“IBM Watson Health ayuda a oncólogos a analizar los Big Data para identificar tratamientos”
Ya hay dos hospitales en América Latina que han implementado la tecnología de IBM Watson for Oncology para los tratamientos de cáncer. SiliconWeek ha entrevistado a Juan Hoyos, líder de Watson Health IBM América Latina para conocer mejor esta tecnología tan innovadora.
Hace unas semanas, IBM América Latina anunciaba cómo marchaban los dos primeros hospitales de la región que ya han adoptado Watson for Oncology, un programa que tiene el objetivo de ayudar a los oncólogos a identificar opciones de tratamiento de cáncer, gracias a las grandes cantidades de datos que se pueden recopilar de los ciudadanos.
SiliconWeek ha entrevistado a Juan Hoyos, líder de Watson Health IBM América Latina para conocer mejor esta tecnología y saber cómo puede ayudar a los centros sanitarios y a sus pacientes.
– ¿Cómo el sistema Watson es capaz de conocer mejor al paciente?
Es estimado que cada persona puede generar en su vida mas de 300 millones de libros de información relacionados a datos de salud. Los sistemas de IBM Watson Health buscan ayudar a los médicos y profesionales del área de salud a analizar volúmenes expresivos de datos estructurados (informaciones objetivas y con referencia absolutas) y no estructurados (informaciones subjetivas como textos libres, recetas, imágenes, videos) y darle sentido clínico a estas informaciones.
El objetivo fundamental es reaproximar la relación médico-paciente, para que los clínicos puedan conocer mejor a los pacientes, entender mejor sus quejas y estados de salud y también tener a IBM Watson Health para que los ayude a correlacionar estos datos con bibliotecas gigantes y actualizadas de información buscando identificar las mejores opciones de tratamientos para cada paciente de forma individual. Es hacer realidad la medicina personalizada.
– Explique a nuestros lectores qué mejoras básicas aporta IBM Watson al tratamiento de un paciente con cáncer.
Tratamos de dejar claro que IBM Watson Health no tiene el propósito de diagnosticar o tratar los pacientes. Nuestro posicionamiento primario es que IBM Watson Health pueda ayudar a los oncólogos a analizar y correlacionar una cantidad gigantesca de información para ayudarlos a identificar opciones de tratamientos más precisos y personalizados para cada paciente. No todos los pacientes responden igual a los tratamientos; IBM Watson Health permite a los médicos acceder y correlacionar opciones alternativas de tratamientos que puedan ser más efectivas a través del análisis de alteraciones genéticas y proponer el uso de nuevas drogas que estén en fase de desarrollo (clinical trials, se le llama en inglés).
– ¿Cómo recopilan sus sistemas los largos volúmenes de datos?
IBM Watson Health tiene una base de datos de oncologia (cáncer) que se actualiza contínuamente, con más de 290 enciclopedias médicas, 200 libros científicos y 12 millones de páginas de texto. El sistema analiza estos dados, los correlaciona con miles de casos históricos y los compara con los datos del paciente que está siendo analizado. Todo esto lo hace a través de sistemas cognitivos de inteligencia artificial en segundos, los cuales leen, analizan, comparan y entienden el lenguaje natural con datos estructurados y no estructurados de informaciones y les dan significado.
-¿Qué mejoras han visto en los tratamientos para enfermos de cáncer en los hospitales de América Latina donde están presentes, desde que llegase Watson, frente a la situación anterior?
En América Latina tenemos grandes centros de excelencia para tratamiento del cáncer. Conozco a grandes oncologistas en América Latina que se comparan a los mayores y mejores oncologistas del mundo. Sin embargo esto es, por lo general, puntual en grandes centros y no están distribuidos en todas las regiones.
El otro desafío que encontramos es que, aunque la capacidad y el conocimiento están disponibles, es cada vez mas dificil mantenerse actualizado. Se estima que un doctor tendría que leer más de 20 horas al día para mantenerse actualizado con todo las nuevas informaciones clínicas publicadas en el mundo.
En estos nuevos centros que utilizan IBM Watson Health, hemos podido ver una mayor distribución y acceso a la información, un aumento de productividad (una vez que Watson hace el análisis en un par de segundos) y claramente, una uniformidad o disminuición de la variabilidad de tratamientos. Los 2 primeros hospitales de América Latina que están implementando Watson for Oncology para asistir a los médicos y recomendar el mejor tratamiento para pacientes con cancer son Mãe de Deus de Brasil y Grupo Angeles Servicios de Salud de Mexico.
-La gestión de los grandes volúmenes de datos es uno de los grandes retos de las empresas, ya que mucha información está desorganizada o no es necesaria ¿Han visto ustedes que deban aún mejorar partes del sistema para que el servicio de Watson for Oncology sea óptimo?
Por supuesto, siempre hay espacio para optimizar. La oncología tiene un espectro muy amplio de actividad. El desafío mayor es acelerar la enseñanza a Watson en nuevos tipos de cáncer. Se estima que hasta el final de 2017, IBM Watson Oncology pueda cubrir mas de 80% de todos los tipos de cánceres.
La gran ventaja es que los sitemas de IBM Watson Health van más alla de los sistemas de inteligencia artificial. Los sistemas de IBM Watson Health son sistemas cognitivos, lo que quiere decir que son sistemas que entienden, razonan, interactúan y aprenden. Esto les da la habilidad de continuar aprendiendo y actualizándose más sobre lo que ya saben.
-¿Cómo se imaginan, a grades rasgos, un hospital de última generación en unos años, qué novedades creen que llegarán a este sector del eHealth en crecimiento?
Hay muchos desafios en la area de salud y entre los mayores desafíos están la acesibilidad y la mejora de la calidad. Es por esto que IBM ha apostado en crear plataformas en “Cloud” (o virtuales) para ayudar al acceso, y soluciones cognitivas que permitan aceder y correlacionar una variedad astronómica de informaciones para ayudar a médicos y profesionales de salud a tomar las mejores decisiones.