"El perfil tecnológico del radiólogo también debe marcar las adquisiciones"

La innovación tecnológica no solo facilita el día a día a las plantillas del ámbito sanitario. Herramientas como la Inteligencia Artificial (IA) liberan de tareas mecánicas a los profesionales del sector de la Radiología, pero también mejoran la gestión de los recursos o la atención a los pacientes. En conclusión, construyen eficiencia y por ende valor en el proceso de diagnóstico por imagen. Eso sí, este debe cuadrar con las cuentas del servicio que realiza la compra y con los intereses y capacidades de los sanitarios para generar resultados positivos.

La directora de la plataforma de IA Caltantic de Bayer para Europa, Oriente Medio y África, Lucía Fernández, ha destacado que la IA tiene una gran importancia en el flujo radiológico. Este instrumento se ocupa de medición de órganos o la dosificación de los medios de contraste para las radiografías. También de otros aspectos relacionados con la asistencia más allá del propio proceso, como puede ser la asignación de citas. A su vez, genera valor clínico al acompañar al facultativo durante las tareas de diagnóstico. Para ello, presenta el uso de esta tecnología en las campañas de cribado de cáncer de pulmón en Estados Unidos. "La herramienta encontró un 21 por ciento más de nódulos malignos. A la vez, redujo el tiempo de lectura en un 26 por ciento, lo que se tradujo en 26.000 pacientes tratados más, sin aumentar el personal", ha mostrado. De esta forma, se ganó en eficiencia desde un punto de vista sanitario, pero también económico.

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"Los datos de Radiología son una infraestructura de alto riesgo", ha apuntado Garrido

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El subdirector de Obres, Instalaciones y Equipamiento del Servicio Extremeño de Salud (SES), Sergio Manuel Garrido, ha añadido la personalización de los tratamientos gracias al análisis de datos como otra aportación a la cadena de valor. A su parecer también lo es la interoperabilidad de esta información, que a su vez puede causar problemas a los propios servicios de salud, siempre que su tratamiento se externalice. "Los datos de Radiología son una infraestructura de riesgo y tienen tanto peso como los bancarios", ha resaltado durante la jornada 'Tecnología Integral en las Salas de Diagnóstico', organizada por Redacción Médica en colaboración con Bayer y Seram.

Aplicación de la IA en el ámbito de las comunidades autónomas

Por su parte, el director general de Hospitales del Servicio de Salud de Castilla-La Mancha, Óscar Talavera, ha querido trasladar su experiencia con esta tecnología en una comunidad autónoma como la suya, de gran tamaño y con escasa densidad de población. De momento, cuentan con una IA que estudia las imágenes de retinografías y discrimina cuáles deben ser analizadas por un oftalmólogo y un sistema de cribado de cáncer de mama en el Hospital Universitario de Toledo. Asimismo, laboran en un centro virtual al que se conecten todos los centros de la región y en el que la IA estudiará todas las imágenes generadas. A su vez, esta derivará el resultado a los hospitales de referencia de cada provincia, donde se llevará a cabo la lectura en caso de ser necesaria.

Este tipo de técnicas permiten que el paciente no tenga que desplazarse a un determinado centro para realizar una prueba. A su vez, no hace falta que haya radiólogos en todas las ubicaciones del servicio de salud autonómico, ya que las resonancias o TAC se mandan directamente a su centro y solo se requerirían técnicos para el uso de la maquinaria. Según Talavera, esto ayuda a paliar la falta de este perfil profesional.

Problemas durante el proceso de compra

Pese a los múltiples beneficios de la IA, los ponentes de la mesa llamada 'Innovación tecnológica en diagnóstico y compra basada en valor' han citado distintos problemas a la hora de trabajar con esta tecnología. Inconvenientes que aparecen desde que se da el primer paso hacia esta: la obtención del utensilio. Fernández ha argumentado que "es complicado" adquirir un determinado software porque no hay experiencia de compra y por lo tanto es difícil manejarse en el mercado, donde el amplio catálogo de instrumentos con esta tecnología hace difícil la toma de decisiones. "Hay unas 700 aplicaciones, pero solo el 36 por ciento tienen viabilidad clínica. Tenemos que encontrar la manera de aplicar un filtro para conseguir aquella que nos lleve a resultados", ha explicado la representante de Bayer.

Esta falta de experiencia se traslada también a la gestión de los precios y el análisis de la viabilidad de las herramientas en el Sistema Nacional de Salud (SNS). Y es que el alza de la IA también ha desencadenado una tendencia inflacionista con dichos productos, lo que unido a su evolución constante -nuevas funciones, modelos…- hace que el desembolso sea mayor. "Si hacer una radiografía me va a costar 100.000 euros, el uso de algunos aparatos es imposible", ha apuntado Garrido. Casos en los que el valor asistencial no concuerda con la sostenibilidad económica de la infraestructura sanitaria.

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"Tenemos que encontrar una manera filtrar las herramientas de IA que existen en la actualidad", ha señalado Fernández

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Para evitar los sobrecostes, el jefe de Servicio de Mantenimiento y Electromedicina del Hospital Universitario Virgen de la Macarena (Sevilla), José Ramón Ledesma, ha resaltado que la compra de herramientas de Inteligencia Artificial se debe basar en el perfil de los sanitarios con los que cuente el hospital. Así, el orador aboga por dotar de más tecnología a aquellos profesionales que son receptivos a su uso e informar a aquellos que no lo son, antes de adquirir productos para los segundos.

Búsqueda de recursos para la compra

Otro de los problemas que se ha señalado en la mesa es el efecto del Plan de Inversión de Alta Tecnología (Inveat). Este programa estatal ofreció 760 millones de euros para la renovación de material, en el que se incluye los hospitales y la IA. Una ayuda que sirvió para la compra, pero que también genera una duda: invertir en la actualización o esperar a una segunda parte de la mencionada estrategia.

Los ponentes de la mesa venidos de servicios de salud autonómicos han señalado que la financiación para la compra debe ser equilibrada y prolongada a lo largo del tiempo. Se trata de la mejor fórmula para evitar la obsolescencia tecnológica. Asimismo, Ledesma ha puntualizado que "hay que ser más eficiente en la adquisición de suministro y servicios". Al igual que sucede con la IA, en la eficacia está el valor.

Julio Mayol Martínez, catedrático de Cirugía de la Universidad Complutense de Madrid y vocal de la Agrupación Territorial de Sedisa en Madrid.

Lucía Fernández López, directora de la Plataforma de IA Caltantic de Bayer en EMEA.

Sergio Manuel Garrido Cidoncha, subdirector de Obras, Instalaciones y Equipamiento del Servicio Extremeño de Salud (SES). Vocal de la Sociedad Española de Electromedicina e Ingeniería Clínica (Seeic).

Óscar Talavera Encinas, director General de Hospitales del Servicio de Salud de Castilla-La Mancha (Sescam).

José Ramón Ledesma Aguilar, jefe de Servicio de Mantenimiento y Electromedicina del Hospital Universitario Virgen Macarena (Sevilla).

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