Digitalización y personalización de la Salud

La pandemia de la COVID-19 ha puesto sobre la mesa las lagunas del actual modelo sanitario en España y otros países desarrollados: un planteamiento basado principalmente en la atención hospitalaria, con problemas para llegar a zonas rurales (donde la atención primaria se reduce a un par de consultas a la semana, a lo sumo) e imposible de escalar y mantener en situaciones críticas que tensan la capacidad de los hospitales (y que ha obligado a la suspensión de todas las consultas y tratamientos no urgentes). Además, la crisis de salud pública ha constatado cómo la falta de una digitalización uniforme y bien diseñada nos han impedido contar con información útil en tiempo real sobre la evolución de los contagios, su rastreo y seguimiento, lo que a su vez también ha imposibilitado el uso de herramientas de inteligencia artificial que nos ayudarán a predecir posibles brotes o anticipar la demanda necesaria de cara a ingresos o UCIs. 

David Expósito (del grupo ARCOS, en el que lidera el proyecto de predicción de la propagación del COVID-19 EpiGraph) afirma que España dispone de “infraestructuras y suficiente capacidad de computación, pero falta estructura superior a nivel de software para compartir los datos de forma anónima y segura”, y aboga por “mecanismos que permitan la integración de datos de distintas entidades de forma transparente y segura”. La catedrática de Estadística e Investigación Operativa Rosa Lillo explica que están participando en CoronaSurveys, un proyecto internacional de seguimiento de la pandemia “con encuestas indirectas, sin comprometer la privacidad” y se ha encontrado con el problema de que “no sólo no se comparten datos, sino que el concepto de caso clínico cambia entre comunidades autónomas y entre países, no es homogéneo”. En consecuencia, “los modelos matemáticos que se utilizaban para controlar epidemias han fracasado porque fallan los datos de los que beben”.

En ese sentido, cobran más importancia si cabe las propuestas de salud digital y virtualización de la sanidad hacia un paradigma completamente nuevo: el de la salud personalizada y en remoto, donde la atención médica se adapte a las circunstancias del paciente y no a la inversa. Un estudio llevado a cabo por la Asociación Médica Americana (AMA) revela que cerca del 75% de las visitas que se realizan a médicos o servicios de urgencias "son innecesarias o podrían ser manejadas de manera segura y efectiva por teléfono o videoconferencia".

Igualmente, la digitalización completa de la Historia Clínica Electrónica (HCE) -y su compartición entre distintas comunidades autónomas de forma sencilla y rápida- pueden ayudar a obtener más y mejor información sobre los pacientes, tanto para el seguimiento de sus dolencias como para el entrenamiento -de forma anonimizada y confidencial- de algoritmos que ayuden a gestar nuevos protocolos de actuación más efectivos ante enfermedades como el cáncer. Este asunto es clave para Paloma Martínez (grupo HULAT). “El 80% de los datos sobre salud sobre pacientes que se almacenan en los hospitales y centros de atención primaria son datos no estructurados (texto, imágenes, …) que si no se convierte en información estructurada no se puede utilizar en procesos de toma de decisiones tanto en la práctica asistencial (como puede ser formular un diagnóstico médico o proponer un tratamiento a un paciente) como en un uso secundario de estos datos en investigación. La tecnología del procesamiento del lenguaje natural se utiliza para extraer hechos relevantes de las notas clínicas e informes médicos escritos por los profesionales médicos”.

Según Félix Lobo, investigador honorífico de la UC3M en Economía de la Salud, “los pacientes notarán diferencias de eficiencia: van a poder aprovechar más el tiempo, evitarán visitas inútiles a los centros sanitarios y los médicos tendrán un mayor control de calidad y eficiencia”. Incidirá de forma especial, por ejemplo, “en el seguimiento de enfermedades crónicas”. Antonio Artés (del grupo GTSA y promotor de la spin-off universitaria Eb2), por su parte, coincide en que “la tecnología digital apunta a soluciones escalables, facilita el bienestar personal y la prevención de enfermedades mortales”. Cita un proyecto de medicina personalizada usando inteligencia artificial en el que trabaja su grupo en el que se tienen en consideración “los datos totales de la persona: genómica, hábitos de vida, costumbres, macriobioma… permitiendo dar a un paciente concreto la solución que necesita y en el momento que necesita”. Y concluye: “El sistema de salud del futuro se basará en hacer a las personas conscientes de su estado de salud, empoderarlas, que sean parte activa de la gestión sanitaria. Porque lo que hace que una medicina personalizada funcione es que la persona se implique”. Con  este enfoque se trabaja también en ionIDE, startup que innova en el Parque Científico UC3M ofreciendo soluciones tecnológicas para digitalizar la comunicación paciente-sanitario y personalizar su seguimiento tanto en el entorno hospitalario como en teleconsultas.

Además, la virtualización de la salud y el auge de dispositivos conectados que monitorizan a los pacientes en sus domicilios, sin necesidad de ingresos hospitalarios, promoverá una mejor calidad de vida en pacientes crónicos y una mejora notable en la eficiencia y los costes del sistema de salud. Jose Manuel Sánchez Pena (grupo GDAF) detalla que “existen  muchos productos de apoyo para que  estas personas puedan acceder a contenidos audiovisuales o para moverse por  su vida cotidiana”. Entre los casos en que está trabajando, y que coinciden con las líneas maestras del sector a escala internacional, figuran herramientas de realidad aumentada para pacientes con baja visión o soluciones para trasladar la música a estímulos táctiles para que las personas con problemas auditivos puedan disfrutar de ella. Sin olvidar los equipos para la detección y vigilancia continuada de posibles enfermedades. “Tenemos bajo petición de patente un wearable que nos permite diagnosticar el temblor esencial y seguir su evolución, con el que estamos trabajando junto al Hospital Gregorio Marañón”, añade.

Pero debe haber mecanismos de control. El profesor de Filosofía del Derecho Carlos Lema apunta que “una de las cosas que sugiere la idea de la medicina individual es la cantidad de datos que hay en distintos lugares. Las personas recopilan datos a nivel individual y eso plantea problemas de integración por el asunto de la privacidad y la separación de los ámbitos público y privado”. En el grupo DERTECNIA al que pertenece “estamos analizando cómo se trata de actualizar valores como privacidad y derecho de salud. El nuevo modelo lo cambia todo, adapta esos valores a cada situación”. Rosa Lillo señala en ese sentido que “los datos son un bien muy codiciado, se está generando datos de muchos tipos gracias a los avances en robotización y sensorización, y esa posibilidad, sobre todo en el ámbito genético, es algo muy interesante para hacer medicina asistencial o predecir si tendremos cáncer. Pero hay un problema  para resolver qué es el ético. Muchas aseguradoras quieren vincular el coste del seguro a tu estado de salud”.

El diseño de la nueva atención sanitaria afronta el desafío de facilitar el diálogo entre la bioética y la ética médica, por un lado, y la economía de la salud, por otro. La aparición de vacunas para la pandemia de la Covid-19 está avivando debates como el de qué colectivos deben ser tratados primero, cómo se distribuirá por países, estratos socio-económicos, cómo se protegerá a la población más vulnerable. Por otro lado, la emergencia de nuevas terapias, como la edición genética con CRISPR-Cas, abren una esperanzadora puerta al tratamiento de enfermedades hoy incurables, pero comprometen el debate sobre los límites de la ciencia como instrumento al servicio de las personas y sobre el riesgo de acrecentar la brecha tecnológica sanitaria entre los países avanzados y en vías de desarrollo. Marcela del Río (grupo TERMeG) explica que investigadores de diversos centros, incluido su grupo en la UC3M, han demostrado la viabilidad de una estrategia de edición genómica para la epidermólisis bullosa distrófica recesiva (conocida también como piel de mariposa) con la herramienta CRISPR-Cas9 en modelos preclínicos de esta enfermedad, que consigue corregir un porcentaje inusualmente alto de las células del paciente (superior al 80%).

Precisamente en el campo de la ingeniería de tejidos y la medicina regenerativa, dentro del grupo TERMeG, el laboratorio de José Luis Jorcano ha venido desarrollando en los últimos años un trabajo pionero que le ha llevado a ser el primero en bioimprimir un tejido humano, piel humana que será aplicada en el futuro al tratamiento de grandes heridas y quemaduras, mientras que a corto plazo se utilizará para el testeo de nuevos fármacos y de cosméticos, campo de gran valor económico. Por otra parte, este grupo, en colaboración con el de Pablo Acedo (grupo de Sensores y Técnicas de Instrumentación) está desarrollando sensores ópticos y electrónicos, que se imprimirían dentro de la piel durante el proceso de bioimpresión de ésta, para seguir en tiempo real la evolución de piel bioimpresa.

La nueva salud digital se ha convertido en un foco de innovación en el ecosistema emprendedor. Sólo dos ejemplos: Digital Anatomics avanza hacia la cirugía del futuro y ha conseguido desarrollar un sistema que de manera intuitiva permite al médico u odontólogo generar biomodelos 3D virtuales de órganos para realizar la planificación quirúrgica. Otra empresa del Parque Científico, Evidence-Based Behavior (Eb2) aplica la inteligencia artificial y los wearables para automatizar y democratizar la salud mental y el bienestar emocional, no solo en pacientes y el entorno hospitalario sino también entre la población general.

Las tecnologías digitales están abriendo además todo un abanico de posibilidades en lo que a diagnóstico por imagen impulsado por la inteligencia artificial, se refiere. Al respecto, Miguel Ángel Moscoso, responsable del Grupo de Métodos Numéricos y Aplicaciones de la  UC3M, explica que “posiblemente, es en el terreno de la salud donde las matemáticas han tenido un mayor impacto  en nuestro día a día. Cuando vamos al  hospital para hacernos, por ejemplo, una  resonancia magnética, es un algoritmo  matemático el que forma una imagen  del interior de nuestro cuerpo. Lo hace  a partir de los datos que la máquina recoge cuando las señales que envía lo atraviesan. La calidad de esta imagen es esencial para el diagnóstico médico, con  lo que la resolución, robustez, y fiabilidad que el algoritmo nos pueda proporcionar son claves”. En su opinión, eso sí,  hay numerosos retos a tener en cuenta  y que tienen que ver principalmente con  la creación de falsos positivos a raíz de  algoritmos mal diseñados o con escaso  y deficiente entrenamiento. María Arrate (grupo BiiG) recuerda que estas herramientas de aprendizaje profundo aplicadas al diagnóstico por ordenador incorporan la “pericia” del sanitario experto, ya que “aprenden, en la mayoría de los casos, a partir de anotaciones que el especialista realiza sobre las imágenes radiológicas, la información contenida en los informes clínicos y/o los resultados de las pruebas clínicas”. “Por ello, de cierta manera, se puede considerar una forma de diagnóstico remoto”, sostiene. “Las lecturas automatizadas de las imágenes se pueden realizar por técnicos u otros profesionales sin experiencia o cuyos conocimientos son insuficientes, lo que su implantación puede ser muy interesante para países en vía de desarrollo, en zonas rurales o en situaciones de alarma sanitaria como la causada por el COVID-19”.

Carlos Balaguer aporta su visión de esta revolución desde la perspectiva del grupo Robotics Lab. “El 60% del coste en los hospitales se genera en la interacción con pacientes a través de personal, de modo que el coste de la medicina disminuiría drásticamente si abordáramos ese punto”. Su grupo de investigación y el Madrid Robotics Digital Innovation Hub, que lidera la UC3M, ponen el foco en la interacción física. “La robótica puede trabajar en la interacción física con el paciente, en la interacción con el entorno sanitario y rehabilitación de crónicos y transitoria y pruebas clínicas diarias”, afirma. Con el Hospital de Málaga se ha investigado la realización de toma de muestras a pacientes mediante máquinas para pruebas como las PCR. El robot Da Vinci ha dado muestras de su potencial en cirugía y recientemente se han popularizado los robots de limpieza con luz ultravioleta en las habitaciones de los centros sanitarios. Y la tendencia no para: su equipo desarrolla un proyecto de reparto de medicinas en habitaciones.

Su equipo trabaja en “exoesqueletos que ayudan a la rehabilitación”, pero también en la incorporación de "serious games", con sistemas de recompensa al paciente. Es clave, en su opinión, ir abandonando la idea clásica de salud y convencerse de que “la salud está en todos los sectores, no se genera sólo en el sistema sanitario. Tiene que estar en el sistema educativo, en el transporte, en el medio ambiente, es fundamental”. En esa línea, Félix Lobo recuerda que “un 10% de la población requiere rehabilitación continua o de algún tipo”. Para dar solución a esto, la spinoff universitaria Inrobics ofrece un servicio disruptivo de rehabilitación a través de una plataforma certificada de salud digital, basada en robótica social e inteligencia artificial.

Con respecto a la fabricación aditiva para ofrecer prótesis y elementos personalizados para cada paciente, Henar Miguélez Garrido, investigadora del FABDIS UC3M, señala que “el desarrollo de este tipo de prótesis está justificado cuando la complejidad del elemento a sustituir es tal que no puede resolverse mediante prótesis convencionales, por ejemplo, en lesiones oncológicas o accidentes”. Precisamente en este ámbito, el grupo de tecnologías avanzadas de fabricación de la Universidad Carlos III de Madrid colabora de nuevo con el Hospital Gregorio Marañón “desde un punto de vista integral, atendiendo al diseño personalizado del componente a la fabricación y al comportamiento en servicio del mismo durante su vida útil”.

Para el vicerrector de Política Científica de la UC3M e investigador del Biomedical Imaging and Instrumentation Group, Juan José Vaquero, "el desarrollo de la medicina 4P (personalizada, predictiva, preventiva y participativa) es un desafío que requiere un abordaje multidisciplinar muy intenso: por ejemplo, la identificación de nuevos biomarcadores para diagnóstico o para monitorizar la eficacia de un tratamiento será un resultado sinérgico de los avances en bioquímica, en instrumentación tanto analítica como de imagen, y en el tratamiento de toda la información derivada de los mismos. Pero tan importante como los efectos sobre el individuo de esta personalización, la identificación de estos biomarcadores en tiempo real tendrá un gran impacto a escala social no solo en el ahorro de costes y optimización de recursos, sino en el control y manejo de crisis globales como pueden ser las pandemias o las enfermedades de países en desarrollo para las cuales no hay medicamentos porque no hay retorno de la inversión".

María Arrate comenta que, aunque en la imagen médica “ve difícil alejarse del modelo tradicional”, sí que es posible una mayor implicación del paciente gracias a desarrollos recientes que permiten, por ejemplo, la autodetección de la neutropenia (efecto secundario típico de la quimioterapia que consiste en un número anormalmente bajo de neutrófilos en la sangre) con un dispositivo portátil basado en microscopía de bajo coste y un sistema de aprendizaje profundo. “Se ha demostrado también recientemente que, combinando la fotografía de lesiones cutáneas tomadas con un móvil con un sistema de aprendizaje profundo que rentabiliza la experiencia de los dermatólogos, se puede identificar las lesiones más problemáticas que necesitan un estudio más profundo para evaluar su malignidad. Estos dos desarrollos son fruto del programa MIT-Madrid M+Vision financiado por la Comunidad de Madrid”, agrega.

En la consecución de esta medicina 4P también trabaja Altum Sequencing, startup apoyada en el Parque Científico UC3M que es capaz de identificar biomarcadores tumorales con una alta precisión para anticipar si el paciente presenta riesgo de recaída oncológica y poder evitarlo con un tratamiento personalizado.

De nuevo, ante este océano de posibilidades, Carlos Balaguer invita a analizar “los problemas en la legislación”. Porque “cuando hablamos de robots y hay un error, ¿de quién es la culpa? ¿Del fabricante? Es un tema no resuelto a nivel de legislación europea. Y para eso hay que tener estándares de cómo tiene que funcionar un robot, qué mantenimiento…” Su receta es incidir en las posibilidades que abre la colaboración público privada, “la UE en Horizon Europe ha planteado un public partnership en frontera tecnológica en ámbitos como IA, datos y robótica. La UE quiere unir estos tres campos para abordar entre otros muchos problemas el de la salud”. En última instancia, dice, “no se puede abordar las tecnologías sanitarias sin enfoque multidisciplinar”.

La apostilla de Carlos Lema tiene que ver con la “democratización” de este nuevo modelo de salud digital, para lo cual “probablemente habrá que adoptar una actitud proactiva, hay que hacer un esfuerzo, no esperar a que dé resultados de por sí”. Y habrá que actuar desde “la perspectiva de la ciudadanía: debe ser accesible en condiciones igualitarias”.