Este evento cuenta con un interesante y variado programa científico que engloba diversidad de temas como la Covid-19, la Medicina Cardio-Renal, la Enfermedad Renal Diabética, las novedades en el Fracaso Renal Agudo y el Acceso Vascular, la Onco-Nefrología, el Manejo Conservador y Cuidados Paliativos del Paciente Renal.

Además de la Inteligencia Artificial y la aplicación de la Nefrología Inteligente, que han sido analizados por médicos expertos en esta temática. José Ibeas, de la corporación sanitaria Parc Taulí, de Sabadell, ha analizado los modelos predictivos en la Enfermedad Renal Crónica (ERC), "Tenemos cantidad de datos masivos con algoritmos predictivos; debemos aprender a aprender es nuestra responsabilidad y meternos de lleno en el tema de los datos".

Para el doctor, la IA se está convirtiendo en el cambio de paradigma en la generación de modelos predictivos. Además ha destacado que, aunque con poca experiencia, los modelos in silico son cada vez más robustos dada su alta capacidad predictiva, "pero tan importante como su utilidad potencial son sus necesidades de validación para su implementación en la práctica clínica".

Por su parte, Manuel Benítez, del hospital Juan Ramón Jiménez, de Huelva, se ha centrado en diferentes modelos predictivos como los árboles de decisión, Random Forest y XG Boosting para nefrología. "La interpretación de un modelo de aprendizaje automático es el proceso en el que tratamos de entender las predicciones de un modelo de aprendizaje automático".

Ha explicado que el algoritmo classification and regression tree, Cart, es binario, y agrega nodo a medida que se hace preguntas. Como ventajas, ha destacado que es fácil de interpretar, siendo un método no paramétrico, pero presenta inconvenientes como el sobreajuste y la baja estabilidad.

Mientas que el método Random Forest es poderoso y novedoso, "reduce el sesgo y aumenta la precisión de nuestro modelo", ha remarcado el doctor. Y permite un procesamiento en paralelo, alta flexibilidad, el manejo de valores perdidos y continuar con el modelo existente.

Ignacio Revuelta, del Hospital Clinic, de Barcelona, ha desgranado las bases de la aplicación de la Inteligencia Artificial en el trasplante. Modelos de selección de receptores y modelos predictivos de supervivencia del injerto. "Debemos enfocarnos en base a lo que necesitan los pacientes con un sistema de toma de decisiones, bajo los principios de eficacia y equidad".

Para el experto, es importante disponer de datos de alta calidad, con mayor seguridad, comunicar lo que se está haciendo y lo que nos vamos encontrando.

También ha explicado que hay diversas barreras, como la usabilidad de las grandes BBDD, y el uso para diversos métodos porque no podemos generalizarlo.

En un debate posterior, el doctor Ibeas cree que es básico que haya una unificación para poder integrar la información de los servidores de distintos hospitales, "esto es una torre de babel reportamos a Europa por CCAA y no por país, y se hace más complejo". El experto opina que se trata de una cuestión de voluntad "si no vamos a tener algoritmos potentes que no vamos a poder rentabilizar ni interpretar".

Mientras que Benítez ha aclarado que hay programas universales y más fáciles a lo que todos pueden acceder sin tener un conocimiento realmente profundo sobre ello. Para Revuelta el reto está en formar a los que ya llevan muchos años trabajando porque los jóvenes ya nacen con esta tecnología.

Por su parte, Ibeas ha destacado la formación "el médico no será sustituido por máquinas, pero el médico que no sepa de IA sí puede ser sustituido por médicos que sepan IA ".