Hubo más de 500 inscritos, este jueves, en la jornada Algoritmos para la Salud: Big data clínico, inteligencia artificial y su traslación a la Medicina Personalizada de Precisión. Se defendió que hay que seguir apostando por la entrada de bioinformáticos al sistema sanitario. Joaquín Dopazo, director del área de bioinformática Fundación Progreso y Salud (Sevilla), adelantó que se iba a adentrar en las bases conceptuales. Señaló que "los algoritmos basados en InteligenciaArtificial son capaces de ver dentro de grandes volúmenes de datos relaciones/patrones que resultan difíciles de identificar para el ojo humano".

Federico Plaza, vicepresidente de la Fundación Instituto Roche, destacó que "la aplicación del Big Data y tener aplicaciones en el ámbito de la Salud ya no es futuro, sino presente". Consideró que va a afectar a la vida del paciente. La Inteligencia Artificial en Salud tiene un especial rol. Permite, por ejemplo, trabajar con más precisión en diagnósticos y tratamientos. La asignatura pendiente es que "los datos estén sistematizados". El genoma no es otra cosa que datos ingentes que están al alcance de la Inteligencia Artificial. Isaac Túnez Fiñana, secretario General de Investigación, Desarrollo e Innovación de la Consejería de Salud y Familias de la Junta de Andalucía, sostuvo que éste es un tema de vanguardia, aunque complejo. A su juicio, un tema importante será el capítulo de la bioética.

Dolores Muñoyerro, subdirectora técnica asesora de Gestión de la Información, del Servicio Andaluz de Salud, detalló cómo funciona su base poblacional de Salud. Al trabajar sobre la base, se dieron cuenta de que era muy importante el desarrollo de un modelo de gobernanza de los datos: definición de un marco estratégico, definición de un modelo organizativo, organización en la gestión de datos, aspectos éticos y legales y normas y procedimientos para el uso de datos. Y hay que seguir poniendo foco en el indicador de la estancia media en los hospitales. Celebró que en el presente "somos capaces de dar respuesta a este mundo que ya no es tan futuro, sino que es presente". El propio Dopazo habló de las barreras que hay al uso del Big Data clínico. La estructuración digital del sistema sanitario actual dificulta las posibilidades de análisis de datos.

Hubo una mesa redonda sobre las aplicaciones de la Inteligencia Artificial a la imagen, datos de historia de salud y genómica, moderada por Marcial García Rojo, director UGC Anatomía Patológica del Hospital Universitario Puerta del Mar de Cádiz. "La bioinformática nos ayuda a comprender mejor la biología del tumor y a la detección de sus mutaciones. A los patólogos no ayuda en nuestros diagnósticos", expuso. Se centró en el cáncer de mama. Se pueden predecir las mutaciones que ocurren primero y las que sucederán más tarde. En la parte de imagen, la patología digital ha llegado para quedarse. Es adaptar el flujo de trabajo a esta nueva forma de poder hacer los diagnósticos. Una preparación digital es muy intuitiva, porque se reproduce muy bien lo que se hace en el microscopio tradicional. Y se puede incluir nuevos algoritmos y análisis cuantitativo. A su entender, la importancia de integrar la patología digital en el flujo de trabajo de la anatomía patológica radica en poder llegar a un diagnóstico más certero.

José Luis Aznarte Mellado, profesor titular del Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED, se refirió a la predicción inmediata de series temporales para optimizar la gestión de recursos en epidemias. Uno de los proyectos que expuso es de identificación automática de granos de polen. Hay especies cuyos granos de polen se parecen muchísimo, y automatizar procesos facilita muchísimo.