El primer CMM Data Days abordó el papel de la ciencia de datos en la salud del futuro

El primer CMM Data Days abordó el papel de la ciencia de datos en la salud del futuro

Fernando Schwartz es un referente global a la hora de hablar sobre el aporte que la ciencia de datos puede significar en la vida de las personas. El ingeniero matemático de la Universidad de Chile lidera del equipo de Data Science de Prognos, compañía norteamericana encargada de analizar a través de la Inteligencia Artificial (IA) y el Data Science la información de más de 200 millones estadounidenses. Su foco está en el desarrollo de modelos sanitarios predictivos, trabajo por el que la empresa fue destacada como una de las cinco compañías más innovadoras en inteligencia artificial en salud de Estados Unidos por el portal de noticia económicas Business Insider.

Schwartz fue el orador principal de Datos que sanan, sesión inaugural de los CMM Data Days, encuentros organizados por el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile para abordar los desafíos de la sociedad chilena frente a la revolución de la ciencia de datos. La actividad reunió a la comunidad académica y emprendedores del mundo del análisis de información junto a directivos de hospitales, clínicas, aseguradoras y laboratorios que ven en la ciencia de datos potenciales soluciones a sus principales problemas.

Durante este evento ¬–realizado junto al Centro Nacional en Sistemas de Información en Salud (CENS) y el Centro de Informática Médica y Telemedicina (CIMT)–, Schwartz mostró su experiencia trabajando con más de 17 mil millones de fichas médicas de usuarios para pronosticar enfermedades crónicas, cáncer y patologías raras.

“La tecnología de punta en inteligencia artificial puede ser implementada para agregar valor y aumentar la eficiencia en salud, entendiendo rápidamente los problemas de los individuos, evitando tempranamente complicaciones y aumentando su expectativa de vida. La oportunidad de hacer cambios es impresionante, porque un médico puede adelantarse, ser más predictivo que reactivo y empezar a tratar personas antes, con menores costos para el sistema”, señaló Schwartz.

Inteligencia artificial versus métodos tradicionales

Doctor en Matemáticas por Cornell University, realizó su trabajo de postdoctorado en la Universidad de Duke, Carolina del Norte, y ha colaborado en instituciones de Brasil e Inglaterra en el campo de la ciencia de datos. Tras varios años dedicado a la docencia en Norteamérica, entró a la industria de la publicidad en internet.

Esta experiencia en marketing le sirvió para familiarizarse con metodologías de captura, análisis, procesamiento e interpretación de datos que, luego, aplicaría en salud.

“El objetivo de la publicidad es dar el producto apropiado al cliente apropiado en el momento apropiado. ¿Qué tal si pensamos algo parecido para la salud? ¿Dar el tratamiento apropiado, al paciente apropiado en el momento apropiado? Con eso en mente, empecé a trabajar en Prognos”, contó en la charla.

La empresa ha estado recolectando información médica durante casi 10 años en distintos laboratorios. Los modelos desarrollados han facilitado el acceso de los pacientes a tratamientos para enfermedades raras, construido redes de afectados por distintos tipos de cánceres y agilizado la detección temprana de enfermedades crónicas.

Durante su presentación, Schwartz graficó las ventajas de la inteligencia artificial frente a métodos de diagnóstico más tradicionales en el caso de enfermedades con consecuencias tan distintas como el cáncer o el asma. En este último ejemplo, la IA fue 50 veces más precisa que un equipo tradicional en el descubrimiento de casos. Y los tratamientos que propuso también fueron más eficientes.

Entre sus conclusiones, Schwartz destacó que las eficiencias en la industria sanitaria podrían alcanzar billones de dólares solo en Estados Unidos. Afirmó también que industria de la ciencia de datos en salud está recién partiendo y que, si bien hay cientos de empresas en distintas etapas de este mercado, podrían llegar a ser miles.

“Chile también podría entrar en este proceso. Y si lo hace, podría llegar a ser un líder. ¿Queremos sumarnos?”, finalizó.

El desafío chileno

Luego, vino un panel que aterrizó la presentación de Schwartz a la realidad nacional. Ahí, el ingeniero matemático compartió con Patricia Orellana, directora ejecutiva del Comité de Transformación Digital en Corfo; Rubén Gennero, director del Hospital de La Florida; Steffen Härtel, director del CENS, y Alejandro Maass, director del CMM.

A propósito de la experiencia norteamericana, Gennero puso énfasis en la necesidad de recoger más datos y más actualizada. Aunque valoró intentos como el Departamento de Estadísticas e Información en Salud, explicó que aún falta más información que permita reportar fenómenos o pronosticar tendencias. Agregó que los sistemas de administración de datos no están centralizados ni normalizados, lo que impide llegar a resultados como en Estados Unidos: “Utilizamos Whatsapp para administrar camas. O Google Drive para hacer cálculos”.

Orellana tiró líneas sobre las acciones del Gobierno para enfrentar estos problemas: “Se están potenciando los emprendimientos para reforzar la salud pública a través de la innovación”.

Maass puso énfasis en la necesidad de fortalecer las redes entre los actores del sector salud y del Data Science: “Chile está entrando a tiempo a la revolución de los datos. Hay grupos de jóvenes emprendedores muy preparados. Existen centros de excelencia que han contribuido al desarrollo de investigación de clase mundial en matemática y otros conocimientos. Y todos quieren poner su inteligencia al servicio de problemas claves para el país. Por eso, necesitamos generar un ecosistema de ciencia de datos que cree soluciones”.

Härtel complementó: “El manejo de datos para mejorar la salud requiere un trabajo coordinado entre científicos y especialistas en conjunto con los diferentes sectores de la sociedad. Visualizamos una enorme oportunidad para acompañar esta transformación cultural y dar sustento a las innovaciones. Sin esta coordinación, el país no puede afrontar los desafíos que se plantean calidad y seguridad de datos, uso de inteligencia artificial e información”.

Posted on Oct 11, 2018 in Frontpage, Noticias en castellano