Spain
El Servicio Murciano de Salud es la entidad pública de la región española responsable de la coordinación y prestación de servicios sanitarios en esta Comunidad Autónoma. Su objetivo es garantizar una atención sanitaria eficiente y de calidad a los ciudadanos, gestionando los recursos humanos, tecnológicos y económicos del sistema de salud, actualmente delegado en las consejerías de cada comunidad. En los últimos años, este organismo ha puesto la gestión de la información en el centro de su estrategia con la implantación del proyecto "AZUD" consistente en la creación de un datalake único para ayudar a la prevención y la toma de decisiones clínicas. Además, gracias a esta infraestructura han podido adaptarse ágilmente a la normativa europea de espacios de datos sanitarios.
Gestión de la atención sanitaria para una población en crecimiento
La gestión de los recursos del Sistema Nacional de Salud depende de las distintas Comunidades Autónomas que conforman España. La Región de Murcia cuenta con 10 hospitales públicos, 185 centros de salud con 186 consultorios que cubren a más de un millón y medio de personas. El Servicio Murciano de Salud tenía la necesidad de adquirir y procesar la gran cantidad de información que rodea al paciente y que esta pudiera resultar útil para la práctica clínica diaria de los profesionales. El propósito final era facilitar la toma de decisiones con el paciente, así como proporcionar información que soporte las tareas de identificación, clasificación y segmentación.
Esto, unido al incremento en la demanda de información para la investigación científica tanto de actores internos como externos, obligó a plantearse la creación de una plataforma única y común de datos.
La organizacióne venía generando accesos de forma manual e individualizada pero el incremento en las peticiones lo hacía inviable. Necesitaban dar acceso a información anonimizada para estudios, ensayos y tesis. Además de estos accesos, la entidad buscaba facilitar la integración de todas las fuentes de información, industrializar los procesos complejos de datos mediante orquestación automática, correlacionar estas fuentes para la toma informada de decisiones y definir e implantar modelos predictivos mediante el uso de Machine Learning.
Junto a estas necesidades, la organización se ha tenido que preparar para cumplir con la regulación de Espacios de Datos a nivel europeo.l. Gracias a la flexibilidad, escalabilidad y gobernanza que ofrecen plataformas como la de Cloudera, el servicio ha podido adaptarse de forma fácil y rápida a estos requisitos. De hecho, el Gobierno de España ha asignado fondos por valor de 28 millones de euros a todas las Comunidades para la creación del Espacio Nacional de Datos de Salud.
El objetivo de este proyecto no es otro que contar con la capacidad de federarse con el Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EEDS) para que la información se pueda compartir, en beneficio de la medicina. Desde generar sinergias para identificar y mejorar el diagnóstico de enfermedades, predecir situaciones de riesgo o fomentar la investigación, la innovación y la elaboración de políticas públicas para mejorar la salud de los ciudadanos europeos.
Mejora en el acceso a los datos, eficiencia y colaboración en los ‘espacios de datos sanitarios’
El ente público, de la mano de Fujitsu como integrador, eligió a Cloudera por su adecuación técnica a los requisitos de gestión del dato y su escalabilidad, ya que el objetivo del organismo es aprovechar también las capacidades de la IA Generativa en un futuro.
Con la creación del datalake único gestionado a través de Cloudera, la gestión de los servicios de salud murcianos ha puesto la prioridad en el dato. Mediante el uso de la solución BASE pueden realizar analítica en tiempo real en bases de datos Impala y Hive. La plataforma les permite el procesamiento paralelo con Spark ETL y hacer ingestas también con NIFI. Por el cariz de la información que manejan, el desarrollo se ha realizado en infraestructura on premise y almacenando los datos en HDFS.
La apuesta por el modelo centralizado ha sido crucial para adaptarse a la normativa europea que se implementó más adelante, gracias a las capacidades de gobernanza que Cloudera puede ofrecer. Con el uso de la plataforma permiten el acceso a los datos solo a los usuarios correspondientes, facilitando la investigación clínica con información de pacientes anonimizada, utilizando además modelos de datos estándar para compartir este tipo de datos, como OMOP CDM, el estándar elegido por la Unión Europea.
En el ámbito sanitario se manejan datos estructurados, pero también muchos no estructurados: informes, notas de texto, imágenes de radiodiagnóstico, etc. Ahora cuentan con una plataforma para compartir información y poder federarse con otros datalakes a nivel nacional y europeo, con las ventajas que puede suponer en ahorro de tiempo y costes el entrenar un algoritmo ya creado con los datos de otra comunidad para aprovechar ese trabajo ya hecho y viceversa.
Una plataforma unificada para los datos, una base para la IA
En la actualidad, el Sistema Murciano de Salud está ampliando sus servicios para adaptarse a la normativa de espacios de datos sanitarios. Para ello, cuenta con una base muy potente ya implementada, como es el datalake único para todo el sistema, que se ha ido desarrollando en una primera fase. Gracias a ello, en atención primaria y a nivel hospitalario se ha unificado la gestión de la información en una misma aplicación.
Además, el desarrollo de este datalake les ha permitido llevar a cabo dos casos de uso reales, usando modelos de IA, con los que pueden evaluar el impacto real. Uno de ellos está enfocado a pacientes diabéticos y sus comorbilidades. El otro pone el foco en los antibióticos, un asunto cada vez más acuciante en salud pública debido a las resistencias que estamos desarrollando los pacientes. El objetivo es allanar el camino para una mayor integración de la Inteligencia Artificial en el sistema, además de incluir toda la información genómica que se posee y sacar el mayor partido de ella.
Compartición fluida en los espacios internacionales de datos
En esta segunda etapa de crecimiento, el Sistema ampliará las capacidades del datalake añadiendo herramientas de procesamiento de lenguaje natural y, en un futuro, se prevé la incorporación de IA Generativa para optimizar el tiempo de consulta, ayudando al diagnóstico o mejorar la atención al paciente a domicilio. Más allá de la parte asistencial, la organización también ve posibilidades de aplicación a la gestión de los recursos humanos y de gestiones administrativas, lo cual mejoraría exponencialmente el servicio que prestan a más de millón y medio de personas.
