El proyecto HosmartAI busca ayudas de la robótica y la IA para las carencias sanitarias

Envejecimiento de la población y carencias en recursos sanitarios y asistenciales son dos grandes problemas que se ciernen sobre el futuro de las sociedades más ricas y civilizadas. Una pesada losa ya sobre los planes de futuro, que se empieza a tener muy en cuenta en Europa. Y en Japón, que ya lleva años en ello.

Una posible solución que buscan los gobernantes es aprovechar la innovación en robótica e inteligencia artificial. Por cierto, ¿es consciente la población de que en España tenemos una ministra responsable de demografía (entre otras cosas), aunque no se hable de eso ni en la interminable sucesión de campañas electorales?

Los que sí son conscientes y se han reunido para hablar de ello en Leganés, en el campus de investigación de la Universidad Carlos III (UC3M) enclavado en su parque tecnológico, son los representantes de las 24 entidades (universidades, hospitales, empresas, entes públicos centros tecnológicos y asociaciones) integradas en el proyecto europeo HosmartAI (Hospital Smart Development based on AI).

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Se trata de un consorcio con participantes de 12 países, creado en 2021, cuyo objetivo es ofrecer soluciones tecnológicas avanzadas, basadas en IA y robots, para optimizar recursos y aliviar cargas de trabajo en la actividad sanitaria.

"Tenemos ocho pilotos en marcha, en logística, cirugía, cuidados a mayores…  todos basados en una misma plataforma con tecnología estandarizada, para experimentar y probar soluciones", explica a D+I Marteyn van Gasteren, proyect manager de ITCL, una de las empresas españolas integradas en el proyecto.

En ese consorcio, liderado por Netcompany-Intrasoft, empresa de origen danés pero radicada en Luxemburgo, hay otros dos participantes españoles, la Fundación Intras y el Servicio Madrileño de Salud, en cuyo hospital La Paz se está desarrollando uno de los programas piloto, sobre cirugía remota. ITCL, con sede en Burgos, ejerce de anfitriona de la reunión, en el parque científico de la UC3M, donde ocupa un espacio en el semillero de empresas.

Medir la satisfacción

Los programas piloto en los que trabaja HosmartAI, añade Van Gasteren, también intentan, "medir lo que se gana en satisfacción de los pacientes, en menos tiempo de trabajo para los médicos… y también el factor económico es importante, aunque sea difícil de medir. Tenemos una metodología muy buena en eso".

Asegura que la plataforma, con una base de software propio, se convierte "en un punto de encuentro entre tecnólogos y el sector sanitario, para ver la demanda y la oferta que hay. Existen otras plataformas y no empezamos desde cero. Esto son herramientas para descargarles de trabajo".

Entrando en detalles sobre cosas que se consiguen con esa robótica e inteligencia artificial, comenta el experimento que se desarrolla en La Paz: "Es cirugía de corazón. Y para llegar hasta ahí guían un brazo… bueno es un hilito, guiado por campos magnéticos, con mucha precisión. Es capaz de hacer un mapa 3D del corazón, para saber luego dónde actuar".

En el programa "trabajan también la Universidad ETH, de Zurich, y Ninety One, una empresa americana que está presente en Alemania", precisa Van Gasteren.

Le preguntamos si hay alguna similitud con la ya famosa cirugía remota que practica el robot Da Vinci, a lo que replica que, aunque robóticas ambas, "son tecnologías completamente diferentes: Da Vinci es un aparato bastante grande y esto es una cosa muy fina, muy delicada, para poder llegar (hasta el corazón)". Se entiende que es menos invasivo, no necesita abrir el pecho del paciente.

Otro desarrollo en el que trabajan es una herramienta de cribado e intervención, para detectar y prevenir el deterioro cognitivo de pacientes. También debe servir para planificar y continuar la rehabilitación de personas con algún tipo de demencia.

Una 'enfermera' de 1,20

"Un piloto que es fácil de entender es una enfermera robot", añade Van Gasteren. "Es un robot humanoide (el conocido Pepper), que mide metro y pico (1,20 para ser exactos) y puede ayudar en las tareas repetitivas de la enfermería para que puedan dedicar más tiempo a los residentes cuando lo necesiten".

El robot "recorre la planta, puede hablar con un paciente (es un robot con capacidad conversacional de viva voz y una tablet en el pecho) para ver si se ha tomado su medicación, hacer los controles, ver si está en la cama… Esas cosas. También puede ayudarles a hacer ejercicios de respiración. Ver, con su cámara, si levantan los brazos bien para inhalar, o no".

"La cosa es comprobar cómo responde la gente a eso", prosigue. "Inicialmente hace mucha ilusión [a los pacientes] ver al robot, pero hay que mirarlo a más largo plazo. Esto es un piloto de un año, veremos qué tal avanza. Inicialmente [la recepción] es buena".

El consorcio prevé la expansión de este tipo de sistemas, una vez que se demuestre su eficacia, cuando menos por toda Europa. En el proyecto "hay universidades, empresas grandes y pymes. Cada uno tiene sus objetivos. Las universidades quieren hacer su investigación y publicar sus estudios. Y las empresas quieran llegar al mercado".

Los implicados ven posibles usos no sólo en hospitales, sino también en residencias, centros asistenciales… "Hay otro piloto, con el mismo robot, en el que se entretiene a mayores con ejercicios de memoria, usando la tablet. También les hace compañía, habla con la gente… y los mayores están encantados con una cosa tan novedosa. Hemos empezado ahora, pero las pruebas de verdad empiezan este verano, en un entorno real, con pacientes".

Y a partir del verano, con fuego real, empieza también la recopilación de datos. "Vamos a medir con esos indicadores, los tres que he mencionado, que son los más relevantes, y hay algunos más", dice.

12 millones de euros

Todo esto se hace con financiación de la Comisión Europea, con fondos del programa Horizonte Europa. "Si, exactamente. El presupuesto son 12 millones y la ayuda es de diez millones para una duración de 36 meses". El resto es financiación propia de los participantes.

"Es para 41 meses", tercia Athanasios Poulakidas, de la coordinadora Netcompany-Intrasoft, que hasta este momento ha permanecido como testigo de la conversación. Su terreno es más el referido al propio uso de la inteligencia artificial.

"Se están desarrollando un montón de herramientas. Ya tenemos unas 20 innovaciones en producción, con sus propias técnicas y sus propios problemas. Todas usan machine learning", precisa Poulakidas.

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"Algunas, al menos una de ellas, utiliza los ahora muy famosos modelos largos LLM de lenguaje para traducción" (popularizados a raíz de surgir ChatGPT), continua. "Y utilizamos muchas otras técnicas, algunas robóticas, además de operación en remoto, y otras más masivas, como sensores IoT, que pueden monitorizar en una habitación si una persona está, si se mueve o si se hace correctamente una rehabilitación. Hay mucha interacción con sensores". 

"Para nosotros es muy importante señalar que esto no son soluciones [sustitutivas], sino recursos para ayudar a los humanos a este nivel. Muchos son para decirle al doctor, 'aquí es donde está el problema', o para lanzar una alerta a la enfermera. Si hay un problema, ella es la que toma una decisión", completa Poulakidas.

Ontología estándar

"En la plataforma hay algunas herramientas importantes disponibles como, por ejemplo, para entrar con autenticación segura" aporta Van Gasteren.

"Hay un servidor con la base de datos y usamos todos la misma terminología y ontología, HL7 FHIR, que es un estándar que el sector usa para describir cualquier cosa sobre enfermedades y pacientes. Todos hablan el mismo lenguaje, así que cualquier solución hecha en la plataforma se puede llevar a tu hospital e integrarse con tu sistema".

"Ese es un asunto muy importante", confirma Poulakidas, que antecede su nombre con el título de doctor, y explica que, para el entrenamiento de la IA, "hay paquetes de datos abiertos disponibles, de la comunidad investigadora. Los [datos de] pacientes son muy sensibles, deben ser protegidos y se usan en ambientes muy seguros y anonimizados en algunos casos".

También "hay históricos de datos, que deben mantenerse privados, no están abiertos para todos, pero proceden de estudios previos que podemos ver".

"Y además hay cosas que ya habíamos desarrollado antes, en un proyecto anterior, a las que damos continuidad", advierte Van Gasteren. "Tenemos paquetes de datos en imágenes, que son muy importantes, por ejemplo, para reconocer personas, sin sesgos por tamaño, raza o género. Y evitamos los problemas de privacidad con imágenes de personas, porque las creamos con realidad virtual".

Abogados y comités éticos

"Tenemos abogados en el equipo y comités éticos", subraya Poulakidas. "Ellos dicen si puedes hacer algo con los pacientes o no". Además, se organizan reuniones entre la gente de tecnología y el personal facultativo para que este se implique y evitar que ambos grupos se vean como enemigos.

Sobre el uso de imágenes hay otra aplicación muy relevante, en un piloto con Philips Medical Systems (también integrante del consorcio HosmartAI), que utiliza la IA para analizar el resultado de la instalación de un stent coronario, que "se infla" para abrir la arteria.

¿Y cómo surge y se construye un consorcio de tales características, con socios de casi todo el continente?

"La Comisión Europea detectó esta necesidad de modernizar la sanidad e hizo una convocatoria", aclara Poulakidas. "Gente con el mismo punto de vista se reunió y redactó una propuesta. Muchos de los grupos que nos unimos ya habíamos estado juntos en otros proyectos anteriores".

Luego, según las necesidades, unos conocen a otros que pueden completar lo que necesite el proyecto ("invitémosles"), y así se completa "un grupo estupendo", con el variado "expertise" disruptor que requieren los objetivos. Aunque, para coordinarse, y más habiéndose constituido durante la pandemia, apenas se vean a través de las pantallas. Salvo en ocasiones excepcionales, como esta reunión plenaria en Madrid.