La digitalización de la información sanitaria conjuntamente con el avance de las técnicas de Data Mining y la tecnología de almacenamiento y procesamiento subyacente, siguen acumulando potencial de transformación del sector de la salud al registrar cantidades masivas de información sobre los pacientes que permite crear una visión holística de la salud de cada individuo.
La Inteligencia Artificial (IA) representa una colección de múltiples técnicas que permiten a las máquinas resolver tareas complejas mediante la interacción con el entorno en un círculo de retroalimentación que podemos definir como aprendizaje. Tanto la definición de IA como su frontera están en avance continuo. A nivel muy general, las técnicas de IA se pueden clasificar según las que siguen una estrategia determinista (sistemas basados en reglas) de las que siguen una estrategia estadística (sistemas que utilizan algoritmos independientes del dominio para analizar datos y obtener conocimiento de ellos). Son estas últimas las que han experimentado un auge más significativo durante la última década en múltiples sectores de actividad.
Sin embargo, la liberación del potencial transformador en un sector tan crítico y complejo como el de la salud entraña no pocas dificultades. En el caso de la Inteligencia Artificial (IA) el verdadero potencial transformador está en ir más allá de pruebas de concepto y casos de aplicación muy específicos, aunque por otro lado necesarios durante el proceso de maduración.
En este sentido, el Departament de Salut de Catalunya ha publicado recientemente el Pla director de Sistemes d’Informació del SISCAT (Sistema Sanitari Integral d’ultilització pública de Catalunya) con el objetivo principal de guiar el desarrollo de los sistemas y tecnologías de información de cara a apoyar la consecución de los objetivos del Plan de Salud 2016-2020.
El documento se ha elaborado colaborativamente entre una amplia representación de los sectores de salud, tecnología y Sistemas de Información de Catalunya. El Pla Director de Sistemes d’Informació del SISCAT, está estructurado en un conjunto de 15 iniciativas estratégicas que han articulado 15 grupos de trabajo pluridisciplinares mediante un modelo de debate participativo.
Desde la Cátedra UOC-BSA hemos liderado el grupo de trabajo correspondiente a IA (Identificación i uso de técnicas y herramientas de IA) y hemos participado en el grupo de Analítica (Diseño del repositorio analítico del SICAT).
Para nosotros ha sido una gran experiencia personal y profesional, en la que hemos podido constatar el dinamismo del sector y contrastar una vez más la vigencia y potencial del eje central de actividad de la Cátedra.