GMV contribueix amb la seva tecnologia a la prevenció de malalties i l’adherència a una vida saludable
La multinacional tecnològica GMV, amb presència a Catalunya, ha conclòs els desenvolupaments tecnològics que permetran als serveis de salut de les Canàries i la Comunitat Valenciana impulsar una medicina personalitzada i de precisió, utilitzant big data i intel·ligència artificial (IA) en l’atenció sanitària i la promoció de la vida saludable.
GMV ha treballat en el projecte Medicina Personalitzada Big Data (MedP-Big Data *) en les seves dues fases. En la primera, de diàleg competitiu amb dues empreses més, es van desenvolupar vuit casos d’ús. Tres d’ells estaven centrats a analitzar les capacitats de l’analítica predictiva, basada tant en processament de llenguatge natural (PLN) com en processament d’imatges i dades. Els altres cinc estan centrats en la promoció d’hàbits saludables mitjançant el desenvolupament d’una aplicació denominada Cuidat-e que ha comptat amb la participació de més de 4.000 ciutadans voluntaris de les Canàries i la Comunitat Valenciana.
Aquesta app recopila informació sobre els seus hàbits d’alimentació, activitat física, estat emocional, possibles addiccions o solitud no volguda amb l’objectiu de personalitzar les recomanacions d’hàbits i pautes saludables per a cada perfil d’usuari. A més, permet l’accés a menús i receptes saludables, activitats físiques o recomanacions adaptades, controla l’evolució de l’alimentació, l’exercici o estat d’ànim.
Els grans volums de dades (o big data, la seva denominació tècnica) processats en el projecte, constitueixen un valuós actiu del qual se’n pot extreure evidència aplicant-hi IA, la qual cosa ajuda els facultatius a la presa de decisions clíniques. En concret, aquesta tecnologia serà vital per avançar el diagnòstic de pacients amb patologies de més prevalença o amb malalties rares, així com per ajudar a l’atenció directa i remota per part de professionals de salut i sistemes alternatius d’assistència virtual.
Es pot destacar que, en la segona fase, ja amb GMV com a única adjudicatària, s’ha continuat desenvolupant el projecte incloent fins a 10 casos d’ús addicionals i ampliant-ne alguns dels de la fase anterior, com el cas de Cuidat-e, perseguint el mateix objectiu: millorar l’atenció personalitzada mitjançant l’ús de la intel·ligència artificial i el big data.
El desenvolupament de bots per a preconsulta o seguiment telefònic de pacients, el suport als pacients amb prescripció clínica de reducció en el consum de medicaments, eines per agilitar la preselecció de candidats a estudis o assajos clínics, o la transcripció de consultes mitjançant el dictàfon intel·ligent, són exemples significatius de les tecnologies i casos d’ús innovadors d’aquesta segona fase.
Algunes aplicacions de la intel·ligència artificial i big data
Amb motiu de l’acabament del projecte, la Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública, juntament amb el Servei Canari de la Salut i el Barcelona Supercomputing Center, van organitzar recentment un Infoday sobre intel·ligència artificial per presentar els resultats de MedP-Big Data. Es va aprofundir en les eines desenvolupades, com ara l’aplicació per monitorar pacients crònics, capaç de mantenir una conversa en temps real per text o veu mitjançant un bot de conversa o bot telefònic que inclou consells tant per a usuaris com per a professionals. Cal destacar que aplicar la intel·ligència artificial en el contacte de les persones amb el sistema sanitari facilita l’accessibilitat i proporciona una orientació millor en les tasques desenvolupades pels professionals de la salut.
Una altra de les aplicacions, la preconsulta intel·ligent, permet al facultatiu disposar de dades de l’anamnesi o obtenció d’informació del pacient, abans que aquest vagi a la consulta. Abans de la visita, el pacient assistit amb un bot de conversa facilita al facultatiu dades rellevants, la qual cosa permet que el metge disposi de més temps i pugui realitzar una anamnesi millor. Per la seva banda, el dictàfon intel·ligent o sistema de transcripció automatitzada desenvolupat per GMV li ofereix la possibilitat de centrar-se en el pacient i no de prendre notes, ja que les converses mantingudes a la consulta es transcriuen automàticament. Així, un cop acabada la consulta, el metge només haurà de revisar la transcripció i verificar-la, si cal, abans d’aprovar-la per desar-la a la història clínica del pacient.
Inmaculada Pérez Garro, directora de Salut Digital a GMV, en la seva participació durant l’Infoday, va declarar sobre aquest tema que «l’aplicació a l’entorn sanitari de les tecnologies de processament del llenguatge natural (PLN) és un mitjà per agilitar els processos assistencials entre ciutadans-pacients i professionals. Aquesta tecnologia millorarà l’accessibilitat als serveis assistencials i, per tant, contribueix a la sostenibilitat dels serveis de salut, especialment en Atenció Primària».
Un altre dels casos d’ús desenvolupats per GMV s’ha centrat en l’anàlisi d’imatges mèdiques mitjançant IA. El processament automàtic amb IA de radiografies simples de tòrax i de ressonància magnètica lumbar ha aconseguit resultats útils tant per dur a terme el triatge, per poder identificar persones amb un risc elevat d’adquirir una malaltia o trastorn, així com per a disposar d’una segona opinió. Així mateix, les eines analítiques desenvolupades per identificar pacients de més risc d’ingrés o de reingrés després de l’alta hospitalària contribuiran a una atenció sanitària de més qualitat i la gestió òptima de recursos. També són de gran utilitat per fer els cribratges a urgències.
En l’aplicació d’intel·ligència artificial desenvolupada per a la detecció de malalties rares s’han aconseguit identificar combinacions de senyals i símptomes que, de manera aïllada, no portaven al diagnòstic primerenc, però sí amb determinades seqüències i associacions realitzada amb analítica avançada. Amb això es permetrà avançar tant en el diagnòstic com en el tractament, i alhora s’optimitzaran i s’aconseguiran proves amb més precisió.
Igualment, Inmaculada Pérez Garro va incidir en la seva presentació durant l’Infoday en què «als serveis de salut se’ls ha de donar suport en l’anàlisi de les dades dels ciutadans i pacients per prescriure serveis dirigits a una medicina més personalitzada i precisa, i que alhora siguin sostenibles gràcies a la transformació digital». El projecte MedP-Big Data ha estat, segons la seva opinió, de gran utilitat per establir el cicle de desenvolupament i implementació de l’IA dins dels serveis de salut actuals. Per a tot això, considera essencial la cooperació mantinguda entre les dues comunitats autònomes i els seus sistemes de salut amb les empreses de tecnologia i professionals especialitzats: equips tecnològics, professionals de la salut (metges, infermeres, psicòlegs, nutricionistes) i professionals de l’esport, etcètera, exemple d’un projecte PAIS. «La digitalització dels centres implica que els professionals facin ús de sistemes intel·ligents de suport a la decisió i puguin fer un seguiment continu als pacients tant dins com fora dels centres. I per descomptat, en prevenció, ser una escola de promoció de la salut cap a la ciutadania en general».
El projecte ha reunit bastants casos d’ús, dels quals ara toca determinar la conveniència del seu desplegament. El Servei Canari de Salut i la Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública de la Generalitat Valenciana estan molt interessats a compartir els resultats obtinguts en altres comunitats. Així, el Barcelona Supercomputing Center (BSC), coordinadament amb la Secretaria d’Estat de Digitalització i Intel·ligència Artificial, promouen la realització d’Infodays a les diferents comunitats autònomes per difondre les oportunitats que brinden les eines basades en PLN per millorar la qualitat i l’eficiència sanitàries.
