Introducción
Para Tania Menéndez, responsable de innovación digital en el Grupo Sanitario Ribera Salud, la inteligencia artificial (IA) implica la creación de máquinas y sistemas informáticos capaces de realizar de manera automatizada tareas que los humanos normalmente hacemos con nuestra inteligencia. En el contexto de la salud, esto incluye procesos de diagnóstico, tratamiento y seguimiento, demostrando que la IA puede aplicarse en múltiples áreas del sector sanitario.
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta crucial dentro del Grupo Ribera Salud, permitiendo un seguimiento más eficiente de los pacientes en sus hogares. Utilizan un cuidador virtual, una tecnología basada en voz y procesamiento de lenguaje natural, que evalúa diariamente a los pacientes con patologías crónicas. Esta herramienta permite al equipo médico monitorear de manera eficiente y tomar medidas preventivas, algo que sería imposible de lograr con un equipo humano solo.
Conclusiones
- La gestión de datos en el sector salud es crítica debido a su naturaleza sensible y altamente regulada.
- Un modelo de innovación abierta y desarrollo interno asegura que las organizaciones de salud puedan adaptarse rápidamente y mantener la calidad y eficiencia en sus servicios.
- La innovación abierta se enfoca en anticipar las necesidades futuras del sector salud
Transcripción
Laura Velásquez, Arkangel AI
¿Para ti qué es Inteligencia Artificial?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Crear máquinas, sistemas informáticos que permitan hacer de forma automatizada cosas que hacemos los humanos habitualmente con nuestra inteligencia, todo lo que tiene que ver con el razonamiento, el aprendizaje y que estas máquinas puedan hacerlo, en este caso, para ser aplicadas en salud. Bueno, pues en procesos de diagnóstico, en tratamiento, en seguimiento, o sea, al final, la Inteligencia Artificial se puede aplicar en muchas cosas.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Hola a todos y bienvenidos a AI Heroes, un espacio donde descubrimos las infinitas formas en las que la tecnología y la inteligencia artificial están transformando el futuro de la salud. Esto lo hacemos a través de conversaciones con personas increíbles de esta industria. Soy Laura Velázquez, soy cofundadora de Arcángel AI y soy su host.
[Tania Menéndez, Ribera Salud]
¡Vamos con el episodio! Encantada de estar con vosotros, de conoceros, de charlar con vosotros. Yo soy Tania Menendezevia y actualmente soy la responsable de toda la parte de innovación digital dentro del Grupo Sanitario Rivera.
Entonces, bueno, básicamente, pues todo lo que tiene que ver con la estrategia digital y el identificar soluciones que puedan aportar valor tanto a presente como a futuro a los pacientes, a los profesionales y a la propia organización, pues es donde estoy yo más focalizada. Mi trayectoria es interesante, es intensa. Yo en su momento estudié Comunicación Audiovisual y empezamos desde la universidad a desarrollar un área que era nuevo en ese momento en España, que es el área de la Comunicación y la Salud.
Todavía el mundo de Internet estaba empezando con lo que se llamaba la web 2.0, que eran las redes sociales, las que había antes, que no son exactamente las mismas que hay ahora, pero donde ya se estaba empezando a generar una narrativa diferente y muy innovadora. Creamos una cátedra desde la Universidad Complutense de Madrid en Comunicación y Salud, que era unir los dos mundos para intentar hacer que los profesionales sanitarios tuvieran mayores habilidades de comunicación, por un lado, y que, por otro lado, todos aquellos comunicadores, periodistas, etc., que se dedicaran al mundo de la salud tuvieran mucho más expertise en este campo que es tan técnico y, a la vez, es tan sensible.
Cuando tú comunicas algo de salud, pues tienes que saber hacerlo bien. Entonces, en esta cátedra diseñamos diferentes cursos de formación, proyectos de investigación muy interesantes, publicaciones, etc. Yo me enamoré del sector, o sea, de este concepto de unir comunicación y salud.
Y, bueno, como en aquel momento era la más joven del grupo, pues toda mi parte era algo que tenía que ver con la web 2.0, ¿no? Cómo desarrollar programas, por ejemplo, de prevención de drogodependencias a través de las redes sociales, donde la narrativa era muy diferente a la típica de un anuncio en televisión, por ejemplo, ¿no? O de una campaña en televisión.
Y la verdad es que fue muy apasionante y desde ahí dije, yo no me voy a bajar del carro de esto de la salud. Y empecé, bueno, pues a desarrollar muchos proyectos en esta línea, también en consultoría, y luego fundé mi propia startup de aplicaciones móviles en salud.
[Laura Velásquez, Arkangel AI]
Sobre eso, porque me pareció muy interesante ver tu perfil, que has pasado por muchos ámbitos de la salud, pero más que has creado tu propia empresa para ayudar a los pacientes. Me parece impresionante.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Correcto. Unido a dos compañeros de profesión, que es José Luis de la Serla, que era, bueno, ya está jubilado, pero un médico muy importante en ese momento, y también tenía un perfil muy de comunicación, porque además estaba como subdirector del periódico El Mundo, uno de los principales periódicos de España, y con otra persona, Antonio González, que en ese momento era el expresidente de Médicos del Mundo, pues al final construimos o creamos desde cero esta compañía a modo de startup para desarrollar tecnología en salud. Entonces, bueno, pues lo que se llevaba en ese momento, o empezaba a verse más en el mercado, sobre todo internacional, porque en España había poca trayectoria todavía, era el mundo de las aplicaciones móviles. Entonces, bueno, pues creamos un porfolio de unas 10-12 aplicaciones móviles en diferentes áreas de la salud, que tenían que ver con empoderamiento del paciente, con seguimiento de enfermedades crónicas, con salud cardiovascular, ayuda a mujeres con cáncer de mama, dermatología, en fin, fuimos tratando diferentes ámbitos en donde creíamos que lo digital podía aportar valor para ayudar al paciente a pasar mejor un proceso como puede ser el cáncer, o para tener más información, o para que hubiera una mayor relación entre el paciente y el profesional sanitario. La verdad que fue muy interesante porque no teníamos muchos modelos que seguir, no teníamos muchos ejemplos, entonces desde cero diseñamos todo lo que era el modelo de negocio, el tipo de talento que necesitábamos incorporar en la compañía, trabajamos muchísimo, nosotros nos focalizamos mucho en la experiencia de usuario porque en lo digital muchas veces las aplicaciones móviles pues eran difíciles de usar, la gente no se adhería a ellas y nosotros para esto, esto para nosotros era muy muy importante, entonces desde el principio tuvimos esa filosofía de trabajar mucho la experiencia de usuario y el diseño.
Y empezamos a trabajar con muchos stakeholders de la industria, laboratorios farmacéuticos, hospitales, aseguradoras y asociaciones también y sociedades científicas.
Laura Velásquez, Arkangel AI
¿Cómo lo vienen aplicando ustedes hoy dentro de lo que hacen en Rivera? Pues si se puede hablar high level, no tiene que ser tan a profundidad por confidencialidad, pero ¿cómo ustedes apalancan en esta tecnología para beneficio de los pacientes hoy? Además porque ustedes son una red hospitalaria súper grande.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Sí, nosotros al final la inteligencia artificial es una herramienta más y dentro de todo lo que ha sido la evolución de lo digital en salud, lo que está siendo más relevante o lo que está teniendo un mayor impacto precisamente por el potencial que tiene de cara al futuro. Pues nosotros hemos siempre tenido dentro de la compañía un ADN muy de innovación y de usar la tecnología para mejorar la vida de las personas y la inteligencia artificial ha llegado en los últimos años más fuerte al sector. Entonces nosotros lo trabajamos en función de la necesidad y en función de las soluciones que hay en el mercado.
Por ejemplo, tenemos diferentes casos de uso para hacer un mejor seguimiento de los pacientes en el domicilio porque tenemos mucha información de lo que pasa en los hospitales, pero a veces nos falta ese día a día del paciente para identificar cuándo se van a producir descompensaciones o riesgos que hagan que ese paciente ingrese, hospitalice, etc. Entonces ahí usamos, por ejemplo, un cuidador virtual que es como una especie de enfermera que te llama por teléfono a todos los pacientes que tienen una patología crónica y que entran dentro de este programa para hacerte una evaluación de cómo estás. Toda esa información que se recoge mediante voz, es decir, es una tecnología basada en voz y en conversación como la que podemos tener ahora nosotras, es procesamiento de lenguaje natural, se recoge y se parametriza en función de los valores de riesgo que hemos incluido en el protocolo.
Entonces así, en cuestión de 3-4 segundos, la enfermera puede ver todos los días el estado de todos los pacientes que están metidos en el programa para ver quiénes están en una situación estable o quiénes están en un proceso de descompensación y a partir de ahí tomar diferentes medidas. Entonces, esto que puede hacer la tecnología, puede hacer hasta 100.000 llamadas al día, hechas por un equipo médico es casi imposible, es totalmente imposible. O sea que este es un ejemplo de los que tenemos, pero tenemos más.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Me parece increíble lo que están haciendo porque es el gran ejemplo de que se puede integrar, de que puede ser, entre comillas, fácil y que realmente puede traer resultados. ¿Cómo ha sido el proceso de implementar esto dentro del sistema que ustedes tienen? O sea, nace la idea, nace el proyecto a través de esa necesidad que ya tenían porque se vuelve imposible identificar a tantos pacientes a tiempo.
¿Cómo empiezas a implementar esto internamente? Y el por qué es porque muchas de las personas que nos escuchan hoy tienen muchas ideas, pero la ejecución es lo que cuesta. Entonces, ¿cómo es ese proceso de crear e implementar estos modelos de inteligencia artificial?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Correcto, es una muy buena pregunta porque muchas veces todo suena muy bonito, pero el proceso es bastante complejo. A ver, nosotros dentro del grupo hace ya cuatro años creamos un programa de innovación abierta y de co-creación con startups. Entonces, aquí lo que definimos son retos, retos que tenemos nosotros como organización que realmente son retos que tiene el sector sanitario, la escasez de profesionales, la necesidad de trabajar más en la prevención, en la predicción, en la personalización, etc.
Entonces, uno de los retos era saber lo que está ocurriendo en los hogares, sobre todo de pacientes que son frecuentadores, es decir, pacientes que ingresan mucho a lo largo del año, que son crónicos como pacientes de POC, de insuficiencia cardíaca o crónicos complejos que tienen diferentes patologías. Este programa de innovación abierto lanzamos este reto y se nos presentaron diferentes startups que estuvimos analizando con tecnologías que de alguna forma ya estaban en proceso de desarrollo y que nosotros vimos el encaje que podía tener en el sector salud y concretamente en nuestra organización nuestro reto. Y así hemos ido seleccionando diferentes startups, en este caso, por ejemplo, Tukubi es una de ellas, donde ya partía de esta tecnología base de cuidador virtual basado en voz y que nosotros lo que hicimos fue poner toda la capa de conocimiento clínico y de protocolos clínicos para que el seguimiento tuviera realmente un impacto en todos los procesos asistenciales.
Nos pusimos manos a la obra con un equipo multidisciplinar y esto es muy importante, unir al equipo asistencial, a toda la parte de innovación y de gestión de proyectos para que todo llegue a buen término y se definan muy claramente los indicadores de éxito y con la startup y equipo técnico. Entonces, ahí estuvimos primero trabajando en un piloto de ocho meses para identificar mejoras, ver lo que funcionaba bien, lo que no funcionaba bien, lo que teníamos que desarrollar con más profundidad y una vez que hicimos ese piloto, ya todo fue muy bien porque fue un trabajo muy intenso y un equipo muy bueno y a partir de ahí ya empezamos a implementar la escala para que en lugar de ser 20 pacientes o 30 pacientes, esto pudiera aportar valor a gran parte o todos los pacientes que tenemos en este nivel de riesgo de cronicidad.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Me parece increíble. Aquí, para resumir fácilmente, es entender superbién la necesidad, segundo es entender cómo mido el éxito de implementar un proyecto de estos, luego es hacer un proyecto de innovación abierta donde puedas unificar o unir startups, academia, gobierno, etc., y plantear un piloto para validar que tiene sentido y si funciona, escalarlo, superfácil.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Correcto. Al final tienes que ser rápida y si te equivocas, te equivocas rápido y a bajo coste. No podemos ahora en este momento dedicar dos años a desarrollar una tecnología que luego se queda obsoleta, no funciona, tiene que ser un método de metodología muy iterativa.
Sí, claro.
Laura Velásquez, Arkangel AI
A la hora de hablar de los problemas, de identificar esos problemas, ¿cómo los priorizan ustedes? ¿Tú crees que va más enfocado a generar valor en la parte operativa, administrativa o de procesos o está mucho más enfocado a la atención directamente paciente? ¿Cómo priorizan ustedes esos retos para implementar inteligencia artificial?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Nosotros tenemos dos modelos de trabajo, uno de ellos es que dentro del grupo tenemos una compañía de tecnología, es decir, tenemos una empresa de tecnología dentro del grupo que se llama Futures y que ya tiene casi 300 empleados, en donde lo que hacemos es desarrollar tecnología propia para nuestros hospitales. Todo lo que tiene que ver con la historia clínica electrónica, el portal del paciente, tenemos equipos especializados para ese desarrollo que es un desarrollo continuo y es core de la organización, porque en un hospital la historia clínica, como te imaginarás, es algo muy core del negocio, con lo cual depender de terceros a veces hace que sea más complicado. Y entonces es una línea de trabajo que tenemos muy clara, donde ahí definimos las prioridades más vinculadas a los procesos asistenciales dentro del hospital.
Y luego, por otro lado, en todo lo que tiene que ver con innovación y metodologías de innovación abierta, lo que intentamos es adelantarlos a lo que va a venir en el futuro o las necesidades o los retos a los que nos vamos a enfrentar en los próximos meses, años. Y aquí es todo lo que tiene que ver con lo que ocurre en el hogar, la prevención, cómo predecir complicaciones, cómo hacer diagnósticos precoces. Y entonces, para ello, lo que intentamos siempre es tener un radar muy puesto en el ecosistema, identificar empresas o soluciones que ya estén dando de alguna forma respuesta a esto, aunque estén en un estadio todavía muy incipiente, y empezamos a hacer alianzas, a probar y a crecer conjuntamente.
Con lo cual, esto nos ayuda a trabajar en esas dos velocidades, tener las prioridades claras en cada una de ellas y también los recursos y el conocimiento y la cultura de la compañía para trabajar en esto.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Nosotros venimos haciendo muchos modelos también de inteligencia artificial aplicados como en redes hospitalarias y hospitales, y hay algo de lo que yo me he dado cuenta, por lo menos en la tab, cómo realmente puedo acceder a esos datos estructurados, definidos, cómo ustedes se plantean ese concepto de los datos.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Claro, al final nosotros somos hospital y tenemos datos, es decir, la historia clínica es un colector de datos. Bueno, pues eso nos permite trabajar mejor todo lo que tiene que ver con la securización, todo lo que tiene que ver con la parte ética de uso de los datos y, por supuesto, pasa a todos los controles y regulaciones que hace falta. Pero para entrenar a los modelos, generalmente los modelos de IA, generalmente cuando trabajamos con startups ya tienen una base de datos, de bases de datos que son de fácil acceso o abiertas.
En Europa hay varias a las que pueden acceder y ahí empiezan a entrenar los algoritmos y con eso se hace una validación técnica, por así decir, de los algoritmos. Por ejemplo, en dermatología, oye, pues yo sé que esta imagen es psoriasis, o sé que esta imagen es acné, para eso han entrenado previamente con bases de datos masivas que los propios emprendedores identifican y localizan. Y luego ya en función del caso se trabaja más con otro tipo de datos, incluso los propios pacientes que pasan por comité ético muchas veces ofrecen su propia información anonimizada para poder desarrollar estas cosas.
Laura Velásquez, Arkangel AI
No, a mí me encanta eso, y tenía como una pregunta para añadirte en ese concepto de los datos, es porque muchas veces estas clínicas, estos hospitales, estas redes tienen demasiada data, demasiada, pero hay veces que la data no está estructurada o la data realmente no funciona porque hay mucho desorden detrás de que a veces cuesta educar a los propios líderes internamente para que ellos sepan cómo debe venir la data, cómo ha sido ese proceso de educar internamente y lo que ustedes están haciendo, bueno, aunque entiendo que son gigantes ya y tienen un modelo muy grande con mucha gente técnica.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Tienes toda la razón, es decir, la captación del dato y el manejo del dato es uno de los bandos retos que tiene la sanidad, precisamente porque el dato de salud es un dato sensible, que está muy protegido, que el dato al final es del paciente y es muy difícil trabajar con los datos en este caso. De hecho, se dice, hay un informe de Deloitte que dice que, bueno, pues de todos los datos que se generan a nivel mundial, el 30% es vinculado al sector salud, o sea que un 30% de los datos que existen, que se generan, son de salud y en los hospitales el 90% de los datos que existen no se usan para nada. Precisamente por esta dificultad hay un área de trabajo y de mejora ahí muy importante, es decir, tenemos muchos datos en cuanto al sector que no sabemos explotar o que no tenemos la capacidad de explotar porque son datos sensibles, porque son datos muy regulados y porque técnicamente posiblemente no estén estructurados para poder manejarlos fácilmente, aunque sea de forma anonimizada.
Entonces, sí, aquí al final, generalmente en todas estas tecnologías, lo que hacemos es generar datos nuevos. Todos los pacientes a los que llamamos, estos se generan datos parametrizados en una plataforma en donde ya tenemos toda la estructura necesaria para que eso a futuro pueda ayudarnos a desarrollar modelos de predicción, por ejemplo. Muchas veces ya desde el principio tienes en cuenta eso.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Porque básicamente, si no tenemos data que esté estructurada o que nos sirva, hagamos un modelo en perspectiva donde entendemos muy bien y parametrizamos cuáles son los datos que requerimos para empezar a adquirirlos y luego montar el modelo. Me parece increíble. Ben, me encantaría que me cuentes si puedes un poquito el modelo que tienen alrededor de migraña crónica.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Es fundamentalmente en la parte músculo-esquelética. Lo que hacemos es una rehabilitación híbrida en nuestros hospitales. Por un lado, hay unas sesiones en el propio centro o gimnasio y, por otro lado, pueden seguir con esa rehabilitación en el domicilio a través de una plataforma que tiene una serie de ejercicios que el fisioterapeuta ha seleccionado previamente para que el paciente los haga en su casa.
El paciente puede ver en un lado de la pantalla el ejercicio que tiene que hacer con las repeticiones, el tiempo, etc. Y en el otro lado de la pantalla se ve a sí mismo haciéndolo con una tecnología de computer vision que te dice si lo estás haciendo bien o mal para que ese feedback que te da en el momento lo puedas incorporar. De esta forma, es como si estuviera el fisio a tu lado, aunque no lo esté.
Y todos esos datos, por ejemplo, son datos nuevos que se están generando de métricas de cómo estás movilizando el hombro, la parte que sea, de cuánto tiempo has hecho la sesión, de tu nivel de dolor, etc. Y todo eso se tiene en cuenta para seguir el proceso de rehabilitación, la terapia de una forma o de otra. Entonces aquí la verdad es que es muy interesante porque muchas veces el paciente es poco adherente para hacer ejercicios en su casa y de esta forma se le motiva más.
Y así en la rehabilitación intentamos que sea más rápida y más efectiva porque tiene una mayor adherencia y además hace más sesiones. Luego hemos trabajado en un proyecto de emigraña crónica, pero que es un proyecto muy incipiente en donde básicamente lo que veíamos es que los pacientes de emigraña crónica tienen muchas veces problemas de funciones cognitivas que hay que trabajar. Y a través de una plataforma que tiene diferentes ejercicios se hace una evaluación al paciente y a partir de los resultados se van trabajando diferentes ejercicios, por ejemplo, de atención, memoria, porque muchos reportaban que se olvidaban de las cosas, que se sentían mal, no solo por los dolores que produce una migraña, sino también porque no se sentían bueno con la capacidad cognitiva que habían tenido siempre.
Entonces de esta forma esto les ayudaba a través de cierto entrenamiento personalizado con ejercicios también digitales a fortalecer todas esas partes que ellos necesitaban.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Tania, dentro de todos los proyectos que han creado, ¿cuáles son los que más te emocionan alrededor de Inteligencia Artificial? Y si nos puedes contar resultados generales que hayan tenido.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Voy a centrarme en dos. El que he contado al principio, de la cuidadora virtual, porque la verdad es que nos está generando muchas satisfacciones. Se llama Lola.
Y los pacientes lo están acogiendo con mucho entusiasmo, son pacientes muy mayorcitos y muchos de ellos, incluso nos transmiten que se levantan y que están esperando con ansia la llamada de Lola, porque, aunque saben que es una máquina, es muy humanizada. Entonces saben que detrás hay un equipo médico que está haciendo el seguimiento de toda esa información, cosa que no es lo habitual. Un paciente crónico, al final, cuando se le atiende, es cuando se descompensa o va al hospital, pero en el día a día está en su hogar solo muchas veces.
Entonces, de esta forma, se sienten mucho más acompañados. Y aquí tenemos pacientes, como digo, de una edad muy avanzada y es muy gratificante ver cómo ellos se sienten gracias a esto. Y luego, por otro lado, tenemos otro de dermatología, que también estamos trabajando con la startup Legit Health, que lo que hace es ayudar en el proceso de diagnóstico de patologías dermatológicas y en el seguimiento.
De esta forma, el paciente se puede hacer una fotografía y hay diferentes algoritmos dentro de la plataforma de inteligencia artificial que valoran si esa foto está hecha con buena calidad o no y si la tienen que repetir, con qué instrucciones. Y segundo, hace un plediagnóstico que le llega al equipo médico. Oye, pues esta es la fotografía y este es el prediagnóstico que la tecnología o la IA cree que es, por análisis de la propia imagen.
Entonces, el dermatólogo puede, de forma mucho más rápida, ver todo, hacer el diagnóstico final y luego hacer un seguimiento con el paciente porque mide el nivel de gravedad de la patología. Es decir, si tú vas subiendo diferentes fotos de tu lesión, se puede ir viendo la evolución de la piel. Entonces, esto lo hace de una forma más objetiva que lo que hace el propio paciente, porque muchas veces, si tú tienes seguimiento, por ejemplo, en el dermatólogo cada seis meses, tú, si tienes un acné o si tienes una psoriasis, puede que cuando vayas a consulta no tengas ese brote, la hayas tenido hace un mes o más.
Pues al final tú lo estás registrando todo y la propia tecnología te hace un conteo de las lesiones, te mide el nivel de gravedad y eso te llega directamente al dermatólogo. Con lo cual, de esta forma, ajustamos mejor el proceso por el que pasa el paciente con la oferta del propio dermatólogo, es decir, el tiempo de dedicación del dermatólogo a ese paciente cuando el paciente lo necesita.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Tania, ¿y en este proceso de implementación, cómo has visto tú la adopción de esta tecnología? Porque yo siento que un gran reto de la inteligencia artificial no es en sí la inteligencia artificial, sino es cómo lo integras y cómo generas adopción ahí afuera, es cómo luego abordar ustedes.
Tania Menéndez, Ribera Salud
Es una muy buena pregunta porque efectivamente la tecnología está evolucionada y muchas veces el principal reto es toda esta implementación y adopción. En nuestro caso, lo que intentamos es empezar a crear un grupo de trabajo con los equipos médicos y que ellos sean parte también de la solución, es decir, que trabajemos en la co-creación de estos productos o estas soluciones porque ellos identifican muy claramente cuál es la necesidad. Entonces, trabajando con ellos y desde la parte corporativa, con todo el departamento de innovación, que también tenemos otra mirada, al final conseguimos sacar algo que pueda tener impacto real en la experiencia del paciente y en el proceso de diagnóstico y de tratamiento.
Sí que es verdad que intentamos al principio seleccionar a equipos médicos que sean más proclives al uso de la tecnología y que ellos luego actúen también un poco como embajadores de estas soluciones con compañeros en otros hospitales, etc. Y esta es una fórmula que yo creo de éxito porque tú le estás diciendo que en este tiempo vas a poder medir esto y vas a poder realmente ver el impacto y al final, si esto se da, ellos son los primeros en defenderlo. Y luego, por parte del paciente, aquí no todos los pacientes están abiertos al uso de la tecnología, entonces tienes que explicarles o trasladarles muy bien los beneficios que puede tener.
Esto no es usar tecnología per se, o sea, la tecnología es una herramienta. Entonces, al final, ¿esto qué te va a ayudar? Te va a ayudar en que tú, que eres una persona con problemas de movilidad, no tengas que desplazarte al hospital, por ejemplo, y esto te ayude.
Tú, que eres una persona que estás trabajando mucho o tienes muchos problemas logísticos para desplazarte al hospital, pues en este caso te damos una alternativa para que puedas enviar las fotografías de tu piel cuando tú no necesitas, cuando tienes el brote o cuando tienes el problema de A más agudo. Vale, pues al final lo ven como un beneficio porque les ayudas a estar más tranquilos, o sea, que ellos tengan la solución cuando la necesitan y donde la necesitan.
Laura Velásquez, Arkangel AI
No, es que me parece súper claro que lo digas tú porque en muchas ocasiones me ha pasado que la gente dice no, es que es imposible innovar porque no hay de dónde. Y es muy claro cuando tú dices si podemos aterrizar de nuevo ese proyecto, ponemos un KPI y buscamos formas de financiarlo, si no reduce, se puede escalar. ¿Cuáles son los mayores retos que tú ves que tiene el sistema de salud?
O por lo menos donde tú estás, en esta hospitalera, ¿cuáles son esos mayores retos que hoy se podrían solucionar con este tipo de tecnologías?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Pues a ver, yo creo que el sistema de salud está muy saturado en general, tanto la parte pública como incluso la privada. Al final hay mucha demanda y sí que es verdad que, bueno, pues aumentan las listas de espera en áreas como la dermatología, pues para acceder por primera a un dermatólogo a veces tienes que esperar meses, según la media nacional, aunque puede variar en función del hospital y de las comunidades autónomas, pero hay listas de espera, hay escasez de profesionales, el sistema está muy tensionado. Este tipo de tecnologías lo que permiten es ayudarnos a ser más sostenibles y más eficaces porque al final están para, pues lo que decía antes, es para ayudar al paciente cuando lo necesita y donde lo necesita y para actuar antes de que ese paciente ingrese o hospitalice.
Si trabajamos más la prevención y trabajamos más esa detección precoz y esta medicina personalizada, al final los resultados serán mejor y digamos que podremos ajustar todo y ser más óptimos en todos los procesos.
Laura Velásquez, Arkangel AI
¿Qué es lo que más te emociona de esta tecnología de inteligencia artificial hacia el futuro?
Tania Menéndez, Ribera Salud
Yo creo que estamos en la punta del iceberg y justamente lo más emocionante es que está todo por inventar, digamos que hay tecnología que existe y ahora estamos todos como locos con el chat GPT, la inteligencia artificial generativa y todo esto, pero realmente todavía nos falta aterrizar en el sector salud, casos que sean escalables y que sean potentes para decir, pues oye, esto soluciona esto de esta forma y que realmente ya no se vea como un extra o un fenómeno de moda, sino que esté de verdad integrado en nuestro día a día. Hay que ser muy respetuosos.
