctica clínica del machine learning y la IA.

Vuelve el dictado por voz

Mientras llega el despliegue completo de esta estrategia, Saíd es uno de los profesionales que ya se está beneficiando de algunos de los avances más disruptivos de la salud digital en España, gracias a un acuerdo entre el Servicio de Salud Gallego (SERGAS) y la start-up tecnológica murciana Vócali. La empresa ha sido elegida por el gobierno regional para desplegar en el Hospital Álvarez Cunqueiro su software Invox Medical, una solución basada en IA y en machine learning aplicada al procesamiento del lenguaje natural en el dictado y la transcripción de los informes médicos.

Imagen: Ismael Saíd, médico internista en el Hospital Álvaro Cunqueiro de Vigo. Crédito: InvoxMedical.

Como millenial, teclear en un ordenador los informes clínicos es lo más natural e iniciarse en el uso de las herramientas digitales de dictado por voz resulta extraño; pero varias generaciones de médicos durante el siglo pasado se habituaron a dictar sus informes clínicos en grabadoras para que posteriormente una secretaria los mecanografiase en papel”, explica Saíd, quien añade que de esta forma es más sencillo volcar frases completas en los informes y evitar mantener demasiado tiempo la mirada fija a la pantalla.

“Hay facultativos que nos han trasladado que ahorran en torno a 40 minutos al día y disponen de más tiempo para ver a sus pacientes, para investigar o, simplemente, para salir a tiempo de su jornada laboral”, comenta Pedro Vivancos, director de Estrategia en Innovación de Vócali. “Según algunas pruebas que hemos llevado a cabo, podemos decir que dictar es hasta tres veces más rápido que teclear”, añade. Invox Médical, el software desarrollado por Vócali, tiene ya una década y está presente en 20 países. Prevé aumentar su cuota de mercado este año en un 24% y llegar a 620 hospitales.

El próximo paso, en opinión del doctor Saíd, debería transitar por las llamadas soluciones de ambient clinical intelligence o reconocimiento inteligente del entorno clínico, en las que la IA ya no solo reconoce la voz del médico, sino también la del paciente. “Estas herramientas inteligentes podrían traducir a información clínica estructurada la conversación entre médicos y pacientes”, explica el facultativo. Vivancos coge el guante y anuncia que su empresa ya trabaja en un sistema de este tipo que, considera, será “de gran utilidad en especialidades como Medicina Familiar y Comunitaria, en las que se emite el informe mientras el paciente está en la consulta”.  

Pero el doctor Saíd tiene otra petición: hacen falta herramientas cada vez más potentes para procesar la inmensa cantidad de información generada con la digitalización de la historia clínica. “Dada la tecnología disponible hoy, no es mucho pedir herramientas de apoyo a la decisión clínica guiadas por voz para responder a preguntas clínicas sobre el paciente, como qué alergias tiene o sus antecedentes, o para solicitar pruebas diagnósticas sin tener que perderse en un mar de clics”, manifiesta. En este sentido, los nuevos enfoques de big data potenciados por el machine learning y las herramientas de lectura de lenguaje natural resultan prometedores.

Minería de datos y ‘folksonomía’

La enorme cantidad de información generada y almacenada por la digitalización del Sistema Nacional de Salud (SNS) esconde datos y patrones que podrían mejorar la gestión asistencial y la toma de decisiones, pero extraer esos datos es todo un reto. De hecho, hacerlo de forma manual resulta prácticamente imposible, debido al volumen y a la disparidad de formatos. Además, muchos de los datos clínicos están escritos en lenguaje natural no estructurado, que requiere de algoritmos de análisis más complejos.

En este sentido, entra en juego la llamada folksonomía, un término que viene de juntar la palabra ‘taxonomía’, referida a la metodología que se usa en Biología y Ciencias de la Salud para clasificar todo, desde los seres vivos a las enfermedades que les afectan, y la palabra inglesa folk. Esta ‘taxonomía popular’ busca traducir lo que se dice en la consulta a los términos científicos que se usan en la historia clínica y hacerlo mediante algoritmos y minería de datos.

El Hospital del Mar de Barcelona fue pionero en este enfoque en España. En concreto, su Servicio de Nefrología llevó a cabo un proyecto piloto durante 2020 en colaboración con el laboratorio farmacéutico Ferrer con el que analizó los más de 1.600 informes de alta de los pacientes hospitalizados entre 2016 y 2018. Una vez digitalizados y anonimizados, se procedió a realizar diversas consultas para comprobar su capacidad para localizar los términos y extraer datos de interés de forma automática utilizando una herramienta de folksonomía.

Imagen: Rack informático, similar al de los servidores usados en el proyecto de 'folksonomía' del Hospital del Mar en Barcelona. Crédito: Panumas Nikhomkhai.

“La aplicación de estas técnicas para el análisis de datos de los informes de alta permitió reducir de forma notable el tiempo empleado para la extracción de esta información, que, de otra forma, se habría tenido que obtener de forma manual”, explica la doctora Laia Sans, adjunta del Servicio de Nefrología del Hospital del Mar y coordinadora del proyecto. Sans incide en que la herramienta “puede permitir un ahorro de tiempo, sin afectar a la calidad y veracidad de la información obtenida”.

El hospital barcelonés ha seguido colaborando con el laboratorio Ferrer en este enfoque y, durante este año, esta tecnología se ha aplicado en un estudio unicéntrico observacional (una investigación científica llevada a cabo en un único hospital) en la Unidad del Dolor de este centro. En este nuevo proyecto, se han analizado mediante folksonomía las altas y bajas de los pacientes que acudían con lumbalgia crónica.

En este caso, el proyecto obtuvo resultados en el plano descriptivo (permitió conocer datos estadísticos, como que un 64% de los pacientes fueron mujeres y un 18% llegaron a la Unidad sin medicación pautada; reclutar pacientes para ensayos clínicos o establecer relaciones entre los datos), en el plano predictivo (permitió anticipar sucesos clínicos) y en el plano prescriptivo (ofreció apoyo para la toma de decisiones y recomendaciones basadas en IA).

Otros cuatro hospitales del territorio español están llevando a cabo proyectos de folksonomía análogos en sus unidades del dolor, también de la mano de Ferrer. Se trata del Hospital Universitario 12 de Octubre y el Hospital Universitario La Paz, ambos en Madrid; el Hospital Universitario Son Espases, en Palma de Mallorca, y el Hospital General Universitario Doctor Balmis, en Alicante. En todos los casos, el proyecto tenía como principales objetivos definir el perfil del paciente derivado a estas unidades y obtener información de calidad sobre este proceso de derivación.

Biotecnología

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