{"id":17719,"date":"2022-09-29T10:46:21","date_gmt":"2022-09-29T16:46:21","guid":{"rendered":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/analisis-de-ghi\/foco-hospitalario-con-hospital-italiano\/"},"modified":"2025-12-01T13:29:07","modified_gmt":"2025-12-01T19:29:07","slug":"foco-hospitalario-con-hospital-italiano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/analisis-de-ghi-2\/foco-hospitalario-con-hospital-italiano\/","title":{"rendered":"FOCO HOSPITALARIO con Hospital Italiano"},"content":{"rendered":"\n

Por Daniela Chueke Perles<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En la actualidad en el mundo se desarrollan variadas tecnolog\u00edas convergentes para la medicina y la salud, algunas ya probadas y muchas otras que est\u00e1n en proceso de maduraci\u00f3n. Para el doctor Daniel Luna, Jefe del departamento de Inform\u00e1tica en Salud del Hospital Italiano de Buenos Aires y pionero en la especialidad en toda Latinoam\u00e9rica, la tecnolog\u00eda que tiene mayor potencialidad para revolucionar la atenci\u00f3n de la salud en el futuro es la medicina algor\u00edtmica.<\/p>\n\n\n\n

\"Dr.<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Acerca de sus alcances, el Dr. Luna convers\u00f3 con Global Health Intelligence y asegur\u00f3: \u201cLo que se viene es todo un desaf\u00edo: todav\u00eda est\u00e1 por verse c\u00f3mo se integrar\u00e1n los or\u00e1culos algor\u00edtmicos en los procesos asistenciales de la salud, pero no hay dudas de que ese es el futuro de la atenci\u00f3n m\u00e9dica. En estos momentos hay tantos y tan variados dominios emergentes en el campo de la informatizaci\u00f3n de la salud que se est\u00e1 creando una burbuja; en alg\u00fan momento esa burbuja va a explotar y los que realmente van a quedar se ver\u00e1 dentro de cinco o seis a\u00f1os\u201d.<\/p>\n\n\n\n

El Dr. Luna define el \u00e1rea que lidera como un ecosistema, cuyo gran desaf\u00edo es sostener la excelencia y la innovaci\u00f3n permanente; lo m\u00e1s importante es cambiar el mindset <\/em>de los profesionales de la salud y el principal desaf\u00edo es anticiparse a los cambios. Su mirada en perspectiva vislumbra cambios profundos para el rol del m\u00e9dico y de los sistemas de salud, pero no es pesimista. En oposici\u00f3n a miradas que temen el avance de la inteligencia artificial hacia un mundo donde el algoritmo anular\u00e1 en las personas la confianza en el discernimiento propio, como se vio en la pel\u00edcula Don\u2019t Look Up<\/em>, Dr. Luna apuesta a que los algoritmos en medicina devolver\u00e1n algo de la humanidad perdida en la relaci\u00f3n entre los m\u00e9dicos y los pacientes. \u201cLos algoritmos mejorar\u00e1n la toma de decisiones, pero no se suplantar\u00e1 el rol del m\u00e9dico, solo se transformar\u00e1 para volverse un intermediario entre el algoritmo y el paciente\u201d, dice.<\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n, ofrecemos algunas respuestas m\u00e1s detalladas del Dr. Luna, en el formato pregunta-respuesta. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfEn qu\u00e9 se est\u00e1n enfocando las investigaciones del campo de la inform\u00e1tica en salud?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Actualmente la innovaci\u00f3n se concentra en la inteligencia artificial (IA), el machine learning, la medicina de precisi\u00f3n y la bioinform\u00e1tica. La salud y la medicina hoy est\u00e1n atravesadas por todos los dominios emergentes de las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n: social media, wearables, mobile health, telemedicina, econom\u00eda compartida, computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, ciencias \u00f3micas, reconocimiento autom\u00e1tico de voz (ASR por sus siglas en ingl\u00e9s), data analytics, realidad virtual, impresi\u00f3n 3D, PNL, 5G, blockchain, Inteligencia Artificial. Este panorama, en los pr\u00f3ximos 20 a\u00f1os, va a transformar todas las \u00e1reas de la atenci\u00f3n de la salud. Pero yo creo que el campo m\u00e1s promisorio es el de la medicina algor\u00edtmica, por eso estamos llevando adelante un proyecto de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfEn qu\u00e9 consiste el proyecto de inteligencia artificial y c\u00f3mo lo est\u00e1n desarrollando?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El proyecto se est\u00e1 desarrollando desde hace cinco a\u00f1os, cuando se arm\u00f3 un programa de inteligencia artificial que ya tiene m\u00e1s de 15 l\u00edneas activas, 4 de ellas que est\u00e1n actualmente en proceso de producci\u00f3n dentro del Departamento de Inform\u00e1tica en Salud del hospital. <\/p>\n\n\n\n

\u201cLo que va a terminar pasando en no muchos a\u00f1os es que los m\u00e9dicos usen los algoritmos como herramientas coadyuvantes, as\u00ed como hace 150 a\u00f1os algunos usaban un estetoscopio y otros no.\u201d<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es el desaf\u00edo y las posibilidades de aplicaci\u00f3n de este campo de estudio?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lo que vinimos haciendo en los cinco a\u00f1os pasados son la g\u00e9nesis del proceso de transformaci\u00f3n de la medicina inform\u00e1tica en una medicina algor\u00edtmica. El gran desaf\u00edo es resolver c\u00f3mo se integrar\u00e1n los or\u00e1culos algor\u00edtmicos en los procesos asistenciales de la salud. Hoy siguen siendo como islas, grandes promesas y muchas expectativas puestas en desarrollos de soluciones tecnol\u00f3gicas de todo tipo, y el mercado est\u00e1 tratando de recuperar las inversiones. Se est\u00e1 creando una burbuja que en alg\u00fan momento va a explotar y lo que realmente va a quedar se ver\u00e1 dentro de cinco o seis a\u00f1os. Entonces estaremos en condiciones de ver el verdadero cambio. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es lo que falta para llegar a la transformaci\u00f3n de una medicina inform\u00e1tica a una medicina algor\u00edtmica?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En primer lugar, tenemos que definir un criterio de lo que se entiende como inteligencia artificial (IA). Porque hoy es como una mezcla aleatoria, donde cualquier definici\u00f3n puede entrar. Pero nosotros estamos generando una taxonom\u00eda para entender que la IA es primero un campo de conocimiento y que despu\u00e9s hay que desagregar distintos aspectos de la inteligencia artificial: por un lado, el aprendizaje autom\u00e1tico del machine learning y del aprendizaje basado en reglas. Hasta el momento, solo tenemos evidencia de la aplicaci\u00f3n de la IA en el soporte de decisiones, eso es lo que realmente hay que usar. Pero a la larga, tendr\u00e1 otras aplicaciones, partiendo de la base de que el algoritmo no hace nada s\u00f3lo. El algoritmo tiene que llegar al usuario a trav\u00e9s de un sistema de alerta basado en reglas para integrarse en su proceso. Al d\u00eda de hoy, el acople entre el algoritmo y la realidad todav\u00eda no est\u00e1 hecho. Y creo que muchos de los desarrollos que se vienen haciendo se van a encontrar con que no est\u00e1n listos para dar ese paso.<\/p>\n\n\n\n

\u00a0\u201cLos algoritmos mejorar\u00e1n la toma de decisiones, pero no se suplantar\u00e1 el rol del m\u00e9dico, solo se transformar\u00e1 para volverse un intermediario entre el algoritmo y el paciente.\u201d<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Pero finalmente llegar\u00e1 el d\u00eda en que todos los m\u00e9dicos ser\u00e1n reemplazados por bots\u2026<\/strong><\/p>\n\n\n\n

No lo creo, por lo menos no tanto. Hay que ir entendiendo cu\u00e1nto tiempo va a pasar hasta que el paciente no quiera tener a un humano enfrente. Va a depender mucho del tipo de paciente. Yo veo que hay cinco grandes grupos muy diferentes en su forma de relacionarse con la prestaci\u00f3n de salud. Y el grupo m\u00e1s grande es el grupo sano. Si alguien tiene diagnosticada una enfermedad terminal su cosmovisi\u00f3n cambia y seguramente va a necesitar confiar en alguien que principalmente le d\u00e9 contenci\u00f3n y afecto. <\/p>\n\n\n\n

Me viene a la mente el personaje Baymax*\u2026<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Pero dif\u00edcilmente un algoritmo emule las emociones humanas, al menos, no se logr\u00f3 todav\u00eda, puede que en un futuro s\u00ed. Pero no suceder\u00e1 tan r\u00e1pidamente. En cambio, lo que va a terminar pasando en no muchos a\u00f1os, con la adopci\u00f3n de la medicina algor\u00edtmica, es que los m\u00e9dicos usen los algoritmos como herramientas coadyuvantes, as\u00ed como hace 150 a\u00f1os algunos usaban un estetoscopio y otros no. El m\u00e9dico que use la medicina algor\u00edtmica va a estar m\u00e1s actualizado y va a avanzar m\u00e1s r\u00e1pido, y le va a sacar trabajo al m\u00e1s antiguo que no lo usa. Pero no va a pasar que los algoritmos reemplacen a los m\u00e9dicos. En todo caso ser\u00e1n centauros, el saber m\u00e9dico aumentado por el de la computadora capaz de procesar millones de datos a mayor velocidad que la mente humana. \n<\/p>\n\n\n\n

*Baymax es un robot de enfermer\u00eda y superh\u00e9roe ficticio que aparece en la pel\u00edcula animada <\/em>Big Hero 6 de Disney.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Pr\u00f3ximos pasos<\/h2>\n\n\n\n

Cont\u00e1ctenos<\/a> para conocer m\u00e1s sobre HospiScope<\/a>, la base de datos de GHI que incluye al Hospital Italiano de Buenos Aires y m\u00e1s de 20 000 otros hospitales latinoamericanos. Esta base se cre\u00f3 como recurso para los fabricantes de equipos m\u00e9dicos indic\u00e1ndoles los equipos de base instalada que tienen los hospitales, lo cual brinda un an\u00e1lisis de propensi\u00f3n de compra y otros tipos de herramientas de planeaci\u00f3n estrat\u00e9gica para ventas y mercadotecnia.<\/p>\n\n\n\n

Las bases de GHI tambi\u00e9n emplean datos hospitalarios, entre ellos SurgiScope<\/a>, el cual registra los procedimientos quir\u00fargicos realizados en hospitales de Latinoam\u00e9rica, y ShareScope<\/a>, el cual indica la participaci\u00f3n de mercado de fabricantes en diferentes pa\u00edses latinoamericanos seg\u00fan la categor\u00eda de equipo m\u00e9dico.<\/p>\n\n\n\n

\"Hospital<\/figure>\n\n\n\n

Sobre el Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) y el Departamento de Inform\u00e1tica en Salud<\/h2>\n\n\n\n

En el Departamento de Inform\u00e1tica en Salud que lidera Luna trabajan alrededor de 200 personas. Uno de los ejes es la formaci\u00f3n de profesionales de la salud en TICs, con la carrera de posgrado de Inform\u00e1tica M\u00e9dica que se dicta en el Instituto Universitario del hospital y con las Jornadas de Inform\u00e1tica en Salud que se realizan todos los a\u00f1os desde 2003. <\/p>\n\n\n\n

El HIBA es uno de los hospitales mejor equipados de Latinoam\u00e9rica seg\u00fan HospiRank<\/a> de GHI Tambi\u00e9n es el primer hospital en Argentina y segundo en Am\u00e9rica Latina (despu\u00e9s de Unimed en Recife, Brasil) en estar totalmente informatizado, certificado en 2017 por la Healthcare Information and Management Systems Society <\/em>(HIMSS) de la escala Electronic Medical Record Adoption Model 7 <\/em>(EMRAM 7, el nivel m\u00e1s alto). Desde 2015 cuenta con la certificaci\u00f3n de la Joint Commission International <\/em>que acredita la seguridad y la calidad del paciente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Los retos de implementar inteligencia artificial en la inform\u00e1tica usada en la atenci\u00f3n m\u00e9dica y lecciones clave para hospitales en este aspecto<\/p>\n","protected":false},"author":24,"featured_media":17706,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6708,64],"tags":[],"class_list":{"0":"post-17719","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-analisis-de-ghi","8":"category-analisis-de-ghi-2"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17719","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/24"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17719"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17719\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":28674,"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17719\/revisions\/28674"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17706"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17719"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17719"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/globalhealthintelligence.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17719"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}