Google quiere facilitar el desarrollo de aplicaciones de salud

Google quiere facilitar el desarrollo de aplicaciones sanitarias y, para ello, presentó durante The Check Up, el evento anual de salud de la compañía, Open Health Stack, un kit de código abierto construido sobre un estándar de datos interoperables.

El objetivo de Open Health Stack es acelerar la creación de aplicaciones para profesionales sanitarios que necesitan acceder a información y datos para tomar decisiones con conocimiento de causa. Por ejemplo, las enfermeras pueden disponer de la información que necesitan para atender a pacientes en zonas rurales o consultar datos de población para vigilar la salud de una comunidad.

Uno de los componentes de Open Health Stack es el SDK FHIR para Android, que garantiza la seguridad y la privacidad de los datos almacenados en la aplicación, además de hacerla accesible sin conexión para que pueda utilizarse incluso en lugares sin cobertura celular ni acceso a Internet. Open Health Stack también proporciona directrices de diseño para mejorar la experiencia de los profesionales sanitarios.

Google está compartiendo historias de socios para mostrar cómo se está aplicando Open Health Stack en diferentes casos de uso. Uno de ellos es el de Kenia, donde una aplicación de salud materna ayuda a voluntarios a trabajar con mujeres embarazadas en comunidades rurales.

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También durante el acto, Google destacó que ha dedicado los últimos años a investigar la Inteligencia Artificial (IA) orientada a la atención sanitaria. Los avances de la compañía tienen que ver con Large Language Model (LLM – herramientas de Inteligencia Artificial (IA) utilizadas en la comprensión y generación de diálogos en texto) y asociaciones que están aportando soluciones en el mundo real y nuevas formas de detectar enfermedades.

En el ámbito del LLM, Google introdujo en 2022 la app Med-PaLM, una versión de PaLM ajustada para el ámbito médico y, según Google, la primera en obtener una “puntuación de aprobado” superior al 60% en preguntas de licencia médica en Estados Unidos, incluso presentando justificaciones. Recientemente, Med-PaLM 2 mostró un rendimiento constante en preguntas de examen médico de nivel “experto”, con una puntuación del 85%.

En el ámbito de las asociaciones, Google dio a conocer una alianza con Jacaranda Health, una organización sin ánimo de lucro con sede en Kenia centrada en mejorar los resultados sanitarios de madres y bebés en hospitales públicos a través de soluciones digitales. En el África subsahariana, la mortalidad materna es elevada y escasean los profesionales capacitados para manejar ecógrafos, muy utilizados para evaluar la evolución del embarazo. A través de esta asociación, se llevará a cabo una investigación exploratoria para aplicar herramientas de IA para apoyar los exámenes de ultrasonido in situ de las mujeres embarazadas.

También se ha establecido otra colaboración con el Chang Gung Memorial Hospital (CGMH) de Taiwán en torno al uso de los ultrasonidos, pero esta vez para la detección del cáncer de mama. Además de la mamografía, que puede ser menos eficaz para determinadas poblaciones, como las que tienen mayor densidad mamaria, siempre se recomiendan las ecografías para detectar indicios precoces de cáncer. La asociación también explora modelos de IA en esta tarea mediante ultrasonidos.

La tercera iniciativa está relacionada con el trabajo realizado con la Mayo Clinic hace tres años. En este caso, la IA ayuda en el largo proceso de planificación de la radioterapia. Un paso intensivo en ese proceso es una técnica llamada “contorneado”, en la que los médicos trazan líneas en las tomografías computarizadas para separar las zonas cancerosas del tejido sano cercano que podría resultar dañado por la radiación. Este proceso puede durar hasta siete horas para un solo paciente. Los resultados del estudio y el modelo de radioterapia desarrollado se publicarán en breve. En el marco de esta asociación se llevarán a cabo nuevas investigaciones.

Google también colabora con socios para estudiar en entornos asistenciales los resultados de la investigación sobre el cribado de radiografías de tórax de sospechosos de tuberculosis mediante IA. Según la OMS, la tuberculosis es la novena causa de muerte en el mundo, y más del 25% de las muertes por tuberculosis se producen en África. Aunque es tratable, la tuberculosis requiere soluciones de cribado rentables para detectar precozmente la enfermedad y reducir su propagación en las comunidades.

Una asociación con una organización dirigida por Right to Care, una organización sin ánimo de lucro con amplia experiencia en el tratamiento de la tuberculosis en África, hará que las pruebas mediante IA estén ampliamente disponibles en toda el África subsahariana.

Google e imágenes de exámenes

Google quiere que las organizaciones sanitarias utilicen su software y sus servidores para leer, almacenar y etiquetar radiografías, resultados de resonancias magnéticas y otras imágenes médicas. Con las funciones de Medical Imaging Suite,  anunciadas en octubre de 2022, los profesionales sanitarios también podrán acceder a imágenes sanitarias de forma más accesible, interoperable y útil, lo que incluye poder anotar imágenes y crear modelos de aprendizaje automático para la investigación.

“Google fue pionera en el uso de la IA y la visión por ordenador con Google Fotos, Google Image Search y Google Lens. Ahora estamos dando rienda suelta a nuestros conocimientos, herramientas y tecnologías de imagen para las empresas sanitarias y de ciencias de la vida”, afirma Alissa Hsu Lynch, líder global de Google Cloud para estrategias y soluciones tecnológicas sanitarias.

Google afirma que no tiene acceso a datos sanitarios protegidos, alegando que trabaja conforme a la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA), una ley federal estadounidense que regula el uso de la información de los pacientes.

“Con los avances tecnológicos, el tamaño y la complejidad de las imágenes médicas han crecido. Sabemos que la IA puede permitir diagnósticos más rápidos y precisos y contribuir así a mejorar la productividad de los profesionales sanitarios”, afirma Lynch en una entrevista a Forbes.

Duelo contra AWS

Google Cloud y AWS se disputan el liderazgo en el sector de la imagen médica con soluciones en la nube. El diagnóstico por imagen, que engloba exámenes como radiografías, resonancias magnéticas, ecografías, tomografías computarizadas y endoscopias, es una importante herramienta diagnóstica que facilita el diagnóstico y permite hacer un seguimiento de los resultados del tratamiento.

Mientras que Google anunció su Medical Imaging Suite para hacer las imágenes sanitarias más organizadas, accesibles e interoperables en la nube, AWS tiene su Amazon HealthLake Imaging, que almacena grandes volúmenes de imágenes médicas, y Amazon HealthLake Analytics, centrado en el análisis de datos, ambos como características de Amazon HealthLake, una plataforma en la nube de datos sanitarios que se lanzará a finales de 2020.

Hasta ahora, la impresión es que Google Cloud se centra en aspectos concretos y también en reducir la carga de trabajo de los profesionales sanitarios, mientras que AWS parece adoptar un enfoque más global, considerando la recuperación y el análisis de imágenes médicas como motor de la adopción de servicios en la nube.