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"Entrevista a Margarita Sordo"
Innova Salud Digital
La doctora Margarita Sordo es investigadora en Informática Médica en el Brigham and Women's Hospital, perteneciente a Harvard Medical School en Boston, Massachusetts. Su formación se inició en el Instituto Tecnológico Autónomo de México, donde se graduó en Ingeniería en Computación. Continuó sus estudios obteniendo la Maestría en Inteligencia Artificial en la Universidad de Edimburgo, y posteriormente realizó un doctorado en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad de Sussex.
Como investigadora en Informática Médica, sus áreas de estudio se centran en la aplicación de técnicas de obtención y representación de conocimiento en biomedicina y atención médica; ontologías biomédicas; técnicas de inteligencia artificial y machine learning para el descubrimiento de conocimiento. También se dedica al desarrollo y aplicabilidad de estándares para sistemas de soporte a la toma de decisiones clínicas (CDSS, “Clinical Decision Support System” por su siglas en inglés), y para una representación e interoperabilidad coherentes. Además de su trabajo como investigadora, la Dra. Sordo es representante de México en el Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI) de la Organización para el Desarrollo y Cooperación Económica (OECD) y es miembro del comité directivo del grupo “pandemic response” de el GPAI.
Innova Salud Digital: ¿Cómo se aplica la gestión del conocimiento en sistemas de soporte en la toma de decisiones?
Margarita Sordo: El propósito del soporte de decisión es proveer de manera sistemática al personal de salud, la información y el conocimiento necesarios en el momento adecuado, para que puedan tomar las mejores decisiones para cada paciente. Para esto son necesarias estrategias y procesos de gestión del conocimiento que permitan identificar, crear, implementar, diseminar y mantener el “mejor” conocimiento, y presentarlo en el momento adecuado, siempre asegurando su vigencia, especificidad y consistencia, para satisfacer las metas organizacionales, e invariablemente manteniendo la más alta calidad de atención al paciente.
Dado que los CDSS se basan en información y conocimiento, es fundamental contar con los mecanismos y estrategias que permitan tenerlos actualizados, ya que además de la información que surge de la propia historia clínica, es posible tener información genómica, bioquímica, u otro tipo de datos provenientes de fuentes como wearables, dispositivos y determinantes de la salud. Se trata entonces de reconciliar, compaginar, integrar datos provenientes de diversas fuentes que no siempre coinciden en términos de representación y significado, y su procesamiento requiere de una plataforma que permita estandarizar los procesos de adquisición y manejo de manera consistente y sustentable. De igual manera, el nuevo conocimiento derivado de la práctica y evolución de la medicina y el descubrimiento de nuevas técnicas y medicamentos precisa de la realización de ajustes y actualización en los sistemas.
Lo anterior necesariamente tiene que ir aunado a técnicas bien definidas de desarrollo de sistemas de soporte a la toma de decisiones, que permitan incorporar de manera sustentable y transparente las dependencias existentes de múltiples fuentes tanto de datos como de conocimiento, con el propósito de consolidarlas de manera consistente, independientemente de la fuente de procedencia, y así funcionar de manera integral.
El uso de estándares existentes juega un papel significativo en el avance de la interoperabilidad. Los estándares sirven de lingua franca y permiten compartir, transformar e integrar de manera coherente y transparente elementos provenientes de diversas fuentes. Se trata de unificar y validar datos heterogéneos, no sólo en la estructura (sintaxis) sino también en el significado (semántica). La validación semántica permite la unificación sintáctica aun cuando la representación sintáctica pueda no coincidir. Entender y coincidir en el significado de la información y conocimiento facilita la captura, representación, distribución (importación/exportación) de dicha información, así como su integración y utilización en los sistemas de soporte de decisión.
¿Cómo cree que atraviesan hoy los sistemas de soporte para la toma de decisiones clínicas las actividades profesionales?
Los sistemas de soporte para la toma de decisiones han tenido y siguen teniendo una gran relevancia en medicina. Su incorporación en los flujos de trabajo e historia clínica electrónica (HCE), son esenciales para proporcionar, de manera congruente, servicios médicos de la más alta calidad. Actualmente se están dando transformaciones en el desarrollo de aplicaciones dentro de este rubro con la incorporación de nuevas técnicas de machine learning e inteligencia artificial.
Sin embargo, un aspecto primordial que se debe considerar al incorporar la inteligencia artificial y machine learning en estos sistemas de soporte de decisión, es que no sólo basta dar un resultado, una respuesta o una recomendación; es igualmente fundamental saber el por qué del resultado, qué datos, qué información del paciente, qué contexto clínico se tomaron en consideración al presentar dicha recomendación. Es decir, la explicación o argumentos que sustentan la recomendación presentada por el sistema son tan importantes como la recomendación misma. La falta de transparencia al no presentar dicha explicación, convierte al sistema en una “caja negra”, limitando así su utilización de manera confiable.
¿Cómo ve esto en relación a la gobernanza y la gestión del conocimiento?
Con la incorporación de inteligencia artificial, los CDSS tienen el potencial de crecer y diversificarse en cuanto a las técnicas que se suman a este tipo de aplicaciones. Sin embargo, con el auge actual de la inteligencia artificial, es preocupante la explosión del número de aplicaciones que solo satisfacen necesidades específicas en contextos muy puntuales, y que son “hackeadas” usando cualquier algoritmo, con datos y resultados no validados. Por ejemplo, el Dr. XX usa una app para el diagnóstico de diabetes en su clínica, sin saber cómo, ni con qué datos se creó y si los resultados fueron validados; sin saber si las recomendaciones son confiables y basadas en evidencia médica. La creación y uso indiscriminado de dichas “aplicaciones” poco confiables e intransferibles, más que avanzar el uso de la inteligencia artificial en los sistemas de soporte de decisión, ponen en riesgo la salud del paciente, y son un detrimento para el uso responsable y avance de la inteligencia artificial en salud y medicina. Se ha perdido de vista que la medicina es compleja, multifacética, multidisciplinaria y aplicable en múltiples contextos; es aquí donde la gobernanza de datos y gestión del conocimiento juegan un papel crucial, si es que queremos ir más allá de aplicaciones puntuales, que en el mejor de los casos quedan encasilladas y aisladas unas de otras, y en el peor, son un perjuicio para la salud del paciente.
Es necesario movernos hacia la creación de ecosistemas de CDSS en los que existan aplicaciones específicas, claramente diseñadas, validadas, y sustentadas en conocimiento, que se comunican transversalmente, propiciando directa o indirectamente interrelaciones a través de las cuales se compartan datos y conocimiento.
Para que esto pueda darse, debe existir consistencia en la definición y representación de datos y conocimiento, para aprovechar el conocimiento y datos existentes, así como la información y conocimiento resultantes. Ahí es donde la gobernanza y la gestión del conocimiento nos permiten definir procesos consistentes de acceso, transformación y utilización de información. A través de la gobernanza y la gestión del conocimiento podemos determinar de manera consistente el significado, representación y métodos de transformación y distribución, así como el “ownership” y cadenas de custodia de datos y conocimiento. De esta manera podremos saber claramente y sin ambigüedades qué quiere decir cada cosa, cómo se va a representar cada dato o elemento de conocimiento, cómo se van a transformar y compartir, en qué contextos aplican, quién es responsable de mantener dichos datos y conocimiento conforme este último evoluciona con la incorporación de nuevo conocimiento.
¿Cuáles cree que serían los principales desafíos que tiene por delante el dominio de los sistemas de soporte para la toma de decisiones?
Los procesos de gobernanza y representación de conocimiento tienen que converger para que surjan metodologías claramente definidas con consenso en cuanto a cómo capturar, transformar, representar y compartir conocimiento de manera sistemática. Se trata de establecer procesos bien definidos, claros, sin ambigüedades, que utilicen los estándares existentes como referencia para aumentar y consolidar definiciones, homogeneizar valores de referencia de los datos. Además es necesario contar con metodologías para la integración y comunicación de sistemas de soporte de decisión, para que estos puedan coexistir en ecosistemas de soporte de decisión y comunicarse entre sí.
Es decir, el primer paso es tener definiciones claras, representaciones firmes para entender que, aun con denominaciones diferentes, estamos hablando de la misma cosa. En segundo lugar, es necesario crear mecanismos de comunicación bien definidos, en donde las aplicaciones puedan comunicarse entre sí e intercambiar la información generada por cada una, creando así ecosistemas multifacéticos e integrales. Sólo en este contexto podrán agregarse nuevas aplicaciones que interactúen con las existentes, compartan datos y conocimiento entre sí y provean soporte de decisión inteligente sin necesidad de procesamientos o transformaciones adicionales.
Por inteligente me refiero a un ecosistema de soporte de decisión que sea capaz de discernir que, por ejemplo, si dos aplicaciones hacen cosas similares no estén juntas y provean datos redundantes, o que las aplicaciones provean información inconsistente, o fuera de contexto, ya que el objetivo de este enfoque de soporte de decisión es que todos los componentes del ecosistema brinden información y conocimiento oportunos y adecuados para tomar las mejores decisiones en cuanto al cuidado de la salud.
La Dra. Margarita Sordo compartió estos y otros conocimientos fruto de sus investigaciones durante las JIS Go Live 2020, aquí se puede ver su charla completa: https://youtu.be/YwATb7Iuxn