IOMED saca lo mejor de los datos gracias a IBM Cloud

Javier de Oca Catalán
CEO y co-fundador, IOMED Medical
Solutions S.L.

Los hospitales generan enorme cantidades de información médica. Un 85 por ciento no está estructurada, lo que significa que no se puede analizar ni referenciar con otros tipos de datos, lo que hace casi imposible utilizar datos clínicos al realizar análisis de posibles ahorros de costes y ganancias de eficiencia. Por ejemplo, realizar una investigación comparativa de la efectividad, que compare la eficacia de los diferentes tratamientos para una determinada patología utilizando decenas de miles de casos como muestra, es hoy en día un proceso enormemente complejo, mientras que con datos completos, estructurados e interoperables, tomaría un par de clics.

McKinsey Global Institute afirmó en 2011 que los grandes datos son la próxima frontera para la innovación, la competencia y la productividad. En un contexto de presiones financieras sobre los sistemas de salud en todo el mundo, principalmente debido al envejecimiento de la población y la disminución de la mano de obra activa, generar valor a partir de los datos es más importante que nunca. Por ejemplo, si la atención médica en EE. UU. pudiera realizar un uso integral y masivo de datos clínicos, el sector podría generar más de 300 mil millones de dólares cada año.

Esta fue la situación de partida para crear IOMED Medical Solutions S.L. y su primer producto, Medical Language API. La solución utiliza el procesamiento del lenguaje natural para procesar entradas de texto clínicas no estructuradas y extraer datos estructurados y codificados sin requerir que los médicos cambien la forma en la que trabajan. Además, esta información queda guardada  utilizando estándares reconocidos como ICD10, SNOMED y LOINC.

Medical Language API se ejecuta en servidores virutales de IBM Cloud Virtual Servers y funciona con cualquier software de registro electrónico de salud (EHR) o sistema de información hospitalaria (HIS).

Una idea toma forma

Estaba completamente convencido de que en algún momento de mi vida iba a comenzar una empresa. Hace unos tres años, compartía piso con un médico, Gabriel, que más tarde resultó ser uno de mis socios comerciales. Llegué una noche después del trabajo, totalmente frustrado con los sistemas de información del hospital, explicando el enorme potencial que se perdía debido a la forma en que se administraba la información en el hospital. Decidimos que había que hacer algo para mejorarlo. Luego comenzamos a investigar: comencé con el negocio y comencé con la parte médica y tecnológica.
Muy pronto, unimos a nuestra aventura a un biotecnólogo, Álvaro, en un hackathon, que se convirtió en nuestro tercer socio, y desde ese punto, el proyecto siguió creciendo. Cuando se puso bastante serio, decidimos dejar los trabajos que teníamos en ese momento e involucrarnos a tiempo completo en la compañía.

Reunirse con IBM

El equipo sabía que necesitaba el socio adecuado para lanzar Medical Language API. Después de escuchar varias ofertas, nos cruzamos con IBM por primera vez en el evento Health 2.0 en Barcelona. Una vez que el equipo explicó el proyecto, IBM programó una conferencia telefónica para explicar cómo funciona con las compañías de salud electrónica y el programa IBM Global Entrepreneur.

Además de poner a disposición de IOMED la infraestructura IBM Cloud, IBM nos ha puesto en contacto con los principales responsables del sector a los que nos dirigimos, tanto en términos de posibles socios como de asesores. En IOMED descubrimos que la gente presta más atención y está más dispuesta a explorar posibles colaboraciones cuando ven que cuenta con el respaldo de una empresa como IBM. La compañía aún es una startup, por lo que necesita este tipo de soporte para crecer.

Del ahorro de costes a las eficiencias operacionales

De acuerdo con Forbes, más allá de las posibles ganancias y la reducción de los gastos indirectos desperdiciados, los grandes datos en el cuidado de la salud pueden usarse para predecir epidemias, curar enfermedades, mejorar la calidad de vida y evitar muertes prevenibles. Medical Language API es la clave de ese potencial. Genera los datos necesarios con la estructura necesaria y la codificación para liberar este valor.

La combinación de datos clínicos con datos económicos podría ofrecer una sólida percepción de dónde los hospitales están utilizando sus recursos: ¿Qué es más eficiente? ¿Qué no es eficiente en absoluto? ¿Dónde pueden las cosas ser más eficientes?

Imagine un gran hospital en una ciudad con 1.000 pacientes por mes o incluso más. Este hospital podría perder más de 12 millones de dólares al año en readmisiones. Estas readmisiones podrían ser completamente evitables si el hospital pudiera analizar patrones y predecir readmisiones, lo que en realidad ahorraría esos 12 millones de dólares por año. Además, la reducción de la tasa de readmisión es un indicador de rendimiento clave (KPI) que a los hospitales les preocupa mucho.

Otra aplicación de la solución IOMED es en investigación científica. Si los médicos tuvieran una gran base de datos con conocimiento real y datos estructurados sobre millones de pacientes, podrían acelerar la investigación inmensamente, tanto en términos de investigación clínica como en términos de desarrollo de nuevos productos.

El API de lenguaje médico se está implementando actualmente en un gran hospital en Barcelona y se está probando en otros hospitales de España y Colombia. Estos son los primeros pasos para cumplir con la misión de la compañía de reforzar la medicina con evidencia y datos, identificando así las oportunidades para lograr ahorros de costos e impulsar las eficiencias operativas.

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