Anales de la RANM

113 A N A L E S R A N M R E V I S T A F U N D A D A E N 1 8 7 9 INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN IMAGEN MÉDICA Martí-Bonmatí L An RANM. 2024;141(02): 111 - 118 Figura 2. Principales componentes de la Medicina Personalizada y la Imagen de Precisión. Para realizar estas tareas, ahorrando tiempo y evitando errores de realización y obser vación, la IA necesita de un aprendizaje basado en millones de datos, unos algoritmos potentes y replicables, y una comunidad de desarrolladores en la que participen tanto expertos en IA como científicos de datos y médicos (Figura 2) . Todo este proceso de desarrollo y mejoras está muy vinculado con los profesionales que trabajan en los hospitales, incluyendo al personal de citación, técnicos, sistemas informáticos, radiólogos y médicos peticionarios. Todos ellos deben estar involu- crados en la evaluación y selección de aquellas soluciones de IA que garanticen una mejora en el proceso asistencial. La colaboración multiprofesional es pues vital en el campo de la IA en la medicina, debido a la naturaleza compleja e interdisciplinaria de los desafíos a los que se enfrenta. Las asociaciones entre médicos, científicos de datos, investi- gadores de IA y empresas son esenciales para desarrollar, validar e implementar soluciones de IA de manera efectiva, clínicamente relevantes, éticamente sólidas y ampliamente accesibles. LOS DATOS SANITARIOS EN EL ENTORNO HOSPITALARIO Los datos asistenciales primarios se recogen en los diferentes sistemas de almacenamiento de la información en un hospital, integrando la historia clínica digitalizada, la farmacia, el laboratorio, la patología, y la radiología y medicina nuclear. Estos datos provienen de la información recopi- lada durante la atención sanitaria, y se utilizan para el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de cada paciente individual. Por otro lado, los datos para uso secundario son aquellos que se reutilizan para propósitos distintos a la atención directa del paciente, con eliminación de los datos que podrían identificar al paciente, y cuya finalidad es apoyar activi- dades que van más allá de la atención clínica individual, incluyendo la gestión hospitalaria, la mejora de los sistemas de salud, la formula- ción de políticas públicas de salud, la evaluación de la efectividad de inter venciones sanitarias, y la investigación. Son pues los datos necesarios para la gestión y la innovación sanitaria. Para favorecer este uso secundario, los hospitales pueden obtener copias seudonimizadas de sus datos primarios. Estas copias constituyen el entorno dónde se puede interrogar a los datos, estructurar la información a estándares de comunicación e interoperabilidad, extraer la información pertinente, y permitir crear reposi- torios con esta información para generar bases de datos sobre las que construir cuadros de mando para la gestión y estudios de investigación e innovación. Esta información, debidamente anonimizada y con los permisos oportunos, puede entonces compartirse con otros investi- gadores e incluso ser vir para aumentar la información disponible en las infraestructuras de investigación y el Espacio Europeo de Datos Sanitarios para uso secundario en la investiga- ción (EHDS-2).