El SMS usa inteligencia artificial para detectar enfermedades profesionales

La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con fuerza en varios ámbitos de conocimiento y el de la salud no se quedará al margen de las posibilidades que ofrece esta combinación de algoritmos para mejorar la atención a los usuarios, facilitar el trabajo a los profesionales de la medicina y trabajar en prevención en aquellos ámbitos donde pueda saltar la alarma.

Sobre la aplicación de la inteligencia artificial al ámbito de la salud se ha debatido estos días en Murcia dentro de la Jornada de Inteligencia Artificial AI-Health celebrada en el Hotel Agalia y organizada por la Fundación Integra y la Asociación Murciana de Empresas del Sector de las Tecnologías de la Información, de las Comunicaciones y del Audiovisual (Timur). Pero el Servicio Murciano de Salud (SMS) ya ha dado algunos pasos en este campo en forma de proyectos piloto.

Uno de estos trabajos es Deep-Diver, un asistente para la búsqueda de posibles sospechas de enfermedades profesionales con el que se han rastreado cientos de miles de historias clínicas de pacientes murcianos, según explica el responsable de Innovación del SMS, Gorka Sánchez Nanclares.

Durante su participación en el encuentro señaló que «en lugar de meter todos los datos que tenemos bajo tierra, transformamos nuestros datos en información y la información en conocimiento y así quizá demos un servicio a nuestros profesionales y un valor a nuestros pacientes».

Sánchez Nanclares explica a La Opinión que las enfermedades profesionales son la mayor causa de morbi-mortalidad evitable en países desarrollados, como el nuestro. Y, aunque la responsabilidad de asistencia en los casos de enfermedades profesionales corresponde por ley mayoritariamente a las mutuas, al pasar la mayor parte de las mismas desapercibidas como enfermedad común es el sistema público de salud el que asume su atención y la Seguridad Social quien paga las prestaciones.

A esto se suma que esta falta de identificación de las enfermedades profesionales es mayor cuanto más grave es la enfermedad, siendo el caso extremo el de los cánceres de origen laboral.

Por ello, el proyecto piloto que ha llevado a cabo el SMS mediante Deep-Diver ha consistido en el rastro de más de 400.000 historias clínicas de pacientes del Área de Salud de Cartagena (se han tomado historias actuales y de personas que ya han fallecido pero que se encuentran digitalizadas en los archivos del SMS) en busca de diagnósticos de alguna de las seis enfermedades relacionadas con la exposición a amianto (asbesto), al ser esta una de las zonas de la Región en la que se han dado más casos, y viendo si esa persona estuvo trabajando en algún sector de riesgo.

Estas seis enfermedades son: cáncer de pulmón; cáncer de laringe; asbentosis o fibrosis pulmonar; mesotelioma o cáncer de pleura; placas pleurales y fibrosis pericárdica.

En cuanto a los resultados, el responsable de Innovación del SMS apunta que el prototipo de Deep-Diver detectó 4.207 sospechas validadas con una precisión altísima. De estos diagnósticos, 1.960 fueron de cáncer de pulmón, 1.854 placas pleurales, 1.805 fibrosis pulmonar, 187 mesoteliomas, 141 cáncer de laringe y 1 de fibrosis pericárdica.

En el caso de los mesoteliomas, está claro que están relacionados con la exposición al asbesto. «Eso no se discute», afirma Gorka Sánchez. Mientras que en otros diagnósticos, como el cáncer de pulmón, se pueden tener en cuenta otros factores y asociarlo a si la persona era o no fumadora.

Para este rastreo se aplicaron técnicas de big data, inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural. Se entrenó el algoritmo con Random Forest.

Sánchez Nanclares dice que se eligió el ámbito de las enfermedades profesionales porque «hay que cuidar a nuestro sector productivo, a la población activa, que son la locomotora de la sociedad y evitar así que enfermen».

Ahora señala que el reto pasa por extender el éxito del primer prototipo al resto de enfermedades profesionales.

En el encuentro sobre inteligencia artificial aplicada a la salud también participaron reconocidos expertos en el ámbito tecnológico como Andrés Pedreño , fundador y presidente de 1 Million Bot; Ángel Esteban Gil, jefe de Informática de la FFIS e investigador del IMIB y la UMU; Miguel Rodríguez, emprendedor y jefe de tecnología de Cella Medical Solutions; Rafael Ángel García, manager de innovación en Vodafone; Javier Martínez Gilabert, director general de Informática de la Comunidad Autónoma; así como Juan Celdrán, presidente de Timur, y Joaquín Ruiz Montalbán, director de la Fundación Integra.