Unboxing #2 El reto del tratamiento de datos de pacientes en proyectos de IA, con Ariadna Masó

Resumen de la entrevista

AdrIAn: ¿Cómo nace la idea de Sanno? 

Ariadna: Sanno nació a partir de mi experiencia personal con una enfermedad digestiva crónica y a raíz de observar, sobre todo desde la visión de paciente y de trabajar con profesionales de la salud que existían muchos vacíos en la información y el seguimiento de enfermedades crónicas.

Esto me llevó a crear una plataforma que gestione datos de pacientes de manera segura, facilitando su seguimiento en clínica y estudios. 

AdrIAn: ¿Cómo mejora el día a día para el médico soluciones como la de Sanno? 

Ariadna: Dado que los médicos tienen poco tiempo con cada paciente, Sanno permite ofrecerles una visión más completa de la situación en la que se encuentra el paciente.  

Esto incluye datos que se recopilan entre una visita y otra y de los que se hace un seguimiento. Estos datos pueden abarcar no solo la parte más aguda de la enfermedad, sino también desde brotes y estilo de vida, hasta ansiedad y nutrición, por ejemplo; y que pueden estar correlacionados con la misma patología. 

AdrIAn: ¿Cuál es el mayor reto en la implementación de la IA en Sanno? 

Ariadna: Uno de los mayores retos es explicar cómo funciona el modelo de IA. Sanno interpreta una variedad de datos complejos y la dificultad radica en educar a los usuarios sobre cómo se construye el algoritmo y el tipo de datos que se usan. La adopción de la IA va muy ligada a esta educación. 

AdrIAn: ¿Cómo, desde Sanno, os enfrentáis al desafío de consentimiento de los pacientes y la protección de sus datos? 

Ariadna: El consentimiento de los pacientes es crucial. Tenemos un proceso en dos pasos: primero, en la consulta, donde el médico informa al paciente; segundo, en nuestra plataforma, donde el paciente decide qué datos quiere compartir.  

Le damos al paciente un control total sobre sus datos, permitiendo que detengan el intercambio de estos cuando lo deseen. En ensayos clínicos, anonimizamos y agregamos los datos para mayor seguridad. 

AdrIAn: ¿Cuál es la mejor vía para obtener el consentimiento de los pacientes? 

Ariadna: Obtener el consentimiento es como un puzle que requiere de mucha información y educación. Involucramos tanto a pacientes como a profesionales sanitarios para que comprendan cómo se gestionan los datos. Trabajamos continuamente en mejorar la comunicación y la claridad sobre los niveles de consentimiento y la usabilidad de nuestra plataforma. 

AdrIAn: ¿Cuál ha sido vuestro mayor aprendizaje hasta ahora? 

Ariadna: Nuestro mayor aprendizaje ha sido la importancia de la comunicación y el feedback tanto de pacientes como de profesionales de la salud. Es vital entender sus preocupaciones y preguntas para mejorar constantemente la manera en que nos comunicamos con ellos y asegurarnos de que se sientan cómodos con el uso de la plataforma. 

AdrIAn: ¿Cómo os enfrentáis al desafío de la aplicación del Machine Learning al dataset? 

Ariadna: En Sanno, analizamos datos a diferentes niveles, desde la clínica hasta el nivel macro. Usamos Machine Learning para identificar patrones en cohortes de pacientes, lo que nos ayuda a entender mejor el impacto de los tratamientos y la evolución de patologías a nivel individual y poblacional. 

AdrIAn: ¿Con qué tipo de datos se ha entrenado al algoritmo de Sanno? 

Ariadna: Nuestro algoritmo trabaja con varios tipos de datos, como demográficos, de estilo de vida, nutrición y salud, entre otros. Es crucial que los modelos no se basen solo en poblaciones con acceso a la sanidad privada o que excluyan a diferentes grupos de la población.  

También capturamos datos en tiempo real, como los relacionados con la glucosa o brotes de enfermedades crónicas, para entender su impacto en la salud del paciente.