Comenta Solarte Pabón que el objetivo principal de trabajar con IA en instituciones prestadoras de servicios de salud (IPS) debe ser el bienestar de los pacientes a nivel clínico, pero también se puede lograr beneficio económico al reducir costos y mejorar procesos para todos. “Es buscar el bienestar de los pacientes, pero también el bienestar de la institución, de los médicos y del personal asistencial, tiene que ser un beneficio final. Y si se reducen costos y esa reducción se invierte en el bienestar de los empleados, es ideal”, indicó.

Para que clínicas y hospitales desarrollen modelos propios de IA, protegiendo los datos y aprovechando capacidades locales, el reto más importante es capacitar a todo el personal que apoye el proceso, como expertos en datos e IA, médicos que entiendan el lenguaje de la IA y representantes de los comités de ética. Una vez se cuente con el personal calificado, se debe invertir en tecnología y computadores que permitan crear modelos inteligentes propios. Tiene que ser un trabajo interdisciplinario del equipo clínico y asistencial, administrativo y tecnológico, que integre además la parte ética.

Para gestionar y utilizar los datos en pro del paciente y la institución, explicó Solarte Pabón, lo primero es garantizar la seguridad de estos; es decir, que la gente sepa que hay una estructura segura de salvaguarda de la información. Debe garantizarse una estrategia de gobernanza de datos con unos responsables de su manejo, para verificar la calidad de esos datos y poder modelarlos.

El experto afirma que en el sector salud los datos son muy importantes porque se trata de información real de los pacientes: “Esos datos reales son los que tienen que aprovechar clínicas y hospitales para hacer estudios que apoyen la labor médica. Por ejemplo: un especialista, un oncólogo, un cardiólogo, conoce muy bien sus 10 o 20 pacientes, pero no conoce toda la población de la ciudad o de otras ciudades. Si aprovechamos la IA, ese doctor tendría acceso a todo el conocimiento existente en las historias clínicas. Es darles a los médicos la oportunidad de acceso a un conocimiento más grande”.

Asimismo, recomienda que una de las primeras acciones de las instituciones de salud es integrar sus bases de datos en una bodega, para tener una visión más global. En los hospitales tienen varios sistemas con bases de datos separadas que no se comunican entre sí. “Para que un hospital empiece a hacer modelos de IA, sobre todo modelos predictivos, el primer paso es integrar todos esos datos, de manera que se pueda conocer el perfil de un paciente desde un solo acceso, [para tener] una visión global del paciente. En general, muy pocas empresas en Colombia integran datos; tienen sistemas dispersos, en los últimos 20 años crearon sistemas dispersos que no se hablan”, indicó.

Solarte Pabón señala que el error más común al integrar datos es querer integrar todo el sistema de la organización en un solo intento: “Los datos se integran por procesos hospitalarios, misionales, críticos. Se podría empezar a integrar datos de Urgencias, luego de Consulta Externa y luego de Hospitalización. Tiene que hacerse de forma progresiva; mirar el hospital como un conjunto de procesos separados y tomar cada uno [de estos]. Están separados pero interconectados. Y así deben quedar los datos, procesos independientes pero interconectados con los demás”.

Advierte que a la IA no se le pueden aplicar datos del exterior para tomar decisiones en hospitales colombianos. Por ejemplo, un médico le puede pedir un consejo a ChatGPT, que seguramente tiene muy poca información de Colombia, donde los pacientes tienen características diferentes a los de Norteamérica, África o Asia. Entonces, si el primer paso fue integrar los datos, el segundo es adaptar los módulos de IA a las condiciones propias de nuestro país.

El tercer paso es establecer criterios de seguridad en los datos, alerta Solarte Pabón: “No se deberían crear modelos predictivos o sistemas inteligentes mediante los cuales nuestros datos salgan de los hospitales y se vayan a la Internet, donde no hay forma de controlar qué pasa con esos datos. Los datos son lo más importante y los debemos resguardar. Al igual que la vida de los pacientes es lo más importante, garantizar la seguridad de los datos de esos pacientes es lo más importante. Hay que establecer una estructura que garantice que los datos sean seguros y aprovechables, y formar a las personas de la organización en gobernanza y seguridad de los datos”.

Además, debe impartirse formación en uso responsable de la IA y en ética: “Hay que formar en ética y responsabilidad social con los datos. Puede darse que un médico por tener mucho trabajo no lea una historia clínica, se la pasa a ChatGPT y le pide su opinión, y con esa opinión hace un diagnóstico y formula recomendaciones. Eso no debe pasar; la IA solo debe ser apoyo, al final quien toma la decisión debe ser el médico porque ese paciente puede demandar al médico o a la institución y no al ChatGPT. Hay que formar en ética sobre uso y peligros de la IA”, señala el experto.

Para implementar e integrar la IA a la gestión hospitalaria, es necesario tener conocimiento técnico avanzado en uso de la IA, en gestión y seguridad de datos. También se requiere que las personas tengan formación en ética, en responsabilidad social con esos datos y habilidades de trabajo en equipo para resolver problemas desde una visión interdisciplinaria. Indica Solarte Pabón: “Se necesitan habilidades de ética en el sentido de buscar el bienestar de los otros, porque puedo hacer modelos inteligentes que funcionen, pero debe importarme que no haga daño, porque la IA es una tecnología poderosa que si cae en manos equivocadas puede causar mucho daño”.

Alertó, además, sobre el peligro de la deuda cognitiva: “Si las personas le delegamos todo a la IA, en diez años nuestro cerebro se habrá dormido y la IA nos quitará el trabajo si perdimos todas las capacidades cognitivas, y será más inteligente la máquina que la persona”.