El sistema de gestión Galén, actualmente en funcionamiento en varios centros hospitalarios de Málaga, es el primero en nuestro país que ha logrado aplicar modelos de inteligencia artificial para mejorar la eficacia del cuidado y tratamiento de pacientes oncológicos. Se presentó a los medios el pasado mes de abril en el I Simposio de Inteligencia Artificial en Oncología Médica. El equipo responsable de su desarrollo está formado por José Jerez, catedrático del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga; Emilio Alba, director de la Unidad de Gestión Intercentros de Oncología Médica y jefe de Servicio de Oncología Médica del Hospital Universitario Virgen de la Victoria de Málaga; y la doctora Nuria Ribelles, jefa de Sección del Servicio de Oncología Médica en el mismo hospital y quien nos ofrece en esta entrevista para Soziable.es algunos detalles sobre la historia y estado actual de Galén.
- ¿Cuándo y por qué se decidió la introducción de la inteligencia artificial en el servicio de oncología de su hospital?
En nuestro servicio siempre hemos creído que había que registrar a todos los pacientes que íbamos atendiendo. Empezamos con ese registro a finales de los años 70. Era una base datos muy primitiva. Simplemente recogíamos el nombre, numero de historia, el tipo de cáncer que padecía y el tratamiento que iba aplicarse a cada paciente. Esta base de datos fue creciendo cada vez más, a la vez que evolucionando con diferentes formatos.
"Actualmente está funcionando la tercera versión de Galén, que se utiliza en cinco hospitales en Málaga y gestiona cerca de 60.000 pacientes".
En 2006 teníamos registrados más de 10.000 pacientes y ya se hacía complicado el manejo de tanta información con el sistema que utilizábamos, así que contactamos con la Escuela de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga para desarrollar una base de datos más estructurada y, además, se nos ocurrió añadir al registro una historia clínica electrónica de cada paciente. Es ese momento es cuando se puede decir que nació el sistema Galén.
Lo que siempre nos interesó es mantener actualizado el estado del paciente con los últimos datos de cada consulta de control. Actualmente está funcionando la tercera versión de Galén, que se utiliza en cinco hospitales en Málaga y gestiona cerca de 60.000 pacientes. Esta tercera versión, además de la historia clínica electrónica, incorpora módulos para consejos genéticos, para ensayos clínicos y para el laboratorio de biología molecular de la Universidad de Málaga, que trabaja también con nosotros.
Además, también nos permite hacer análisis más concretos con toda la información que se puede extraer. Podemos, por ejemplo, hacer curvas de supervivencia de los pacientes. Es el único sistema de España que puede hacer curvas de supervivencia global, actualizadas cada día, de pacientes oncológicos. También, desde hace cuatro o cinco años, empezamos a desarrollar modelos predictivos, por ejemplo, de pronóstico y es en ese ámbito donde nos está ayudando la inteligencia artificial.
"Es el único sistema de España que puede hacer curvas de supervivencia global, actualizadas cada día, de pacientes oncológicos".
Por otro lado, los datos que contienen las historias clínicas están en una forma no estructurada, así que estamos trabajando en ese paso de información no estructurada a una estructurado principalmente mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural y otras técnicas más básicas de inteligencia artificial.
- ¿Por qué y cómo se decidió implementar ese sistema?
Fue una iniciativa propia. Todas esas técnicas de inteligencia artificial no se están utilizando actualmente en la práctica clínica y todavía hoy estamos investigando su implementación. Hasta ahora en medicina se viene utilizando la inteligencia artificial en el análisis de imagen diagnóstica y se ha avanzado mucho en ese ámbito, pero en el análisis de otro tipo de información, como es este caso, todavía debe seguir evolucionando hasta que consigamos utilizarla de manera generalizada y en el día a día.
Hace falta desarrollar un modelo de aplicación que luego podamos validar en nuestro conjunto de datos externo. Es un proceso largo, estamos hablando de la inteligencia artificial como si estuviera ya aquí, pero es algo que se va a implementar poco a poco.
- ¿Cómo surgió la colaboración con la Universidad de Málaga?
Por supuesto, sin los ingenieros informáticos de la universidad esto no sería posible. Tenemos una relación muy estrecha desde hace años. Antes de 2006 ya habíamos trabajado de manera puntual en el desarrollo de modelos pronósticos. Desde 2006 trabajamos juntos prácticamente a diario. Se puede decir que forman parte de nuestra unidad.
"Desde 2006 trabajamos prácticamente a diario con los ingenieros de la Universidad de Málaga. Se puede decir que forman parte de nuestra unidad".
- ¿Con qué fuentes de financiación cuenta el proyecto de desarrollo de Galén?
En principio, al ser una iniciativa propia, contamos con los recursos propios de la Unidad de Oncología del hospital. En cuanto a los implicados de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga, han recurrido a convocatorias de becas tanto a nivel nacional como autonómico, al tiempo que nosotros también obtuvimos una beca a nivel autonómico.
- De momento el sistema funciona solo en Málaga, ¿está prevista su expansión a nivel autonómico o nacional?
De momento funciona solo en Málaga. Aún no sabemos del todo si se puede trasladar la utilización de esos modelos iniciales de inteligencia artificial con otras historias electrónicas. Hay que entender que los modelos de procesamiento del lenguaje natural también dependen de la manera de escribir o expresarse que tiene cada médico. Nuestras historias electrónicas tienen un formato muy definido que a lo mejor no es similar en otros lugares, y eso puede influir en la extracción e interpretación de los datos por parte del modelo de inteligencia artificial. Pero seguiremos viendo avances en ese sentido porque no solo se trata de la implementación de un sistema, sino que estamos en un proceso continuo de investigación.
"Seguiremos viendo avances en ese sentido porque no solo se trata de la implementación de un sistema, sino que estamos en un proceso continuo de investigación".
- ¿Cómo es el funcionamiento del sistema Galén a nivel práctico?
Por ejemplo, hemos aplicado un modelo de urgencias a pacientes con cáncer de pulmón. Normalmente los pacientes vienen a la consulta cada tres o cuatro semanas y en ese momento puedo aplicarle este modelo, que me dice las probabilidades que hay de que el paciente acuda a urgencias antes de la siguiente cita programada. Si veo que esas probabilidades son altas, puedo tomar diferentes decisiones, como revisar su tratamiento o adelantar la siguiente cita, de manera que evito al paciente que tenga que acudir a urgencias, donde siempre va a tardar más en ser atendido que en una cita, y, al mismo tiempo, descargo la presión asistencial en el servicio de urgencias.
Este modelo ya lo hemos desarrollado y estamos pendientes de validarlo para otro grupo de pacientes diferente, para comprobar que funciona igual de bien. Los siguientes pasos ideales serían poder validarlo en otro hospital y poder hacer un ensayo con un grupo de control. Es decir, se trata de seleccionar dos grupos de pacientes y a uno de ellos se le aplica este modelo y al otro no, de manera que el estudio comparativo de los resultados nos diga si los pacientes a los que se aplica el modelo les supone beneficios como una mayor supervivencia o una mejor calidad de vida.
- Entonces, ¿también sería necesaria una aplicación accesible para el personal médico para la implementación final del sistema en las consultas?
Claro, una cosa es el modelo, y lo que podemos hacer con él, y otra que esté totalmente implementado en las consultas. Es necesario desarrollar un programa amigable, fácil de utilizar y que muestre la información de manera sencilla y entendible, porque en la consulta no hay tiempo para interpretar la información que arrojan los modelos. Este paso de creación de la aplicación hay que realizarlo antes de hacer cualquier validación externa.
El diseño de las aplicaciones que se utilizan en las consultas es muy importante porque, por ejemplo, si las historias clínicas electrónicas están mal diseñadas o no tienen una buena usabilidad puede provocar que los datos se rellenen mal, con lo cual no se genera de manera adecuada la información que luego hay que tratar.
- Cuando en un futuro se consiga esa plena implementación, ¿en qué lo van a notar los pacientes?
La inteligencia artificial nunca va a sustituir al médico. Es una herramienta que nos va a ayudar a tomar decisiones y a ahorrar en tiempo y recursos. Si yo tengo un modelo pronóstico que me dice cuál va a ser la evolución del paciente y cómo va a responder a distintos tratamientos, voy a poder elegir la opción terapéutica más ajustada, con más conocimiento.
También está el caso de tareas más rutinarias o mecánicas, como por ejemplo revisar las analíticas. Con una aplicación que revise automáticamente los diferentes niveles de diferentes parámetros en los análisis cínicos podría disponer de más tiempo para otras tareas o, en definitiva, para atender mejor al paciente.
"En España todavía no existe un registro nacional de cáncer y sería lo ideal, cuanto mayor es el tamaño de la muestra mayor es la robustez y precisión del modelo".
- Aplicar la inteligencia artificial en un campo como la oncología ¿no es mucho más complejo por el amplio espectro de patologías que implica?
Claro. En el caso de la inteligencia artificial aplicada a imágenes de diagnóstico, esta ha avanzado tanto porque las variables y los factores que intervienen son menos numerosos o más sencillos, mientras que en lo que respecta a los tratamientos de las enfermedades oncológicas, aquí intervienen multitud de factores que tienen que ver con el propio paciente, los diferentes tratamientos…es decir, el número de variables se dispara. En el ámbito de la práctica clínica a la inteligencia artificial aún le queda mucho por avanzar.
- De todas maneras, lo ideal sería que, si se aplica a cada vez más hospitales a nivel autonómico y nacional, por lo tanto, a un mayor número de pacientes ¿no implica que el avance de los sistemas de inteligencia artificial como Galén sea cada vez más acelerado?, porque cuanta más información pueda procesar el sistema, más precisión tendrá en la interpretación de los datos.
Por supuesto, es fundamental que todas las historias clínicas electrónicas se pudieran comunicar. Si yo pudiera acceder a datos de un paciente que se ha visto en cualquier hospital del país tendría una mejor base para tomar decisiones. En otros países existe un registro nacional de cáncer, con historias clínicas a nivel nacional. Esto, por desgracia, en España todavía no existe y sería lo ideal, cuanto mayor es el tamaño de la muestra, mayor es la robustez y precisión del modelo.