Inteligencia artificial para los historiales médicos o cómo ahorrar 6.000 millones

La startup barcelonesa Iomed Medical acaba de cerrar una ronda de financiación de 500.000 euros liderada por el fondo de capital riesgo donostiarra Easo Ventures y en el que también ha participado, entre otros, el fondo austriaco Pioneers Ventures. Pero lo relevante en torno a esta empresa emergente catalana no es, quizás, esta inyección de capital y sí su tecnología de gestión de historiales clínicos basada en inteligencia artificial, que ya se está usando, por ejemplo, en el Hospital del Vall d'Hebron de Barcelona. Una vía para ayudar a la sostenibilidad de nuestro sistema de salud pública y ahorrar millones de euros al año.

"Según un informe de McKinsey Global Institute -explica Javier de Oca, CEO de Iomed- el análisis masivo de esta información puede proporcionar un ahorro de hasta el 8% del gasto sanitario total al año, lo que, solo en EEUU, se traduciría en 300.000 millones de dólares anuales". Solo en el sistema sanitario público español, que suma una inversión anual de 75.000 millones de euros, podría suponer un ahorro de 6.000 millones de euros. "Sin embargo, para aprovechar dicha información -continúa explicando de Oca-, los datos que la componen deben estar estructurados y codificados, mientras que actualmente hasta el 85% de la información sanitaria generada por el sistema hospitalario se encuentra almacenada en un formato sin estructurar, como es, por ejemplo, el texto libre. La solución pasa inequívocamente por estructurar esta información de manera automatizada".

En este sentido, Iomed cuenta en estos momentos con dos productos diferenciados inventados por ellos. En primer lugar, la denominada Medical Language API. Un método que se integra en soluciones de software existentes en centros clínicos y orientadas a la gestión de la Historia Clínica Electrónica (HCE). Mediante procesamiento de lenguaje natural, API comprende y estructura en tiempo real los datos que el médico introduce en la HCE de un paciente, almacenándolos de manera codificada y estructurada. No requiere intervención recurrente ninguna por parte del personal del hospital, ni cambios en el modo de trabajo.

Y en segundo término, Metamed. Un conjunto de análisis predictivos, capaces de predecir eventos clínicos concretos con un margen temporal que permite a hospitales y otras entidades tomar acciones de manera preventiva. "Cada algoritmo englobado en Metamed aborda un problema en concreto, desde el acceso a tratamientos paliativos a exacerbaciones de enfermedades crónicas", subraya Oca.

En España se producen al año más de 300 millones de consultas médicas, pero toda la información que generan las mismas no está estructurada ni cruzada. "Es un mero listado del que no se puede sacar prácticamente información", se subraya desde la firma. Por ello, Iomed ha generado "herramientas de software para el sector de la salud centradas en la extracción y análisis predictivo de datos médicos estructurados, generalmente utilizando la Historia Clínica Electrónica como base, y teniendo un claro objetivo en mente: extraer valor útil y aplicable de los datos clínicos".

Así, el objetivo de Iomed es "conseguir que nuestros productos se integren con las soluciones de software sanitario más importantes del mundo, tanto en aquellos centrados en la Historia Clínica Electrónica como en otras soluciones relacionadas con los datos de los pacientes, operando en todo el mundo, en los centros clínicos más relevantes y siendo capaces de poner en valor datos que no están disponibles hoy".

Tras la experiencia del Vall d'Hebron, que "está siendo muy positiva porque nuestro software no cambia la manera de actuar de médico", la compañía ya preparan una próxima en otro hospital, del que prefieren no revelar el nombre, y con otras cinco a medio plazo. En Iomed, dejan claro que todos los datos "son anónimos" y "jamás de sabrá de qué paciente viene cierto dato", pero a la vez "nuestro software permite analítica predictiva y que un médico pueda, por ejemplo, adelantarse y saber qué le va a suceder a un paciente con una patología. En suma, actuar de manera predictiva y no reactiva". Iomed trabaja, además de en España, con varios países de Latinoamérica.