El FEM alerta de que tener arquitecturas de datos obsoletas frena el impacto de la IA en sanidad

Aunque la IA tiene el potencial de transformar la atención médica en todo el mundo, el progreso se está topando actualmente con un muro invisible. Los obstáculos son los sistemas de datos obsoletos. A esta conclusión llega el Foro Económico Mundial (FEM) en el informe publicado en vísperas de su reunión anual en Davos, llamado ‘La IA puede transformar la asistencia sanitaria si transformamos nuestra arquitectura de datos’.

Según el estudio, décadas de registros aislados, formatos incompatibles e infraestructuras rígidas frenan el progreso. Para que la IA no siga siendo solo una herramienta para tareas específicas, sino que se convierta en un sistema autónomo y capaz de aprender, el FEM considera que el sector sanitario debe replantearse desde cero su arquitectura de datos.

Urge salir de la trampa del silo

Hasta ahora, las estructuras se basaban a menudo en entradas manuales y actualizaciones diferidas. Sin embargo, el futuro pertenecerá a un canal de datos inteligente y unificado que limpie la información de los sensores y las fuentes automatizadas en tiempo real y la haga directamente legible para la IA. En lugar de almacenarse en rígidas bases de datos relacionales, la información se almacena cada vez más en bases de datos gráficas multidimensionales que permiten comprender inmediatamente el contexto y el significado.

El FEM considera que otro gran problema es la investigación médica. En este ámbito, muchos conocimientos valiosos permanecen ocultos en notas o imágenes complejas, ya que son difíciles de encontrar con una búsqueda convencional. Aquí es donde entra en juego la denominada vectorización: los datos multimodales, desde textos hasta secuencias genómicas y señales clínicas, se convierten en incrustaciones numéricas. Esto permite a la IA reconocer relaciones profundas, como comparar síntomas con casos anteriores o recuperar resultados de investigación relevantes con la máxima precisión.

Seguridad y confianza

En definitiva, según el FEM, un sistema sanitario moderno necesita un data lakehouse. Es decir, un lugar de almacenamiento centralizado en el que los datos de los laboratorios, los wearables y las aplicaciones de los pacientes confluyan de forma segura y estén disponibles para su análisis. Para que la protección de datos no se quede en el camino, una fábrica de datos inteligente debe garantizar que solo los usuarios autorizados tengan acceso y que la información sea coherente.

Para garantizar que las recomendaciones de IA para los médicos sean comprensibles y fiables, éstas deben basarse en conocimientos clínicos validados. Los denominados gráficos del conocimiento podrían servir como guías para garantizar que los resultados de la IA se ajusten a las directrices médicas.

Esta transformación de la IA es más que una simple renovación tecnológica. Según la valoración del FEM, para las naciones soberanas, la creación de una arquitectura de datos preparada para la IA significa considerar la sanidad como un recurso nacional. Y, desde el punto de vista del foro, esta transformación radical es indispensable. Solo así los países podrán garantizar una atención mejor y personalizada y aprovechar al máximo el potencial de una IA con capacidad de autoaprendizaje.