Iván José Martínez - QuirónSalud
Respuesta de Iván José Martínez, Director Territorial de Transformación Levante y Canarias de QuirónSalud.
Hola equipo,
Os paso algunas sugerencias sobre el fonendoscopio digital. Lo he centrado en la integración con el HIS y el uso de IA para detectar patrones de posibles patologías:
Integración con el HIS:
- Estándares de interoperabilidad: Asegurar de que el sistema utilice protocolos y formatos estándares (por ejemplo, HL7, FHIR) para la comunicación con el HIS. Esto facilitará la integración de datos clínicos y la interoperabilidad entre sistemas.
- APIs: Implementación APIs RESTful o basadas en eventos que permitan el intercambio seguro de datos entre el fonendoscopio digital y el HIS.
- Gestión de datos y privacidad: Considerar las normativas locales e internacionales (como HIPAA, GDPR u otras regulaciones pertinentes) en el manejo de datos de pacientes. La encriptación de datos en tránsito y en reposo, junto con un sistema de registro de accesos, será fundamental para garantizar la seguridad y trazabilidad.
- Sincronización y almacenamiento: Contar con estrategias para la sincronización en tiempo real o en lotes, según las necesidades clínicas. La estructuración de los datos (metadatos, archivos de audio, etc.) deberá ser consistente con la base de datos del HIS para facilitar consultas y análisis posteriores.
Aplicación de IA para encontrar patrones de posibles patologías:
- Preprocesamiento y etiquetado de datos: Establecer un pipeline para la captura, preprocesamiento y normalización de los datos de audio. La colaboración con expertos clínicos es importante para etiquetar correctamente los sonidos (por ejemplo, murmullos, sibilancias, crepitantes) y construir un dataset de entrenamiento sólido.
- Selección y validación de modelos de IA: Explorar enfoques de aprendizaje profundo (como CNNs o RNNs) para el análisis de señales de audio, complementados con técnicas tradicionales de procesamiento de señales. Realizar pruebas de validación cruzada y asegurarse de contar con métricas adecuadas para evaluar la sensibilidad y especificidad de los modelos en la detección de patologías.
- Integración en la cadena de atención clínica: Los resultados del análisis por IA deben ser interpretables para los profesionales de la salud. Incorporar mecanismos de "explainable AI" (IA explicable) que permitan entender por qué se ha identificado un patrón patológico. Esto aumentará la confianza en el sistema y facilitará la toma de decisiones clínicas.
- Retroalimentación y aprendizaje continuo: Implementar un sistema que permita la retroalimentación de los usuarios (médicos, técnicos) para ajustar y mejorar los modelos de IA con el tiempo.
- Pruebas clínicas y validación en campo: Antes de una implementación a gran escala, hay que realizar estudios pilotos y ensayos clínicos para evaluar la eficacia del sistema en entornos reales. Esto ayudará a identificar posibles desviaciones y ajustar tanto la integración con el HIS como los algoritmos de IA para un rendimiento óptimo.
Abrazos
Ivan José Martínez Fayos
Director Territorial de Transformación Levante y Canarias