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Savana es un proyecto que “va a transformar la sanidad. Hemos creado una innovación tecnológica suficientemente potente para ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones y mejorar la salud de sus pacientes”, explica el neurólogo del Hospital Ramón y Cajal, Ignacio Hernández Medrano.

Cuando vamos al médico toda la información que le damos para que pueda realizar el diagnóstico correspondiente es información muy valiosa que, si se almacenara en una base de datos generaría una gran masa crítica de información a nivel hospitalario.

Medrano se dio cuenta de que en el texto humano existía una gran riqueza de información que se perdía, y este fue su punto de partida para desarrollar Savana, un ecosistema de información médica: “En medicina, casi toda la información valiosa que se genera a diario queda registrada en las historias clínicas de los pacientes, datos e información que el médico escribe cuando vamos a la consulta pero que tienen un problema: la forma que tenemos de almacenarlos es muy difícil de explotar porque están escritos de una manera muy compleja, disgregada. La ventaja es que tecnológicamente estos datos se pueden aprovechar, solo es cuestión de organizarlos, y Savana surge como una herramienta que mediante la inteligencia artificial es capaz de agrupar toda esta información para ponerla al servicio de los médicos e investigadores”.

“Savana no es una ‘app’ ni una red de información entre hospitales –cuenta este emprendedor social de Ashoka– es un servicio web que, ante un hospital concreto, es capaz de analizar todas las historias clínicas y encontrar cualquier información que el profesional quiera saber. Un sistema de búsqueda donde el profesional introduce un término médico -por ejemplo osteoporosis- y obtiene una serie de resultados que le permiten saber las características de los pacientes con una determinada enfermedad. Su gran potencial es que entiende todas las formas en que un término médico puede escribirse, lo que hasta ahora solo se podía saber con un año de búsqueda manual ahora es posible saberlo en unos minutos”.

El hospital entra en contacto con el equipo de Savana y ellos se encargan de hacer una extracción segura y privada de la información. En aproximadamente tres meses le montan un sistema que les permite interrogar los datos. “Es un sistema descriptivo, capaz de decirnos cuántos pacientes existen con una determinada enfermedad, pero también prescriptivo, porque hace recomendaciones para el tratamiento del paciente en base al análisis de experiencias previas y, en tercer lugar, predictivo porque el ‘big data’ que extraemos de las historias clínicas nos permite anticipar el futuro de un paciente antes de que tenga, por ejemplo, una embolia de pulmón para que el médico pueda darle indicaciones antes de que ocurra”.

Además, los hospitales también lo reclaman para evaluar la efectividad de nuevos medicamentos: “Hay muchos fármacos, cada vez son mejores pero son muy caros y conviene a las administraciones y a las propias farmacéuticas evaluar si son tan buenos como parecen porque podemos ahorrarnos mucho dinero”. El potencial de Savana resulta inimaginable. “Aunque parezca increíble, hasta la aparición de Savana no existía ninguna forma de reclutar pacientes con enfermedades poco frecuentes para ensayos clínicos más allá del método tradicional de identificación manual”. Así lo han hecho, por ejemplo, para investigar sobre el Parkinson.

A partir de la lectura de 150 millones de historias clínicas Savana “ha identificado ineficiencias y las ha puesto al servicio de los médicos para que corrijan sus prácticas”. Medrano pone un ejemplo, “En atención primaria de Alcázar de San Juan (Ciudad Real) es la primera vez que un sistema de inteligencia artificial es capaz de analizar de manera automática todos los textos médicos, compararlo con la evidencia científica, obtener 18 recomendaciones de mejora, implementarlas en el flujo de trabajo de los médicos durante cuatro meses y comprobar que la práctica de los médicos de familia ha mejorado en el tratamiento de enfermedades concretas como la insuficiencia cardíaca, la prostatitis, osteoporosis o la depresión, entre otros”.

En la actualidad, decenas de hospitales públicos como el Infanta Leonor de Vallecas, el Hospital Clínic de Barcelona o el grupo privado HM Hospitales ya utilizan esta herramienta en España. Por el momento está disponible en español y catalán pero tiene la capacidad de adaptarse a cualquier idioma y el equipo ya está preparando su traducción al inglés. Han firmado recientemente un acuerdo con Estados Unidos y en los próximos meses tienen previsto dar el salto a tres países europeos más.

Además, tienen en marcha estudios predictivos en enfermedades como el cáncer, el asma o la depresión. “Savana tiene la capacidad de anticipar enfermedades porque estamos acumulando big data para generar análisis predictivos que nos permiten ver las cosas antes de que ocurran”.

Cada hospital solamente tiene acceso a la información extraída de su pacientes, no la de otro hospital. “Es un matiz pero cambia todo en términos de privacidad y utilidad. Saber cuántos pacientes hay en un hospital con una determinada enfermedad no es relevante para otro hospital pero saber qué fármaco funciona mejor sí lo es”.

Lo que le faltaría a Savana, según su autor, es “Desarrollar algoritmos predictivos que podamos entregar a todos los médicos en cualquier parte del mundo para que los usen en el diagnóstico y tratamiento de sus pacientes sin necesidad de que ellos tengan historias clínicas digitales”.

 

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