La intel·ligència artificial (IA) ja ha deixat de ser únicament una promesa en Oncologia. La seva aplicació abasta des de la recerca i el descobriment de noves dianes terapèutiques fins al diagnòstic, l'anàlisi d'imatge, la selecció de pacients per a assaigs clínics o la gestió d'informació assistencial. Tanmateix, el veritable desafiament ja no està únicament en desenvolupar algoritmes cada cop més sofisticats, sinó en aconseguir que les solucions que demostren la seva utilitat abandonin els projectes aïllats i puguin incorporar-se de manera segura, homogènia i escalable al sistema sanitari. Aquesta ha estat una de les principals conclusions del debat 'El Futur de l'Oncologia Mèdica: Innovació en IA i Digital', organitzat per Redacción Médica amb la col·laboració de Bristol Myers Squibb (BMS), en què representants de la pràctica clínica, l'Administració, la indústria farmacèutica i la consultoria han analitzat les oportunitats i barreres que acompanyen el desplegament d'aquesta tecnologia.
El punt de partida ha generat un ampli consens entre els participants: la IA ha de convertir-se en una eina al servei del professional, però no reemplaçar-lo. "La intel·ligència artificial ha de ser un copilot de l'oncòleg i no ha de ser un substitut de la seva decisió clínica ni, òbviament, de la relació metge-pacient", ha defensat Fernando Granell, director de la Unitat de Negoci d'Oncologia i director general interí de Bristol Myers Squibb Espanya i Portugal. Des de la seva perspectiva, aquesta tecnologia ja permet donar suport a àmbits com el diagnòstic molecular o l'estratificació de biomarcadors per seleccionar tractaments específics des de l'inici. De fet, BMS treballa amb IA en recerca i desenvolupament per descobrir dianes terapèutiques i detectar noves molècules, a més de participar en projectes relacionats amb models predictius del risc d'ingrés urgent de pacients oncològics o la identificació automatitzada de candidats per a assaigs clínics. Per això, el desafiament actual està més enllà de la capacitat tecnològica. "El repte és intentar integrar-la en el procés assistencial oncològic. Una eina que aporta fricció no s'adoptarà, per molt potent que sigui l'algoritme", ha advertit.
Una IA que alliberi temps per al pacient
La visió de la IA com a suport també s'estén a la pràctica clínica. Javier de Castro, cap de la Secció d'Oncologia Mèdica de l'Hospital La Paz i president de la Societat Espanyola d'Oncologia Mèdica (SEOM), ha posat el focus en una vessant que transcendeix la tecnologia: la seva capacitat per contribuir a una atenció de més qualitat i més humana. "En l'atenció sanitària i, per descomptat, en l'Oncologia, hi ha una part que té a veure amb aquesta eina tecnològica que porta realment a una millora en la humanització de l'atenció. Qualitat i humanitat són dos aspectes en què la intel·ligència artificial ens pot ajudar molt", ha assenyalat.
"En l'atenció sanitària i, per descomptat, en l'Oncologia, hi ha una part que té a veure amb aquesta IA que porta realment a una millora en la humanització de l'atenció"
L'especialista ha destacat les seves possibilitats des del mateix diagnòstic, mitjançant l'anàlisi d'imatge radiològica i d'anatomia patològica, fins a la medicina de precisió i els estudis genètics necessaris per caracteritzar els tumors i orientar els tractaments. Però també ha posat el focus en el seu potencial per reduir la càrrega administrativa que recau sobre els professionals i recuperar temps per a la relació amb el pacient: "Tenim consultes molt sobrecarregades, on moltes vegades el personal sanitari passa a realitzar tasques burocràtiques que no haurien de fer. Aquest diàleg que ens demanen moltes vegades els pacients crec que la intel·ligència artificial serà clau per desburocratitzar aquesta relació entre el metge, o tot el personal sanitari, i els pacients".
Un moment durant el debat.
Enrique Grande, cap de la Unitat d'Oncologia Mèdica de l'Hospital Ruber Internacional Quirónsalud, coincideix en aquest punt. "Volem dedicar el nostre temps al pacient, mirar-lo als ulls i realment entendre quines són les seves necessitats. La IA ens donarà aquest temps, espero, per tenir-lo de qualitat amb el pacient", ha afirmat. A més, ha afegit una altra oportunitat: la "democratització de la Medicina", de manera que l'accés al coneixement no depengui que el professional es trobi en un hospital terciari o en un altre centre.
Des de l'Administració, el focus està en delimitar quines decisions pot assumir la IA i quines han de seguir en mans de l'equip clínic. Nuria Ruiz, directora general de Salut Digital de la Conselleria de Digitalització de la Comunitat de Madrid, ha concretat algunes tasques en què la IA pot exercir aquest paper de copilot: prioritzar estudis amb troballes sospitoses, detectar i segmentar lesions, comparar proves successives, estimar riscos, estructurar informació dispersa, alertar de canvis rellevants o donar suport a la selecció de pacients per a determinades proves i circuits. Tanmateix, marca una frontera: "El diagnòstic definitiu, la indicació terapèutica i la valoració de la situació global del pacient han de seguir sota la responsabilitat de l'equip clínic". Un algoritme, ha explicat, no pot ponderar per si mateix les comorbiditats, preferències, entorn familiar, fragilitat o objectius vitals d'una persona ni substituir la conversa clínica i la decisió compartida.
Jaime del Barrio Seoane, Enrique Grande Pulido i Nuria Ruiz Hombrebueno.
El mateix rigor clínic que per a un medicament
Tanmateix, que una eina sigui capaç d'oferir resultats no n'hi ha prou per incorporar-la a l'assistència. Un dels grans consensos del debat ha estat precisament la necessitat de traslladar a la IA una cultura d'avaluació clínica rigorosa. Granell ha reclamat el mateix rigor que s'exigeix a un medicament, amb validació clínica, reproductibilitat i resultats en salut per al pacient, i no únicament precisió tecnològica. Entre els indicadors rellevants ha situat la precisió diagnòstica, la reducció de la variabilitat clínica entre diferents centres i l'experiència del pacient. La diferència, ha matisat, és que el sistema d'avaluació ha d'adaptar-se a la pròpia naturalesa de la tecnologia: "Hem de crear un marc de regulació o d'avaluació adaptat a un programari que està evolucionant de manera contínua. No és el mateix que apliquem per a un fàrmac amb una fitxa tècnica fixa".
A aquesta validació inicial s'hi suma un altre requisit per fer el salt d'un projecte concret al conjunt del sistema. Granell ha defensat la necessitat de generar "evidència comparativa entre centres o entre comunitats autònomes" que permeti comprovar que allò que funciona en un entorn determinat també és escalable i extrapolable a la resta del Sistema Nacional de Salut.
"És necessari generar evidència compartida entre centres i comunitats autònomes per comprovar que un projecte sigui escalable a la resta del SNS"
De Castro ha incidit igualment en la necessitat de comprovar que els resultats oferts per algoritmes que a vegades funcionen com a "caixes negres" siguin fidedignes, reproductibles i reals. A això s'hi suma la dimensió ètica, l'anonimització, la protecció de les dades i la necessitat de conèixer per a què s'utilitzaran. Tampoc es podria deixar enrere el paper de les societats científiques per ajudar a definir el camí d'adopció. "Qualsevol projecte ha de tenir una transferència de valor i, el més important, una adopció a la pràctica, perquè, si no fem aquesta adopció, ens quedarem en una teoria", ha resumit de Castro.
Una imatge a seguir és la Comunitat de Madrid, que segueix un procés esglaonat abans d'incorporar models d'IA. Quan un centre sanitari públic planteja un projecte, primer es fa una avaluació funcional per part de la Conselleria de Sanitat i, si es considera que respon a una necessitat i pot aportar valor, passa a una valoració funcional més profunda, tècnica, de protecció de dades i de seguretat de la informació. A això s'hi suma l'avaluació de l'Oficina Tècnica d'Impuls de la Intel·ligència Artificial. "La incorporació no pot decidir-se únicament per la precisió d'un algoritme en un estudi inicial, sinó que necessitem una avaluació que sigui esglaonada: validació tècnica i clínica, prova en entorn assistencial real, seguiment després del desplegament i reavaluació periòdica", ha detallat.
El procés no acaba amb el desplegament: "Cal fer auditories i reevaluacions periòdiques perquè que funcioni en un entorn concret, en un hospital concret, amb una població determinada, no vol dir que vagi a funcionar en un altre hospital, amb diferents característiques i amb diferent població".
Javier de Castro Carpeño i Fernando Granell Guyatt.
El problema ja no és la manca d'algoritmes
Per a Jaime del Barrio, assessor sènior de Salut i Ciències de la Vida a EY, la situació actual reflecteix precisament una diferència entre l'evolució de la tecnologia i la capacitat del sistema per absorbir-la. "La maduresa tecnològica és alta; la maduresa organitzativa i sistèmica és baixa", ha sintetitzat. Al seu parer, la transformació estructural ja resulta inevitable, però encara es troba en una fase primerenca de generalització. "El repte ara mateix ja no és inventar més i més solucions, diria que ja n'hi ha massa, sinó aconseguir que aquestes funcionin de manera estàndard". Del Barrio identifica quatre elements fonamentals per aconseguir-ho: qualitat i governança de la dada, interoperabilitat semàntica i tècnica, transparència i lideratge institucional.
"El principal problema no és la manca d'algoritmes, el principal problema és que l'ecosistema no està preparat per al seu ús", ha advertit. Per a l'assessor d'EY, no n'hi ha prou amb compartir informació: els sistemes han de ser capaços de "utilitzar el mateix idioma", comptar amb models comuns d'avaluació i determinar qui assumeix les responsabilitats.
Jaime del Barrio Seoane. Assessor Sènior de Salut i Ciències de la Vida a EY (Ernest & Young).
Nuria Ruiz Hombrebueno, directora General de Salut Digital de la Conselleria de Digitalització de la Comunitat de Madrid.
La qualitat de la dada constitueix una altra de les peces essencials. Ruiz explica que la Oncologia necessita informació longitudinal i multimodal que integri antecedents personals i familiars, anatomia patològica, imatge, biomarcadors, genòmica, tractaments i dosis, toxicitats, resposta, comorbiditats, medicació, resultats en salut i mesures comunicades pels mateixos pacients. "El valor apareix realment quan tota aquesta informació està relacionada al llarg del procés assistencial", ha assenyalat.
Traçabilitat, absència de biaixos i equitat
L'extensió d'aquestes eines tampoc pot produir noves diferències dins del sistema. Granell ha considerat que "la traçabilitat i l'absència de biaixos no són negociables" i ha advertit que el desplegament de la IA no ha d'ampliar les desigualtats. "Hem de ser capaços que aquesta col·laboració públic-privada sigui la palanca veritable per portar la innovació oncològica a tots els pacients, no només als que estan en centres de referència", ha afirmat.
L'equitat també forma part dels indicadors que l'Administració madrilenya considera necessaris per avaluar aquestes solucions. Així, Ruiz defensa que els pacients no han de disposar de serveis diferents en funció de l'àrea sanitària a la qual pertanyin i que els professionals han de poder treballar en condicions equivalents.
L'escenari es completa amb el repte de la interoperabilitat. De Castro ha assenyalat que Espanya presenta un "problema d'interoperabilitat molt clar" i ha considerat que el desafiament estructural digital és "absolutament clau". Al seu parer, la regulació ha de garantir la protecció i confidencialitat sense convertir-se en una barrera que impedeixi avançar.
En aquest escenari, Del Barrio ha atorgat un paper especialment rellevant a la transparència: "Qui fa què, per a què i quins resultats té". Al seu parer, l'avantatge competitiu tampoc estarà en disposar d'un major volum d'informació, sinó en la capacitat d'integrar-la: "Això no va de volum, sinó de qui sigui capaç d'integrar les dades millor"
Fernando Granell Guyatt, director de la Unitat de Negoci d'Oncologia i Director General Interí de Bristol Myers Squibb Espanya i Portugal.
Javier de Castro Carpeño, cap de la Secció d'Oncologia Mèdica de l'Hospital La Paz (Madrid) i president de la Societat Espanyola d'Oncologia Mèdica (SEOM).
Una regulació que permeti avançar
La regulació ha ocupat bona part de les barreres identificades durant el debat. Per a Granell, ha de convertir-se en "un habilitador de confiança" i no en un fre. La indústria necessita, segons ha defensat, "un marc clar, previsible" que permeti invertir amb seguretat. Al mateix temps, considera que els models actuals de compra pública no sempre encaixen amb unes solucions digitals que evolucionen contínuament, per la qual cosa ha plantejat fórmules de contractació "més flexibles" i orientades a resultats. En aquest sentit, el marc regulador farmacèutic europeu i espanyol també ha de "reconèixer cada cop més el paper creixent del programari i de la intel·ligència artificial en el procés assistencial oncològic, no només com un element accessori".
Tanmateix, Ruiz rebutja que governança sigui sinònim de fre. "Una transformació digital no només és tecnològica", ha subratllat. I és que, la implantació d'una plataforma o d'un model d'IA ha d'anar acompanyada d'una modificació del procés assistencial i d'una adequada gestió del canvi, per la qual cosa l'adaptació del mateix professional constitueix una altra barrera. "No et pots ni imaginar les reticències que té molta gent quan li poses aquesta eina de intel·ligència artificial davant. No sé si és perquè pensa que serà reemplaçat en poc temps", desenvolupa Grande. Per evitar aquesta reticència, considera necessària una reorganització de la manera de treballar en què el professional continuï sent responsable de validar les decisions.
Enrique Grande Pulido, cap de la Unitat d'Oncologia Mèdica de l'Hospital Ruber Internacional Quirón Salut (Madrid).
De finançar projectes a finançar resultats
La sostenibilitat econòmica representa un altre dels esglaons necessaris perquè les solucions tecnològiques abandonin el pilot i, per aconseguir-ho, Granell ha defensat un canvi d'enfocament: "Hem de passar probablement de finançar projectes a finançar resultats". Els models orientats al valor i als resultats dels pacients són, al seu parer, els que poden sostenir l'adopció de la IA en el temps. Aquesta transformació també pot arribar als medicaments. Granell ha apuntat que el seu finançament estarà cada cop més lligat als sistemes d'informació i a les dades que la IA pugui extreure de la seva utilització en vida real.
Reduir la incertesa sobre l'eficàcia i seguretat d'un medicament en condicions reals pot, segons ha explicat, contribuir també a agilitzar els processos de negociació de preus. Per això ha tornat a situar la col·laboració públic-privada, acompanyada de transparència i bon govern, com a via per finançar l'escalabilitat sense comprometre la sostenibilitat del sistema. La qüestió de quant esperar abans de desplegar aquestes eines ha travessat el debat. Grande ho ha resumit amb una comparació esportiva. Per a l'oncòleg, aquest avenç exigeix deixar enrere una actitud excessivament cautelosa i començar a provar aquestes eines en condicions reals, sempre amb regles clares. Ho ha il·lustrat amb una metàfora esportiva: la IA és com "un jugador molt bo a la banqueta" que té 17 anys i al qual cal donar l'oportunitat de jugar. "Cal posar-la a jugar. Amb certes regles [...], però posem-la a jugar, no la tinguem a la banqueta", ha defensat.
Aquest salt a la pràctica, però, ha de comptar amb els professionals des de l'inici. Del Barrio ha reclamat que metges i societats científiques participin en el disseny d'aquestes solucions i no es limitin a valorar després si funcionen en l'assistència. "Jo no estic per avaluar després si el que han fet altres serveix o no serveix a la vida real, al pacient, al sistema; jo vull estar des del disseny", ha assenyalat.
La necessitat d'incorporar aquestes eines també respon, segons De Castro, a una complexitat clínica cada cop més gran. L'oncòleg ha advertit que els mètodes tradicionals comencen a quedar curts per interpretar determinats volums i combinacions d'informació. "Ja no podem analitzar un assaig clínic mitjançant l'estadística convencional", ha afirmat, abans d'al·ludir a combinacions d'alteracions genètiques que "possiblement ens escapen al cervell humà". En aquest terreny, considera que la IA pot ajudar a identificar patrons i relacions que no resulten visibles amb els mètodes habituals.
Un moment durant el debat.
El risc de quedar-se en pilots aïllats
El tancament del debat ha portat el focus des de les possibilitats concretes de la IA cap a la posició que Espanya pot ocupar en aquesta transformació. La directora General de Salut Digital de la Conselleria de Digitalització de la Comunitat de Madrid ha advertit d'un doble risc: avançar massa a poc a poc i perdre oportunitats de diagnòstic precoç, personalització terapèutica i eficiència, però també accelerar sense una governança adequada. "Una solució que no estigui validada, que estigui mal integrada o poc transparent, pot generar dany, desconfiança i noves càrregues per als professionals", ha afirmat.
"La qüestió ja no és si la IA transformarà l'Oncologia, és si, mentre es transforma, nosaltres mirem cap a una altra banda o fem aquest pas endavant"
Des de la perspectiva de Del Barrio, el principal risc es troba en l'àmbit assistencial i ha considerat que Espanya reuneix condicions per liderar el context europeu en Oncologia de precisió basada en dades i intel·ligència artificial. "La qüestió ja no és si la IA transformarà l'Oncologia, és si, mentre es transforma, nosaltres mirem cap a una altra banda o fem aquest pas endavant", ha assenyalat. Granell ha condensat aquesta disjuntiva en el repte de convertir les experiències concretes en una transformació de més abast. "El principal risc és que Espanya perdi una finestra de lideratge si la intel·ligència artificial en oncologia es queda en pilots aïllats sense poder-se escalar", ha assenyalat.
La qüestió, per tant, ja no passa únicament per demostrar que la IA funciona en aplicacions concretes, sinó per aconseguir que aquestes experiències transcendeixin el centre on neixen i generin un impacte en el conjunt del sistema. Granell ha condensat aquesta disjuntiva en el risc que Espanya deixi passar el moment actual: "El principal risc és que Espanya perdi una finestra de lideratge si la intel·ligència artificial en Oncologia es queda en pilots aïllats sense poder-se escalar". "El que necessitem és poder escalar a altres nivells", ha incidit. Per això, ha situat novament la col·laboració públic-privada com "la palanca" per portar la innovació oncològica a tots els pacients i ha fet una crida a aprofitar el marc europeu i, específicament, l'Espai Europeu de Dades Sanitàries, perquè Espanya pugui posicionar-se com a referent.
Un moment durant el debat al plató de Redacción Médica.