Este mes estamos con David Reifs, un especialista en Inteligencia Artificial aplicada a la atención de salud.
Hola David, háblanos un poco de tí.
Soy ingeniero en Telecomunicaciones con un máster en APPs y Juegos, y en Telemedicina, además de un doctorado en Ciencias Experimentales y Tecnologías, especializado en Inteligencia Artificial en Salud. Soy Consultor en IA y regulación clínica de software. Tengo experiencia en IA aplicada a la salud y normativa como MDR, SGC y ensayos clínicos.
Desde 2001, me dedico a la consultoría informática y de innovación, desarrollando e implementando soluciones tecnológicas avanzadas para diversas industrias. Mi experiencia abarca desde el diseño de sistemas de telecomunicaciones de vanguardia hasta la creación de aplicaciones innovadoras en telemedicina y salud digital.
Como cofundador de una empresa de salud digital, he impulsado iniciativas para mejorar la prestación de servicios de salud mediante la tecnología. Esta experiencia emprendedora me ha brindado una comprensión profunda del panorama de la salud digital, permitiéndome superar los desafíos de este campo en constante evolución.
Además, soy profesor en la Universidad de Vic, donde tengo la oportunidad de educar y guiar a la próxima generación de ingenieros y líderes tecnológicos, compartiendo mi conocimiento y pasión por la tecnología y la salud.
“Es fundamental asegurar que los algoritmos de Inteligencia Artificial sean transparentes y éticos, evitando sesgos que puedan afectar negativamente a los pacientes y a los profesionales.”
¿Qué relación tienes con el mundo de la atención de salud?
Tengo una relación estrecha con el mundo de la atención de salud, comenzando con la implementación de sistemas informáticos y liderando proyectos de innovación y desarrollo en este sector. Esta combinación de experiencia práctica y formación académica me ha permitido contribuir significativamente al desarrollo de soluciones tecnológicas que permiten mejorar la eficiencia y calidad de la atención sanitaria.
Actualmente, trabajo como consultor en Inteligencia Artificial y regulación clínica de software, integrando nuevas tecnologías en el ámbito sanitario asegurando que cumplen adecuadamente con su marco regulatorio.
¿Y con la Inteligencia artificial?
Mi relación con la Inteligencia Artificial (IA) empieza a principios de mis estudios de ingeniería, momento en el que empecé a trabajar en proyectos de análisis de datos, machine learning, etc. En paralelo a mi etapa profesional he completado mis conocimientos y experiencia con un doctorado enfocado en la IA aplicada a la salud. Además, he liderado proyectos de innovación y desarrollo en el sector salud, integrando IA para mejorar la eficiencia y precisión de los servicios sanitarios. Como consultor, he asesorado en la regulación clínica de software y en la implementación de soluciones avanzadas y responsables de Inteligencia Artificial.
” La Inteligencia Artificial puede optimizar procesos administrativos y clínicos, lo que permite a los profesionales de la salud dedicar más tiempo a la atención directa de los pacientes.”
¿Cómo ves el nivel de implantación de la IA en la atención de salud?
El nivel de implantación de la Inteligencia Artificial en la atención de salud está en constante crecimiento, pero a su vez hay que considerar que se enfrenta a varios desafíos. Si bien existen avances significativos en áreas como el diagnóstico, la personalización de tratamientos y la optimización de procesos hospitalarios, la adopción generalizada de la IA todavía se ve limitada por varios factores.
Uno de los aspectos más cruciales es la necesidad de una IA responsable, que incluya un marco regulatorio sólido y un control riguroso de los datos de entrenamiento y de la gestión de los riesgos que conlleva. Las organizaciones gubernamentales ya disponen de mecanismos para esta regulación.
Es fundamental asegurar que los algoritmos de IA sean transparentes y éticos, evitando sesgos que puedan afectar negativamente a los pacientes y a los profesionales. Además, la calidad y la privacidad de los datos de entrenamiento son fundamentales para desarrollar modelos confiables y seguros.
Las normativas, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la nueva regulación de la IA a nivel Europeo y las directrices específicas de MDR son cruciales para garantizar que la IA en salud se utilice de manera segura y eficiente.
Aunque la IA tiene un potencial enorme para transformar la atención de salud; su implantación exitosa depende de un enfoque responsable que incluya regulaciones adecuadas, control de datos de alta calidad y un compromiso constante con la ética y la transparencia.
¿Crees que la Inteligencia Artificial nos puede ayudar a los profesionales de la salud a mejorar nuestro trabajo?
Definitivamente, creo que la IA puede ser una herramienta valiosa para los profesionales de la salud, ayudando a mejorar y optimizar su trabajo de varias maneras. En primer lugar, la IA puede optimizar procesos administrativos y clínicos, lo que permite a los profesionales de la salud dedicar más tiempo a la atención directa de los pacientes.
Además, la IA puede mejorar la precisión y velocidad del diagnóstico mediante el análisis de grandes volúmenes de datos clínicos, incluyendo imágenes y registros de salud electrónicos. Esto no solo acelera el proceso de diagnóstico, sino que también puede identificar patrones que los humanos podrían pasar por alto, mejorando así la calidad del tratamiento. Esta mejora puede ayudar a empoderar y ayudar a los profesionales sanitarios en sus tareas, siendo una herramienta útil y eficaz, y en ningún caso sustitutoria.
La relación personalizada con el paciente también se beneficia de la IA. Mediante la IA generativa el profesional podrá interactuar con los datos de sus pacientes de forma efectiva y natural y obtener información precisa y concreta de cada uno de ellos. También le permitirá redactar y gestionar los datos del paciente de una forma mucho más personalizada.
La IA tiene el potencial de transformar la atención de salud al optimizar procesos, reducir costes y mejorar la personalización y precisión en el cuidado del paciente.
¿Crees que el Sistema de salud aprovecha la IA para quienes prestan cuidados directos?
Los Sistemas de Salud están comenzando a aprovechar la Inteligencia Artificial de una forma muy discreta con lo que aún hay mucho camino por recorrer. En algunas áreas, como la radiología, la IA ya está ayudando a analizar imágenes médicas con rapidez y precisión. En otros campos, como la gestión de registros electrónicos de salud, la IA está facilitando el acceso a información relevante y mejorando la eficiencia administrativa.
Sin embargo, la adopción generalizada de la IA para los profesionales que prestan cuidados directos todavía enfrenta desafíos. La integración de tecnologías de IA en los flujos de trabajo clínicos es compleja y requiere formación y adaptación por parte del personal (dirección, profesionales de la salud y responsables de tecnología).
Además, es crucial asegurar que estas tecnologías sean seguras, efectivas y éticamente diseñadas, con datos de entrenamiento de alta calidad y sin sesgos. Elementos como la monitorización de los procesos y la explicabilidad son claves en este sentido.
La IA tiene un gran potencial para mejorar la toma de decisiones clínicas, personalizar tratamientos y predecir resultados de salud, lo que puede transformar la forma en que se prestan los cuidados directos. No obstante, para maximizar estos beneficios, es esencial invertir en infraestructura adecuada, formación continua y un marco regulatorio que garantice el uso responsable y seguro de la IA.
Además del Chat GPT, ¿Qué nos podrías contar acerca de la IA en el contexto sanitario?
Uno de los avances más prometedores en inteligencia artificial es la combinación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como GPT, con técnicas de Recuperación y Generación de Información (RAG) para crear sistemas de IA generativa privados y seguros.
Por un lado, estos modelos, como GPT, son capaces de comprender y generar texto a partir de grandes volúmenes de datos. Esto permite analizar historiales clínicos ofrecer recomendaciones basadas en evidencia y ayudar en la redacción de documentos médicos. En el campo de la salud, estos modelos pueden crear notas clínicas, responder preguntas y apoyar la educación médica.
La técnica RAG es particularmente útil porque combina la recuperación de información relevante con la generación de respuestas precisas, garantizando la seguridad y confidencialidad de los datos. Por ejemplo, un modelo RAG puede buscar en bases de datos médicas información relevante y luego generar respuestas o resúmenes basados en esos datos. Estos modelos utilizan información proporcionada por la institución clínica, lo que protege los datos, restringe la invención del modelo y evita las alucinaciones típicas de los GPT.
Para evitar fugas de información y proteger la privacidad, es esencial implementar estos modelos de IA en infraestructuras seguras y locales. Entrenar y ejecutar estos modelos en servidores internos garantiza que los datos sensibles no se envíen a proveedores externos, manteniendo la información de los pacientes dentro de la organización sanitaria. Esto reduce el riesgo de brechas de seguridad y asegura el cumplimiento normativo. Utilizar infraestructuras seguras permite desarrollar y usar aplicaciones de IA de manera eficaz sin comprometer la privacidad del paciente.
¿Qué hay de nuevo en la IA?
La irrupción que hemos vivido los últimos dos años con la IA generativa de la mano de grandes fabricantes parece que no tiene freno. Los modelos de lenguaje de gran tamaño están mejorando día a día en precisión y contexto, y pocos se atreven a prever el futuro a corto o largo plazo en la IA. Entre otros avances se pueden destacar por ejemplo, la normalización del uso de la IA en nuestras herramientas mas habituales, la interacción cada vez más humana con nuestros datos, cambios importantes en la manera como accedemos y gestionamos nuestros datos, IA orientada a la personalización, el avance hacia modelos de aprendizaje basados en patrones no humanos, utilización te tecnología cuántica, y un largo etc.
¿En que proyectos estás trabajando sobre la aplicabilidad de la IA a la mejora de la efectividad clínica y la seguridad del paciente en la Integridad cutánea?
Actualmente, estoy trabajando en varios proyectos que buscan aplicar la IA para mejorar la efectividad clínica y la seguridad del paciente en el ámbito de la integridad cutánea y seguridad del paciente. Mis líneas de investigación científica se centran en la validación clínica de sistemas LLM entrenados con información propia, utilizando sistemas de Recuperación y Generación de Información (RAG) y tecnologías como LangChain. Además, estamos trabajando e implementar soluciones prácticas basadas en estos avances.
Estos proyectos representan una combinación de investigación avanzada y aplicaciones prácticas, con el objetivo de integrar la inteligencia artificial de manera efectiva y segura en la atención clínica para la integridad y seguridad del paciente.
¿Qué opinas sobre el Blog piel segura y el recurso www.prevencionulcerasyheridas.com?
Es una excelente fuente de información para los profesionales de la salud, enfocándose en la prevención y manejo de agresiones a la integridad cutánea en el marco de la Seguridad del Paciente. Ofrece contenido basado en la mejor evidencia disponible, promoviendo prácticas clínicas avanzadas y seguras. Además, proporciona recursos educativos y cursos que ayudan a la formación continua de los profesionales, lo que es crucial para mejorar la calidad asistencial y la Seguridad del Paciente. Es un recurso valioso y bien estructurado para aquellos interesados en la integridad cutánea y la seguridad en el cuidado de heridas.
¡¡Muchas gracias David!!
