Acercando la inteligencia artificial a los servicios de farmacia hospitalaria

González-Pérez Y, Montero Delgado A, Martínez Sesmero JM. Approaching artificial intelligence to Hospital Pharmacy. Farm Hosp. 2024 Jul;48 Suppl 1:S35-S44. English, Spanish. doi: 10.1016/j.farma.2024.02.007.

M.ª Reyes Abad Sazatornil

Servicio de Farmacia. Hospital Universitario Miguel Servet. Zaragoza. Instituto de Investigación Sanitaria de Aragón (IIS Aragón). Zaragoza

RESUMEN

El artículo describe el concepto de inteligencia artificial (IA), sus técnicas fundamentales (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural), y analiza cómo ésta puede incorporarse al ámbito de la farmacia hospitalaria.
Detalla como la IA puede mejorar y optimizar muchas de las prestaciones, servicios y procesos de un Servicio de Farmacia Hospitalario centrando su aportación, fundamentalmente, en dos dimensiones: clínica y operativa.
En la dimensión clínica, resalta que puede ser gran utilidad en la optimización de la farmacoterapia y medicina de precisión, mediante análisis de datos clínicos, genéticos, farmacocinéticos y poblacionales, porque la IA puede ayudar a predecir la respuesta a fármacos, ajustar dosis, identificar subpoblaciones y seleccionar terapias óptimas. También describe cómo puede mejorar la seguridad clínica, mediante la detección automatizada de interacciones fármaco-fármaco, identificación de pacientes de alto riesgo, predicción y prevención de reacciones adversas y reducción de errores de medicación, especialmente en escenarios de polifarmacia o enfermedades complejas, y la atención farmacéutica y el seguimiento del paciente, pues la IA (a través de agentes conversacionales) puede interactuar de manera personalizada con los pacientes y aportar datos de salud de las personas, de resultados reportados por los pacientes y efectos adversos de la medicación, facilitando una intervención proactiva. Asimismo, puede ser válida en la evaluación y optimización de la adherencia terapéutica.
En la dimensión operativa, el articulo destaca que puede servir para automatizar las tareas administrativas y optimizar los procesos de gestión (gestión de stocks, predicción de demanda, gestión de caducidades, y optimización de inventarios, reduciendo errores, y desperdicios) permitiendo que los farmacéuticos enfoquen su trabajo en actividades de mayor valor añadido. También, puede ser utilizada en los nuevos modelos de financiación de medicamentos de pago por resultados ya que puede proporcionar información precisa sobre la efectividad y seguridad de un determinado fármaco frente a otros competidores en el mundo real y para analizar el riesgo de un acuerdo o contrato.
Los autores describen, además, que la IA puede emplearse en la educación y formación de pacientes y profesionales y en investigación. En relación con los pacientes, los agentes virtuales pueden ofrecerles información según sus demandas y necesidades informativas relacionadas con los medicamentos, lo que les ayudará a tomar decisiones más informadas. Para los profesionales, puede darles apoyo en la lectura y redacción científica, en la formación y en la evaluación y monitorización educativa. En investigación, permite el análisis de grandes volúmenes de datos clínicos y de investigación para identificar patrones, facilita el reclutamiento de pacientes, puede agilizar los procesos de los ensayos y buscar nuevos usos e indicaciones de fármacos ya comercializados, además de identificar nuevos efectos adversos, interacciones farmacológicas, nuevos fenotipos y biomarcadores de respuesta.
El artículo concluye que la IA puede ser una herramienta aceleradora del cambio en los servicios de farmacia hospitalaria y que los farmacéuticos que la dominen aportarán un valor diferencial.

COMENTARIO

El artículo ofrece una aproximación pertinente y bien estructurada sobre el impacto potencial de la inteligencia artificial en los servicios de farmacia hospitalaria. Su principal aportación radica en proporcionar una visión global de las técnicas disponibles y de los escenarios donde podrían aplicarse, alineándose con la progresiva transformación del rol del farmacéutico hospitalario hacia una actividad más clínica, predictiva y basada en datos. Esta transformación será especialmente relevante en el ámbito de las enfermedades raras, donde los retos que presenta la investigación y gestión de los medicamentos huérfanos requieren modelos que superen las limitaciones del dato local, y se apoyen en bases de datos amplias, estandarizadas y combinables.
Asimismo, la revisión es especialmente pertinente para el debate sobre la evaluación económica asistida por Big Data en enfermedades raras, ya que los autores destacan que la IA puede automatizar procesos, generar estimaciones más robustas y mejorar la capacidad de monitorización de resultados en vida real. Estos elementos son críticos para la evaluación de tecnologías sanitarias en patologías de baja prevalencia, donde los ensayos clínicos suelen ser limitados y los estudios de coste-efectividad requieren de información complementaria proveniente del mundo real.
La diferenciación que realiza el articulo entre aplicaciones clínicas y operativas de la IA resulta acertada, aunque en la práctica ambas dimensiones están estrechamente interrelacionadas. La automatización de tareas repetitivas y el apoyo en la validación de prescripciones permiten liberar tiempo para una atención farmacéutica más avanzada, lo que convierte la IA en un habilitador relevante para la evolución del modelo asistencial.
Una limitación del estudio es que, resulta excesivamente conceptual y profundiza poco en la madurez real de estas soluciones. La revisión presenta la IA como un conjunto de herramientas ya próximas a la adopción generalizada, pero no profundiza en la necesidad de su validación y en las dificultades para su integración en los sistemas de información clínicos heterogéneos, lo que puede conducir a una expectativa de inmediatez que no se corresponde con el estado actual de implantación en los hospitales.
La implementación responsable de las herramientas de IA exige farmacéuticos con competencias en interpretación de algoritmos, análisis de datos y valoración crítica de las recomendaciones generadas por esta. Este punto, solo mencionado de forma general en el artículo, representa un reto formativo considerable para los equipos de farmacia y en general para una gran parte de los profesionales sanitarios.
Introducir IA en un entorno asistencial conlleva aspectos organizativos y de gobernanza que no deben subestimarse. La protección de datos, la responsabilidad profesional, la transparencia en el funcionamiento de los algoritmos y la necesidad de estructuras de supervisión clínica son elementos esenciales para evitar riesgos. La transformación tecnológica debe ir acompañada de una transformación cultural, con participación activa de distintos perfiles profesionales, servicios de informática y equipos directivos, así como con estrategias claras de evaluación del impacto sobre la seguridad, la eficiencia, los resultados clínicos y la sostenibilidad. La IA debe entenderse como una herramienta complementaria al juicio clínico, no como un sustituto. Su valor reside en su capacidad para procesar información masiva e identificar patrones, pero la interpretación de esos hallazgos requiere el conocimiento del profesional y una comprensión profunda del contexto individual del paciente. preservando así la calidad y la esencia humanística de la atención sanitaria.
En conjunto, el artículo constituye un punto de partida valioso para reflexionar sobre la incorporación de IA en la farmacia hospitalaria. Su adopción puede convertirse en una oportunidad estratégica para reforzar la actividad clínica del farmacéutico, mejorar la seguridad y eficiencia del proceso farmacoterapéutico y contribuir a una atención sanitaria más avanzada siempre que se aborde desde un liderazgo clínico, la formación del equipo y una gobernanza responsable. Solo los profesionales con un amplio conocimiento de la misma podrán liderar esta transformación.