La IA irrumpe en el hospital para predecir la demanda de los medicamentos

La Inteligencia Artificial está transformando el ámbito sanitario y, de forma muy particular, la Farmacia Hospitalaria. Así lo asegura en Redacción Médica Emilio Monte Boquet, jefe de sección del Servicio de Farmacia Hospitalaria en el Hospital Universitario y Politécnico La Fe (Valencia), que tiene claro que la IA es "una verdadera revolución por su potencia y velocidad de cambio" que, en cambio, "no se ha explotado todo lo que hubiera sido posible" en el entorno sanitario. Es por esto que ha querido reivindicar como su aplicación puede aportar múltiples ventajas sobre seguridad en pacientes y trazabilidad farmacéutica. Además, reconoce que el verdadero cambio que ha llegado ha sido la IA generativa.

El facultativo apunta que existen modelos de IA "clásica" basados en machine learning, pero que su expansión se ha visto limitada "por la dificultad que tienen los sistemas sanitarios para disponer de suficientes datos de calidad, los datos necesarios, en el formato necesario y en el momento necesario". No obstante, considera que esta situación está cambiando, gracias a la IA generativa y a que "hemos entendido la importancia de generar esos datos de calidad para que los modelos sean verdaderamente útiles".

"Ahora disponemos de herramientas muy potentes y fácilmente accesibles, que, bien utilizadas, pueden ayudarnos a potenciar nuestras competencias profesionales y hacer nuestro trabajo más eficiente" asegura. En este sentido, dice que "tenemos que verla como un ayudante que sabe muchas cosas, que es capaz de aprender y que está siempre disponible para ayudarnos". En este momento, "estamos en fase de entender en qué y cómo nos puede ayudar y de aprender a utilizarla para sacar su mejor rendimiento", añade.

Aplicación en hospitales españoles

Justo sobre sus aplicaciones en Farmacia Hospitalaria, Monte Boquet explica que puede colaborar en "la mejora de la personalización de la atención al paciente". Según detalla, "al analizar datos de su historial médico, junto con información sobre la eficacia de diferentes medicamentos, la Inteligencia Artificial puede ayudar a los farmacéuticos de hospital a predecir qué tratamientos serán más efectivos". "Esto no solo mejora los resultados de salud, sino que también puede reducir los efectos secundarios y las interacciones medicamentosas adversas", apunta.

Otra área clave es la gestión del inventario: "La IA puede hacer previsiones de la demanda de medicamentos basándose en tendencias históricas y actuales, así como en factores externos que pueden influir". Asimismo, destaca su papel en la seguridad del paciente, donde esta tecnología puede desempeñar un papel crucial "al identificar posibles errores en la prescripción de medicamentos analizando las prescripciones y comparándolas con bases de datos de medicamentos y sus interacciones, alertando a los profesionales de la salud sobre posibles problemas antes de que ocurran".

El especialista en Farmacia Hospitalaria subraya también el valor de la IA generativa en la formación, ya que "puede crear simulaciones y escenarios de aprendizaje personalizados basados en los desafíos y necesidades reales del entorno hospitalario". "La IA puede ser de gran ayuda en investigación, en información de medicamentos y en la mejora de nuestra productividad en cualquiera de nuestras áreas de trabajo", resume.

Seguridad y experiencia del paciente

Monte Boquet recuerda que la Inteligencia Artificial tendría un papel relevante en mejora en la seguridad del paciente en la "identificación de errores de prescripción, predicción de efectos adversos relacionados con medicamentos o predicción del riesgo de interacciones", pero también en la seguridad en el proceso de elaboración de medicamentos: "Por ejemplo, incorporando sistemas de IA por vídeo o imagen durante el proceso de preparación de mezclas intravenosas".

En cuanto a la eficiencia, señala que la IA generativa ha mostrado ser "muy útil" en aspectos como "la analítica de datos, obtención de indicadores, cálculo de adherencia al tratamiento, mejora en la gestión de procesos, creación de diagramas de flujo o mapas mentales". Además, menciona su relevancia en la "creación de material multimedia dirigido a pacientes, generación de ideas, elaboración de contenidos, gestión del tiempo, automatización de tareas administrativas y revisión de literatura".

Aspectos que, en definitiva, prometen mejorar de forma notable los resultados clínicos y la experiencia del paciente hospitalizado. A la hora de validar un tratamiento, "no solo hay que tener en cuenta el tratamiento en sí mismo como indicación, dosis, intervalo, duración y duplicidades, sino que se debe incorporar y tener en cuenta información clínica relevante para el mismo", explica el facultativo. Este proceso, reconoce, es "costoso", pero "ahí es donde la IA puede ayudarnos". Aunque en España la implantación es aún incipiente, "existen ya resultados publicados, especialmente en Estados Unidos, donde se demuestra la utilidad para detectar potenciales problemas y para validar de forma automática y muy fiable un porcentaje importante de prescripciones", lo que permitirá poner el foco en los  pacientes más complejos.

SEVEM y la trazabilidad farmacéutica

En relación con el Sistema Español de Verificación de Medicamentos (Sevem), donde "hay un registro masivo y normalizado de datos", Monte Boquet también subraya el rol clave de la IA dentro del ecosistema de la gestión y la trazabilidad farmacéutica. En este sentido, destaca tres posibles benefiicios. El primero de ellos es la "detección de patrones anómalos". El especialista menciona modelos que "analicen en tiempo real los logs de verificación para descubrir patrones de uso inusuales (ubicación, horarios) y priorizar así su inspección".

Aparte, destaca el "enriquecimiento con datos logísticos, a través de la correlación de verificaciones con rutas de suministro y stocks hospitalarios o almacenes para alertar de desvíos o riegos de rotura". Por último, apunta la oportunidad de contar con "clasificadores de incidencias", donde un  asistente que ayude a clasificar y priorizar tickets de incidencias Sevem, proponiendo acciones estándar bajo supervisión". 

El facultativo se muestra optimista respecto al futuro de esta tecnología, aunque advierte de los desafíos que persisten: "Existen muchos retos, tanto de ámbito técnico, como regulatorio o ético. Y también retos formativos, ya que la interacción con la IA debe hacerse de forma correcta para minimizar los riesgos de su utilización, que son muchos". "No podemos olvidar que nos movemos en un entorno muy complejo y delicado, como es el mundo de la salud, donde la fiabilidad de los modelos de IA debe ser máxima", recalca. "Creo que esta interacción correcta con la IA es una nueva competencia digital que no podemos ignorar y que debemos adquirir cuanto antes", concluye.