Entrevista a Carlos Guardiola

Hace unos días, nuestro compañero, ponente y Chief Innovation Officer de Sngular Carlos Guardiola, concedió una entrevista al diario ESGlobal para hablar sobre aplicaciones móviles, realidad virtual y big data en la industria de la Salud. Si quieres saber más, ¡sigue leyendo!

¿Cuáles son los principales desarrollos que destacarías en estos momentos en las áreas de inteligencia artificial, realidad virtual y big data aplicados al mundo de la salud?

El ámbito de la salud es una de las áreas donde tradicionalmente se aplica la innovación a través de la tecnología. Podríamos hacer tres grandes categorías de soluciones:

  • Las que están dirigidas a las personas: Al fin y al cabo, todos en algún momento vamos a estar enfermos. Por eso hay una línea de innovación que busca hacer más fácil la vida del paciente, bien con soluciones que le ayudan a convivir con su dolencia, hacer más sencillo su tratamiento, o de alguna manera, prevenir o anticipar la atención que va a requerir.
  • Las que están dirigidas al profesional: En este caso lo que se intenta es que el tiempo valioso de un experto se concentre en aquellas tareas que requieren su atención. Así la tecnología se convierte en una ayuda, bien porque proporciona orientación o información para la toma de decisión, o porque permite ampliar sus capacidades.
  • La que está dirigida a las organizaciones que gestionan la atención sanitaria, bien desde el sector público o el privado. Aquí la tecnología se convierte en una herramienta para lograr sobre todo dos fines: mejorar la satisfacción del paciente y conseguir el mejor aprovechamiento de las inversiones (y si este aprovechamiento se mide en términos económicos o humanísticos, es otro debate muy interesante)

Contestando a tu pregunta, en Sngular vemos ejemplos muy interesantes en las tres tendencias. En el primer lugar, nos llama mucho la atención el potencial que tiene la realidad virtual, como una forma de trasladar al paciente una experiencia que puede cambiar por completo la percepción que se tiene de la asistencia médica. Por una parte, porque se puede crear una narrativa completamente nueva para compartir o explicar la enfermedad: por qué se produce, cómo se actúa sobre ella, etc. Seguramente si le preguntamos a un médico si un paciente debe o no saber sobre su enfermedad, habrá una divergencia de opinión al respecto. Pero lo importante es que todas las personas que tienen enfermedades (y sus familiares o allegados) quieren tener más información: qué me va a pasar, cómo me voy a curar, etc. Por eso la gente busca en Google a partir de sus síntomas, y eso es así.

La realidad virtual también puede ser la forma de cambiar la experiencia de tratamiento de una persona: por ejemplo, cuando está en el dentista, o en determinadas exploraciones, o en situación de larga hospitalización. Trasladar a una persona una experiencia que le permita disociarse de una situación angustiosa tiene efectos positivos, y ya hay research y papers publicados al respecto. Nosotros estamos empezando a plantear esta clase de iniciativas para niños que pasan largas temporadas ingresados.

Nos gusta el uso de la Inteligencia Artificial aplicada a la ayuda de la toma de decisión, y es algo sobre lo que se viene trabajando desde hace muchos años. Yo ya estudiaba sistemas expertos de ayuda al triaje cuando hice la carrera, y hablamos de los años 90. Quizá lo que vemos más relevante en este campo es una tendencia a la comoditización de la Inteligencia Artificial, y me explico. A día de hoy cuando pensamos en un sistema de ayuda al diagnóstico pensamos en IBM Watson. Es normal porque es un producto puntero en el que IBM lleva invirtiendo y trabajando desde hace más de 12 años (más si contamos a Deep Blue). Lo cierto es que todas las grandes empresas de tecnología (Microsoft, Apple, Google, Facebook...) están creando sus propias suites de inteligencia artificial, con una aproximación en la línea de estos son mis módulos que reconocen el lenguaje natural y las intenciones de la persona, construye tú con ellos el dominio del lenguaje que quieres interpretar y las acciones que quieres hacer.

Por eso hay un ecosistema efervescente de startups y empresas invirtiendo en asistentes virtuales, y uno de los sectores donde se aplica tradicionalmente es en la sanidad para el diagnóstico. ¿Para sustituir al médico? Pues en Sngular pensamos que el camino no debería ser la sustitución del médico, sino precisamente la optimización de su tiempo. Es decir, por una parte, quitarle de las tareas rutinarias que no le aportan valor, y por otra, dejar que sea la IA la que pueda recopilar la información del paciente a través de un proceso de diálogo en lenguaje natural, acceda a las vastas fuentes de información histórica de síntomas, y presente al profesional aquellos hechos relevantes que le puedan ayudar a tomar la decisión. Esto tampoco es nada nuevo, hay ejemplos y casos por doquier.

En Sngular la aproximación que tenemos hacia la IA, la materializamos en ALFRED (como el Mayordomo de Batman), que nace con la línea del "asistente" (es decir, alguien que ayuda) pero tiene aspiración de "empleado" (es decir, alguien a quién se le pide que haga cosas y tenga su propia área de responsabilidad) De hecho esperamos que en Octubre de 2017 podamos hacer el proceso de onboarding de ALFRED a nuestra nueva oficina.

Finalmente, nos gusta destacar el uso de técnicas de Data Science para predecir o anticipar tendencias y comportamientos. Es algo que vemos día a día como empresas digitales utilizan para construir su ventaja competitiva y dar el mejor servicio a sus clientes. Aplicar Data Science al mundo de la salud permite por ejemplo detectar cuándo se van a producir picos de asistencia a los centros de Atención Primaria o a Urgencias, qué perfiles de especialistas van a ser más necesarios y dónde, qué medicamentos va a ser necesario adquirir, incluso la previsión de cuántas personas llegaría a ser necesario tener en los turnos de enfermería de noche. Si miramos a las empresas de cualquier sector: automoción, retail, utilities... todas están aprovechando el uso de algoritmos de agrupación y tendencias para optimizar y hacer más eficientes sus modelos de gestión de medios, de personas, de compras...

Hay cierto debate social sobre si el sistema de salud se puede o no gestionar aplicando criterios de empresa o mercado; al fin y al cabo, su ámbito de actuación son las personas en momentos en los que necesitan una atención y por tanto están en situación que puede ser emocionalmente sensible. En Sngular creemos que es precisamente por eso por lo que hay que asegurar que esa persona reciba el trato y la atención que necesita; y eso muchas veces pasa por aplicar técnicas de People Analytics para saber cómo son los pacientes y qué tipo de atención requieren. ¿Una atención personal y emotiva? ¿Una atención eficiente y fría? ¿Más información? O por ejemplo, descubrir qué tienen en común aquellos profesionales mejor valorados por sus pacientes para capacitar al resto de la plantilla, o buscar más como ellos.

Cuando miráis al futuro, ¿cuáles creéis que son los desarrollos en esas áreas que son más prometedores?

?Aunque somos una empresa con base tecnológica, los campos donde vemos más potencial y donde nos apetece meternos es en aquellos relacionados con la genética y con la bio-ingeniería. Actualmente tenemos un papel de inversión en empresas que están trabajando en esos sectores, a través de fondos que gestiona nuestro CEO José Luis Vallejo; pero reconocemos que queremos crear nuestras propias áreas de competencia digital en esa línea en 2018.

¿Cuáles son los países más punteros en estos ámbitos y por qué creéis que lo son?

?Realmente pensamos que el reto no es ver cuáles son los países punteros, y ver qué hacen para conseguirlo; sino cómo podemos llevar esa innovación a través de la tecnología a países emergentes, que posiblemente haya más y es quizá donde más falta hace. Ahí nuestro planteamiento siempre ha sido ir de la mano con emprendedores que han sido capaces de construir su propia empresa y hacerla funcionar allí sobre el terreno, y trabajar codo con codo con ellos, dejando que sea nuestro socio local el que aporte el conocimiento de necesidad y la realidad social, y nosotros los que aportamos qué soluciones tiene sentido construir en cada caso. Precisamente este año nos hemos planteado Etiopía como un país que necesita crecer y que además puede hacerlo de manera digital.

¿Hasta qué punto los sistemas sanitarios públicos no van a tener problemas para adaptarse a las nuevas tecnologías? Estoy pensando en motivos como su cultura funcionarial, en su objetivo de minimizar los riesgos para el paciente y en el la ausencia de acicates como la competencia del sector privado.

¿La adaptación de los sistemas sanitarios públicos a las nuevas tecnologías realmente no tendría por qué encontrarse problemas que impidan, en todo caso que lo retrasen?. Es decir, lo que está claro es que estamos en una sociedad digital y todos los sectores poco a poco se están transformado. La clave es quizá el ritmo de adaptación. ¿De qué depende este ritmo? Pues de varios factores, yo destacaría tres:

  • Necesidad: Nos podrá gustar más o menos los estudios de Manslow sobre la necesidad, pero es normal pensar que si hay situación de colapso en centros de salud, listas de espera, o falta de medios, es coherente y razonable que haya responsables que piensen que esos problemas tienen prioridad y hay que resolverlos antes. No se trata de tener una mentalidad cortoplacista, simplemente de mover la adaptación tecnológica a otros horizontes.
  • Agilidad: Entendida como la capacidad de una organización de adaptarse a los cambios que se producen en un entorno VUCA, y que muchas veces depende de su estructura, su jerarquía y sus modelos de toma de decisión. En la medida en que el sistema sanitario tenga una estructura plana de nodos interconectados podrá tomar decisiones rápidas, y si no, pues llevará más tiempo.
  • Regulación: Es el contexto que afecta a las dos primeras. Hay una serie de reglas y normativas, que llegan desde numerosos ejes (el Europeo, el Nacional, el Autonómico, etc.) y al final las decisiones que se pueden tomar y cómo pueden llevarse a cabo hay que ponerlas en un contexto que habría que pensar si "fomenta" o "limita".

Por tanto resumiendo, la percepción que quizá tenemos es que el ritmo de adopción es más lento del que se puede producir en otros sectores, pero hay que valorar y reconocer el cambio que se está produciendo dentro del contexto en que se produce.

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