Iñaki Pertusa socio en DECIDATA sigue en el hospital:
Lo que iban a ser dos o tres días, van ya para casi 20 ingresado. La parte buena es que ya se ha localizado la infección y estoy con el tratamiento para, ahora sí, en unos días estar en casa.
O al menos eso espero.
Total, que como en la habitación el tiempo pasa más lento me he puesto a observar.
Y cuando observas con atención descubres aspectos que a simple vista pueden pasar desapercibidos, pero que son fundamentales para entender por qué ocurren las cosas.
Un hospital es una organización muy compleja.
Muy jerarquizada. Con unos procesos estrictamente definidos.
Estandarización a costa, muchas veces, de la eficiencia.
El sector sanitario tradicionalmente ha sido uno de los sectores que se han definido como de mayor potencial para la aplicación de los datos y la Inteligencia Artificial.
El «white paper» que publicó Mckinsey&Co en 2011 «Big Data: The next frontier for innovación, competition and productivity» estimaba el impacto del uso de los datos en la salud, solo en USA, en 300 billones americanos al año. Eso supone más del doble del gasto sanitario total en España cada año.
Desde entonces se han ido sucediendo revisiones de los datos y nuevos estudios que siguen insistiendo en el potencial de la aplicación de la IA a la salud, pero sin ningún resultado relevante.
Cuando hablamos del sector salud hay dos campos claramente definidos: por un lado el área clínica, es decir ayudar a los médicos a hacer mejor su trabajo (mejores diagnósticos, tratamientos personalizados, etc.) y por otro la gestión hospitalaria, es decir ser más eficientes a la hora de proveer servicios médicos a los usuarios (menos listas de espera, menos costes de gestión, mejor organización de quirófanos, etc.)
No cabe duda de que los retos a los que se enfrenta la práctica clínica y la gestión hospitalaria no tienen nada que ver.
Si bien ha habido avances, por ejemplo, en la detección temprana de tumores en imágenes gracias a modelos de IA, no dejan de ser experiencias piloto. El acceso a datos y la privacidad de los mismos, la particularidades de cada paciente, la necesidad de etiquetar esos datos y la estandarización de las predicciones son retos que no están siendo fácilmente resueltos.
Un gran potencial y, sin embargo, con escasos avances.
Por otro lado, la mejora de la gestión hospitalaria no tiene que hacer frente a esos problemas.
Ahí es donde un hospital o un sistema de salud se comporta como cualquier otra empresa.
Mejorar la logística, las operaciones, eficientar los procesos, mejorar la atención del usuario, etc. Problemas mucho más cercanos a los que te puedes encontrar en el día a día de cualquier empresa.
Y, sin embargo, tampoco se están aplicando modelos de IA de forma extensiva. Y no se están aplicando exactamente por la misma razón por lo que tampoco se están aplicando en tu compañía.
Porque incorporar la IA requiere de algo más que tecnología. No se trata de que IT ponga un nuevo programa y voilá.
Requiere identificar los casos adecuados para cada organización. Analizar la calidad de los datos que hay disponibles para el desarrollo de la solución. Y, lo más importante, la modificación de los procesos actuales para que su integración sea un éxito.
Cambiar la forma en la que se hacen las cosas, para hacerlas mejor.
Si tu organización no es capaz de cambiar nunca aplicarás la Inteligencia Artificial.
Si estás en un sector, como es lo público, que puede permitirse no cambiar porque lo pagamos entre todos puedes estar tranquilo.
Si trabajas en cualquier otra área, ya sabes.
Dato o muerte.
Encantado de tener una conversación.
Iñaki Pertusa
Socio en DECIDATA
