Introducción
En esta conversación entre Laura Velásquez de Arkangel AI y Vanessa Paez de BMS explora cómo la Inteligencia Artificial (IA) está redefiniendo el panorama de la salud. Vanessa Paez, directora comercial de acceso y asuntos gubernamentales de Bristol Myers Squibb (BMS), aporta una valiosa perspectiva desde su experiencia en la industria farmacéutica. Este diálogo revela la importancia de la IA en la optimización del cuidado médico, subrayando la necesidad de una colaboración interdisciplinaria y una mayor conciencia sobre la adherencia al tratamiento. Además, se destaca el compromiso de Vanessa Paez con la innovación y el acceso equitativo a la atención médica, lo que refleja su pasión por mejorar la salud y el bienestar de las comunidades a través de soluciones tecnológicas innovadoras.
En este episodio se discute:
- Cómo la inteligencia artificial puede predecir la adherencia al tratamiento. Por ejemplo, se menciona que la IA puede ayudar a identificar patrones de comportamiento cultural que afectan la adherencia, así como a prever la probabilidad de que los pacientes abandonen el tratamiento debido a efectos adversos.
- Cómo la IA puede facilitar la comunicación entre médicos y mejorar la coordinación del equipo multidisciplinario
- Sobre las posibilidades que tiene la tecnología para corregir errores humanos como en el caso de un aneurisma vascular
- Se enfatiza en la necesidad de digitalizar historias clínicas para mejorar la atención médica y minimizar los eventos adversos
- Se discuten iniciativas innovadoras en farmacoeconomía, como el riesgo compartido, donde el costo del tratamiento está vinculado a los resultados del paciente.
Conclusiones
- En algunos hospitales el 70% de las historias clínicas aún se manejan en papel, lo que dificulta el seguimiento adecuado de los pacientes.
- Mediante el uso de herramientas de IA se puede compartir resultados clínicos y optimizar la atención al paciente.
- La educación en farmacoeconomía es importante para los tomadores de decisiones en salud.
- La IA ayudó a corregir un error en el diagnóstico de un aneurisma vascular, lo que llevó a un tratamiento más preciso y efectivo.
- La IA puede ayudar a identificar patrones de comportamiento cultural que afectan la adherencia, así como a prever la probabilidad de que los pacientes abandonen el tratamiento debido a efectos adversos
Transcripción
Vanessa Paez, BMS
Yo tengo un aneurisma vascular. Criterios de cirugía que es de paso corazón abierto cuando ese aneurisma llegue a 45 milímetros. Entonces todos los años que me toca mi check-up es un momento crítico de saber si ya estoy llegando a esa medida.
Gracias a la inteligencia artificial que mi aneurisma es mucho más pequeño de lo que pensábamos porque el ojo humano estaba cometiendo un error y le estaba sumando 2 milímetros a la dilatación de mi aorta.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Hola a todos y bienvenidos a AI Heroes, un espacio donde descubrimos las infinitas formas en las que la tecnología y la inteligencia artificial están transformando el futuro de la salud. Esto lo hacemos a través de conversaciones con personas increíbles de esta industria. Soy Laura Velázquez, soy cofundadora de Arcángel AI y soy su host.
Vamos con el episodio. Para ti, ¿qué es la inteligencia artificial en términos súper sencillos?
Vanessa Paez, BMS
¿Qué es la inteligencia artificial? Pues el desarrollo evidentemente de una tecnología que creo que está más allá de lo que yo te pueda explicar y tú eres la experta en eso, pero que viene a complementar el talento humano y considero que la persona, el profesional, el ser humano, no importa en qué ámbito de su vida lo veas, aprenda a trabajar junto con la inteligencia artificial. Es como realmente podrás maximizar tus talentos y el valor que le agregues a ese ámbito de tu vida.
Entonces creo que es una gran herramienta. Conjunta todo lo que haya en el mundo sobre un tema específico y lo maximiza para que tú puedas a su vez maximizar tus talentos. Yo soy Vanessa Paez, soy la directora comercial de acceso y de asuntos gubernamentales de Bristol Myers Squibb y tengo más de 20 años trabajando felizmente en la industria farmacéutica.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Oye Vanessa, mil gracias por este espacio, encantada de conocerte, chévere conectar y tener una conversación interesante alrededor de inteligencia artificial, innovación, salud, de soñarnos cómo podemos transformar este sistema.
Vanessa Paez, BMS
Muchísimas gracias a ti Laura por la invitación, encantada.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Si quieres para empezar, me cuentas un poquito de ti, de tu trayectoria, de lo que vienes haciendo en pharma y cómo llegaste a este mundo de tecnología, de ciencia de datos, muy enfocada como la salud.
Vanessa Paez, BMS
Yo empecé mi carrera en la industria farmacéutica hace más de 20 años. Soy químico de profesión, siempre soñé desde pequeñita poder trabajar en el desarrollo de nuevas moléculas, era algo que me generaba fascinación y bueno logré cristalizar eso en mi carrera, poder entrar a la industria farmacéutica. Empecé en Venezuela hace 15 años, me mudé a México, me vine para acá a trabajar en la región Latinoamérica, lo que me permitió conocer muchos países de Latinoamérica, la diversidad de la gente, la riqueza, las culturas, los sistemas de salud y que algo nos une a todos los países de la TAM, y es esa falta quizá de recursos que ponen los gobiernos y que donde la industria farmacéutica, intentamos unir esfuerzos y apoyar para que todos los pacientes tengan acceso al mayor nivel de innovación para tratar sus enfermedades. Yo bueno, si soy una apasionada por el diagnóstico temprano, porque la gente aprenda que existe la medicina preventiva y de ver como la tecnología en temas de salud avanza segundo con segundo, así que pues muy contenta porque tengo el placer de poder trabajar en algo que me fascina.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Yo sé que tú eres la directora de acceso al mercado y de asuntos de gobierno de Bristol. Así es. Desde tu perspectiva, ¿qué te llevó inicialmente a interesarte en apalancarte en este tipo de tecnologías para lo que tú haces en el día a día?
Porque no necesariamente uno necesita AI para lo que tú haces. Sin embargo, sé que tiene unos resultados muy positivos, pero no es como que mágicamente todas las directoras de acceso al mercado dicen voy a utilizar y apalancar mi inteligencia artificial de innovación para generar mayores resultados hacia los pacientes. Entonces, ¿cómo fue ese proceso inicial tuyo para interesarte en este mundo de estas nuevas tecnologías?
Vanessa Paez, BMS
Yo creo que quien no lo esté haciendo al día de hoy, y eso era una crítica que me hacía a mí misma, pues te vas a quedar atrás. Porque en utilizar recursos y herramientas que están ahí a la mano expectantes y hasta estirándose para agarrarte a ti para poder maximizar los resultados que tú tengas. Y así como el avance en salud y en desarrollo de nuevas moléculas que hoy están muy apalancadas por la inteligencia artificial y que se están haciendo cosas impresionantes.
Acabo de leer que acaban de utilizar estos Life Scissors que se desarrollaron para cortar el ADN para justo pegar un pedacito de código genético para ver si se acercaban a la cura del VIH, por ejemplo. Eso mismo, ¿cómo pones tú a la mano de los tomadores de decisión? Que al final son los que van a acceder a ese tipo de tecnologías para sus pacientes de una manera más rápida en análisis del impacto presupuestal que van a tener al adquirir estas nuevas tecnologías beneficiando a un mayor número de pacientes.
¿Cómo el diagnóstico temprano va a hacer que esos pacientes tengan una sobrevida libre de progresión o sobrevida global que son Endpoints, estudios clínicos súper importantes y que utilizando recursos de inteligencia artificial y de tecnologías de innovación ellos pueden hacer esos análisis y verlos cómo van a tener un impacto en sus instituciones que están cubriendo 97 millones de personas, 21 millones de personas y que tienen un recurso finito. Entonces, a través del uso de este tipo de tecnologías y de herramientas, tú les puedes dar una profundidad de análisis que un ser humano solito, no importa que seas el mejor contador público matemático del mundo va a poder hacer.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Esto me encanta. Lo que pasa es que yo a veces veo, yo no sé tú cómo lo percibes, porque a veces siento que en la teoría todo se ve perfecto. ¿Cómo llevas esto a la práctica en tu día a día?
¿Por qué te lo pregunto? Porque es que cuando me hablabas yo empezaba a pensar y a recordar en modelos que hemos hecho que muchas veces la teoría todo lo sostiene, el papel es perfecto, pero luego llevarlo a la realidad. Hay mucha frustración porque hay mucho fracaso en el intentar implementarlo y que no funcione.
¿Cómo has llevado eso a la realidad?
Vanessa Paez, BMS
Tienes toda la razón y yo creo que eso lo hablo mucho con mis equipos, señores. La innovación no tiene que ser cosas sacadas de los extraterrestres, son buenas ideas llevadas a la práctica y que funcionen, ¿no? Entonces siempre estamos hablando de eso, cosas que funcionan.
¿Cómo se lo podemos llevar a los tomadores de decisión? Tengo un gran equipo que me ha apoyado durante mi carrera realmente a entender cuál es la verdadera necesidad de las instituciones de salud, de los pacientes a los que atienden, de qué carecen, cómo se pueden trasladar todos los días a su consulta médica y ahí te tienes que ir a cosas muy básicas como, bueno, les pagamos el traslado. ¿Cómo realmente nosotros vamos a utilizar herramientas tecnológicas para llevar pacientes que se quedan en primer nivel de atención?
O sea, que es un médico familiar allá por la Sierra de Oaxaca a llegar a un hospital de alta especialidad para que le diagnostiquen un cáncer de piel o un cáncer gástrico. Y ese es el tipo de conversaciones que nosotros tenemos con los pagadores. A ver, si yo te pongo esta tecnología para que nosotros hagamos un seguimiento a tus historias clínicas o que tú puedas hacer un análisis de impacto presupuestal y entiendas que si tú eres el que vas a buscar esos pacientes haces este tipo de triaje con el apoyo de nosotros.
Y esos pacientes los diagnosticas por ABCD, por un algoritmo que nosotros desarrollamos a través de cualquier herramienta de red social puede ser. Y que eso hace que ese posible paciente sea diagnosticado más temprano y que sea tratado más temprano te va a costar a ti menos y por ende vas a poder diagnosticar y tratar a más pacientes. Entonces es irte realmente a entender cuál es la necesidad real de cada una de las instituciones, prácticamente de cada uno de los estados, porque la realidad de cada estado en nuestros países es diferente.
Hay algunos que tienen más presupuestos federales, otros menos. Y tratar de hacer una solución hecha a la medida con una herramienta que ellos puedan entender y que puedan digerir. Porque hay que sentarnos en la realidad.
Hay hospitales nuestros que en internet tienen. Tú vas con una herramienta súper sofisticada y te voy a poner un robot para que opere a tus pacientes y te dicen yo no tengo ni internet para que mis residentes le hagan los estudios clínicos. Entonces te tienes que ir 10, 15, 20 niveles más abajo de las soluciones que les vas a dar, ¿no?
Pero por más pequeñita que sea la solución, siempre hay algo que uno puede hacer. En ese caso entender ese paciente de la sierra cómo hace para que llegue a un hospital de tercer nivel. Que creo que ese ha sido clave en que nosotros realmente hayamos podido tener éxito en iniciativas que hemos implementado.
Entender hasta qué magnitud puedes llegar y cuál es la necesidad real, pero tailor-made. Aquí no puede ser una talla sirve para todos porque eso no funciona ya. Súper claro.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Ben, y podrías compartirnos algunos ejemplos súper puntuales donde tú hayas visto como casos específicos de inteligencia artificial que estén impactando y transformando el tema de acceso. De pronto no es en BMS claramente confidencialidad, pero donde tú hayas visto que realmente son casos concretos que tú digas aquí esto ha entregado valor, aquí esto genera resultados y cuáles han sido esos resultados. Puede ser como muy sin mencionar nombres concretos.
Vanessa Paez, BMS
Mira, yo he visto por ejemplo como la mezcla de wearables en el área de la salud para poder hacer seguimiento de telemedicina a los pacientes, cruzar esto con estadísticas que tenemos en los estudios clínicos a nivel global, que es algo que nadie tiene la, sí los capabilities, pero quizá no la capacity de sentarse a hacer ese tipo de análisis, ha ayudado muchísimo en términos de pacientes que evolucionan con cáncer, pacientes con enfermedades crónicas estilo diabetes y cardiología, ya aquí para no hacer alusiones específicas, que ha ayudado muchísimo, muchísimo a tener resultados muy diferentes en el seguimiento del tratamiento de los pacientes, en incentivar a que los pacientes tengan mayor adherencia, porque le puedes mostrar prácticamente en tiempo real, como en un mes de tratamiento donde ellos siguieron a rajatabla las direcciones y las recomendaciones e indicaciones de su equipo médico Espera, espera, espera, ¿qué es rajatabla? Ah mira, este a pie de la letra Ya tengo aquí un mix de idiomas en la cabeza de slang más bien muy raro Sí, exactamente Entonces, gracias al seguimiento y a la implementación de esta tecnología de inteligencia artificial, con wearables tú le has podido demostrar como médico tener una gran herramienta para demostrarle a tu paciente que si ellos siguen a pie de la letra las recomendaciones del médico, se adhieren al tratamiento, que por cierto, Latinoamérica tiene la baja, la tasa más baja de adherencia a tratamientos del mundo. O sea, aquí pacientes que se adhieran hasta en 15 días al tratamiento ya están por encima de lo que un paciente en Latinoamérica utiliza un tratamiento crónico, que debería ser diario por todos los días del mes Entonces, esta herramienta para que el paciente se adhiera y para el médico también poder generar data, que es algo interesantísimo poder publicar esta data, hacer aportaciones al mundo médico al mundo científico, y que esto a su vez retroalimente la inteligencia artificial para poder empezar a hacer prognosis, porque ya estamos llegando a un punto de la medicina donde hacer tratamiento va a ser old fashion ya nos tenemos que volver en realmente tecnologías de medicina preventiva.
Entonces, la inteligencia artificial es lo que nos va a venir a ayudar a hacer el análisis de todo lo que está sucediendo en vida real en lo que los pacientes están consumiendo, cómo estos medicamentos están impactando su calidad de vida, el desarrollo de su enfermedad si esta enfermedad se ralentiza si avanza, se para se cura, porque ya tenemos muchas terapias que son curativas y cómo se pueden modificar los parámetros de tratamiento a futuro, para empezar a decir, bueno, si yo le diera a un paciente que tuviera estas características genéticas, que viene de una familia, y te voy a poner un ejemplo con el que vivimos ahora muchísimo las mujeres, que viene con herencia de cáncer de mama y si esta niña, desde los 20 años, empezara a hacer un seguimiento o desde que tuvo su primera menstruación era hacer un seguimiento, todos los años de cómo está haciendo su patrón hormonal, su consumo de grasa su actividad física cómo ella realmente tiene patrones de seguimiento cuando comenzó a tomar algún tipo de prevención hormonal del embarazo, cómo impactó esto en el desarrollo de sus glándulas mamarias etcétera, etcétera una inteligencia artificial, que es la única, que podría hacer seguimiento de una paciente por 10 o 15 años te puede identificar quienes son las pacientes que a futuro podrían desarrollar cáncer de mama y todas esas mujeres podían prevenir desarrollar un cáncer de mama porque ya vas a tener patient profiles, perfiles de pacientes hechos por inteligencia artificial para hacer eso realidad, es algo que en otros países ya se hace, y que ojalá empecemos a adoptar este tipo de prácticas en nuestros países de Latinoamérica para poder hacer eso realidad porque de paso todas las poblaciones somos diferentes dependiendo de raza etcétera es real
Laura Velásquez, Arkangel AI
pero ven, ven aquí quiero hablar que me parece importante porque tú mencionaste dentro de todo lo que acabas de decir dos temas muy importantes donde la inteligencia artificial está generando mucho valor, y creo que si no lo sabes, ya en Colombia y de hecho nosotros ya estamos implementando en varios países, varias cosas de las que acabas de mencionar, que me pareció increíble y me gusta mencionarlo porque lo mencionaste varias veces las dos cosas, uno es poder hacer detección y prevención temprano, detección temprana y prevención, el ejemplo que diste fue claro en temas de cáncer de seno simplemente con factores de riesgo poder predecir quién en el futuro va a desarrollar la patología me parece hermoso en todo el concepto de poder tratar al paciente adecuadamente, a tiempo, beneficiar al sistema, reducir esos costos asociados, y además darle un tratamiento y ahí vengo con el segundo tema que hablaste fuerte de inteligencia artificial que es adherencia a tratamiento, poder predecir a qué tratamiento puede ser adherente para poder eliminar efectos adversos y generar mayor eficiencia en el resultado que al final es salvar la vida del paciente, entonces me encantan esos dos componentes, diagnóstico temprano y adherencia a tratamiento, me gustaría que profundicemos en el concepto de adherencia porque creo que no lo hemos tocado en ninguno de los episodios anteriores el tema de adherencia ¿por qué hoy la mayoría de los pacientes no son tan adherentes a los tratamientos que hay? ¿cuál es ese mayor reto que tú percibes ahí?
Vanessa Paez, BMS
dependiendo del tipo de tratamiento evidentemente, si hablamos de un tratamiento de bajo costo, aunque ambos sean crónicos, alto costo o bajo costo, va a depender mucho de la cultura del paciente porque ya te quitas la parte económica de no puedo adherirme porque no puedo comprar mi tratamiento para tomármelo diario durante los 30 días del mes si es un producto de bajo costo es un tema muy cultural, ya me siento mejor y no me lo voy a tomar, yo creo que si yo espacio las tabletas y me tomo un día sí, un día no, creo que me va bien, a mí me dijo mi vecina que ella se lo tomaba cada tres días y le fue perfecto, yo voy a hacer lo mismo, somos altamente influenciables por el entorno que nos rodea y se vuelve un tema muy cultural más allá de lo económico, en tratamientos de bajo costo.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Esto cuando no hay una prescripción médica detrás, pero cuando nos vamos al otro extremo que hay una prescripción que además son tratamientos de alto costo para enfermedades crónicas ¿qué pasa ahí? y aquí hago un paréntesis importantísimo porque en México la mayoría de la población todo es out of pocket, es un sistema muy diferente al que de pronto Colombia tiene
Vanessa Paez, BMS
que es bien bien bien opuesto me encanta el conocimiento que tienes de los mercados ciertamente ya cuando hablamos de un tratamiento de alto costo pues ahí entran a jugar una cantidad de factores en adherencia mucho más complejo, por un lado como bien lo comentaste, tratamiento de alto costo out of pocket simplemente ya no me alcanza, las pólizas de seguro se te van en los primeros 2-3 meses de tratamiento porque no es sólo el tratamiento, todos los gastos asociados a consultas médicas diagnósticos, seguimiento etcétera ¿no? ahí el factor económico creo que es el más agravante para un tema de adherencia y otro tema súper importante es que la gente no siga las indicaciones médicas y tú lo comentaste en un tratamiento que a lo mejor qué sé yo, suplementos vitamínicos o algo así, la gente puede tomar hasta anticonceptivos, tomar la decisión de adherirse o no, pero hemos visto pacientes cuyas enfermedades son silenciosas, que no tienen una sintomatología grave y no se adhieren al tratamiento aun cuando el médico les dice si no te tomas el tratamiento, tu salud está en riesgo y se ven patrones hemos observado con algún producto que llevé en otra vida donde hasta que el paciente no le daba un ACV o un infarto, no se tomaba en serio su tratamiento, y eran patologías que definitivamente amenazaban su vida, pero aunque el médico les decía si no te lo tomas te puede dar un ACV o un infarto se lo tomaba un día sí, tres días no se me olvidó, ay mañana paso por la cajita todavía no lo tengo hasta que les daba el infarto o el accidente cerebrovascular luego que ya sentían todas las consecuencias y que la habían librado como dicen aquí en México, se salvaron es cuando comenzaban a adherirse entonces tenemos que darle muchísimas más herramientas informativas sobre todo al paciente para que entienda por qué es tan importante adherirse y al médico para que pueda hacer énfasis y pueda hacer seguimiento a la adherencia al paciente, porque muchas veces llegan, doctor, que no, no logro controlar el azúcar, ¿no?, típico oye, pero seguro te estás inyectando, te estás tomando ABCD, claro que sí doctor pero él por dentro sabe que no lo está haciendo y el médico está en jaque porque no tiene una manera de comprobar qué fue lo que pasó porque no está siendo efectiva el esquema de tratamiento que él decidió para su paciente.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Aquí esto es importante y lo pongo sobre la mesa porque nosotros desde Arcángel hemos hecho diferentes modelos de adherencia a tratamiento diferentes tratamientos unos muy enfocados a temas neurales, Alzheimer, Parkinson unos cuantos, otros mucho más enfocados a inclusive adherencia a una quimio, que es ir a aplicársela, hay falta de adherencia porque simplemente vives lejos y no hay quien de tu familia te acompañe a recibir la quimio, por ejemplo entonces esto es muy importante porque yo me he dado cuenta de dos cosas y tú me puedes corregir que tú estás mucho más, sabes mucho más de esto que yo. Yo me ha quedado que uno de los grandes retos está en que el paciente deja el tratamiento porque sí y es difícil saber por qué, entonces hemos creado modelos para poder decir cuándo y por qué esto puede suceder, pero me he dado cuenta que hay otros aspectos que es mucho porque tienen efectos adversos y me gustaría que profundicemos en esto porque sé que en Latinoamérica esto no es tan regulado, pero sí sé que en Estados Unidos y por lo menos Europa sí, y es que muchas veces como hay pacientes pluripatológicos, es decir, múltiples patologías, ¿qué pasa? Les prescriben unos tratamientos que no hacen match con otros y eso en Latinoamérica no está regulado y puede generar efectos adversos ¿tú crees que eso es una gran incidencia en la adherencia o no a los tratamientos o simplemente es esto inicial que me dices?
Vanessa Paez, BMS
Mira, estoy de acuerdo contigo, creo que en pacientes pluritratados se da mucho, hace mucha falta a veces tener por parte de los médicos una visión holística de todo lo que está recibiendo el tratamiento y te comparto algo muy personal, yo soy una paciente con una discapacidad no visible, tomo un tratamiento inmunosupresor y la verdad es que me acaba de dar influencia y es cuando te sientas necesitas un médico con una visión de helicóptero para sentarse a ver absolutamente todo lo que el paciente está tomando y poder tomar decisiones que tengo que parar, que tengo que continuar y que tengo que cambiar, sin embargo concuerdo en el comentario que hiciste del tema de los eventos adversos y porque muchos pacientes paran el tratamiento por los eventos adversos y tú lo comentaste muy bien, hasta la quimioterapia es que me estoy sintiendo sumamente mal, no me la voy a ir a poner y ya se me va a pasar, cuando me sienta mejor voy la semana que viene, entonces creo que aquí juega un papel crucial del médico en informar al paciente todo lo que debe esperar y lo que no debe hacer. Hacer mucho énfasis, aunque te estés sintiendo X, Y o Z debes de continuar porque los eventos adversos de que tu enfermedad progrese va a ser mucho peor y va a poner a ponernos en una situación mucho más compleja porque vamos a tener que tratar más síntomas por un progreso de tu enfermedad. Entonces yo creo que el tema, lo dijiste muy claro, de los eventos, el manejo correcto de los eventos adversos y las expectativas que tiene el paciente.
¿Cuándo son señales de alarma? De decir señales de alarma, si presenta fiebre, vómito o diarrea debo de llamar a mi médico. Si presenta fiebre, vómito o diarrea por tres días es algo esperado el tratamiento que te estoy dando.
Continúalo, no discontinúe su tratamiento. Y creo que pasa mucho en el sector público en nuestros países donde los médicos le pueden dedicar cinco minutos de consulta al paciente porque tienen 50 pacientes esperándolos para verlos en una mañana. No se pueden tomar el tiempo, están muy limitados de poder expandirse en el tema de vamos a profundizar sobre el tratamiento que te estoy poniendo porque es tan importante que no lo descontinúes bajo ninguna circunstancia.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Me vas a matar por lo que voy a decir, pero a mí me parece horrible que un tratamiento que ya sé que te va a curar algo, te genere unos efectos tan horribles como sea el vómito, eso, diarrea o fiebre. Ey, sé que para muchas patologías es eso o la muerte, pero me parece demasiado teso como es que uno tiene que curarse algo para perjudicar a otro. Otra cosa, me parece teso.
Ey, yo cuestiono mucho, muchas cosas, pero aquí solo para ponerlo sobre la mesa. Ven, me encanta lo que dices. Entonces, ahí ya vamos dos cosas en lo que la inteligencia artificial puede ayudar para predecir adherencia.
Uno es porque el paciente va a dejar el tratamiento por su comportamiento cultural que tenga de hábitos. El otro es por esos efectos adversos. Y el tercero que quiero poner sobre la mesa, que es algo que yo vengo repensando un montón, que también puede estar equivocado y tú me corriges, es alrededor del conocimiento médico, alrededor de estas nuevas moléculas que existen.
Vanessa Paez, BMS
¿Cómo ves esto tú? Mira, yo creo que en ese caso depende mucho del médico. Siento que a medida que los médicos se van especializando, se van enrichando mucho en su área de expertis.
Y aquí nosotros tenemos que apelar como pacientes a invitar a nuestros médicos siempre a buscar el equipo multidisciplinario. Y he visto en las terapias más exitosas que me ha tocado manejar, se hace una gran amalgama entre el equipo multidisciplinario. Otro factor en lo que la inteligencia artificial puede jugar un papel crucial y facilitar esa comunicación que hay entre los médicos, porque no es como que ellos les sobre tiempo.
Se tienen que estar actualizando día y noche sobre las nuevas terapias, sobre los avances que hay, terapias viejísimas que continúan haciendo estudios clínicos y que sacan nueva evidencia científica, que también ellos tienen que estar encima de más todos los pacientes, más etcétera, etcétera, etcétera, más su vida personal y de vez en cuando comer y dormir, ¿no? Entonces creo que una herramienta que pueda funcionar como eje para conectar al equipo multidisciplinario y poder saber cada uno lo que está prescribiendo, cómo está impactando al paciente, que se comparten resultados clínicos, etcétera, es vital. Y hay algo de lo que carecemos muchísimo en nuestros países y es algo tan sencillo como el expediente electrónico.
O sea, las historias clínicas de nuestros pacientes, en el 70% de los casos, siguen llegando en papel. O sea, es impensable. Cuando nosotros nos reunimos con nuestros equipos globales y tú le dices, bueno, es que en ese hospital no hay internet y las historias clínicas se siguen llevando en papel.
O sea, tienes archivos muertos de edificios completos. Entonces es como, bueno, el mejor ejercicio que haríamos en un hospital para mejorar adherencia, minimizar los eventos adversos, mejorar el approach multidisciplinario en tratamiento, sería poder digitalizar historias clínicas.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Esto para mí es como el primer paso que uno debía hacer en muchos aspectos, es digitalizar la información. Porque digitar la información, el claro ejemplo es Colombia, es que te permite hacer esfuerzos masivos de inteligencia artificial para ir a buscar activamente esos pacientes que se van a enfermar en el futuro. México, es que me da frustración que no sea así, sabiendo que es un país tan grande, pero bueno, es como ese primer paso.
Pero aquí me voy a saltar a otro lado y es porque yo sé que has tenido varias iniciativas alrededor de crear herramientas. Creo que estás creando una de educación en farmacoeconomía y creo que hay otra alrededor de vincular como los wearables, hacer un enlace para poder predecir situaciones.
Vanessa Paez, BMS
¿Nos puedes contar algo de eso? Claro que sí, sí, claro que sí. Esta herramienta que estamos haciendo de farmacoeconomía es fieles convencidos de que todo comienza con la educación.
Nosotros no podemos llevar este tipo de iniciativas que hemos venido discutiendo. Por ejemplo, para una indicación que nosotros manejamos, acabamos de hacer una propuesta a gobierno sobre riesgo compartido, que significa tú dale acceso al paciente al tratamiento. Yo te ayude a diagnosticar ese tratamiento y según mi data clínica, sobre la evidencia que hay a nivel mundial sobre mi producto en esa indicación, ese paciente tiene que progresar.
Pero ahí entran algunos factores donde manejar vida real es bien complicado. Si el paciente se adhiere, porque todos los estudios clínicos son en un ambiente perfecto y controlado, si el paciente se adhiere, ese paciente debería progresar a los tantos meses de tratamiento. Si ese paciente progresa antes, yo me encargo de cubrir el tratamiento.
Si ese paciente alcanza el endpoint que está en la evidencia científica, tú sigues cubriendo al paciente el tratamiento. Gracias a este... O sea, sumuelo 100% de riesgo.
Exacto, exactamente. Ahora, cómo yo me siento con un tomador de decisión que a lo mejor es médico y no tiene formación en farmacoeconomía para poder entender toda la evidencia científica, cómo se analiza, cómo se aplica a la población mexicana, etcétera, etcétera. Entonces tomamos una decisión de desarrollar una plataforma de educación médica, no de educación médica, de educación farmacoeconómica que va a estar abierta para todos los tomadores de decisión de las instituciones de gobierno del país que quieran formarse en farmacoeconomía.
Estamos haciendo una alianza con ISPOR y trajimos grandes líderes de opinión en el tema para poder ayudarnos a formar tomadores de decisión con un background farmacoeconómico y que ya no sea el tema educativo un stopper para poder tomar decisiones.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Bien, y tú has pensado, esto entiendo full el tema de la plataforma, sé que seguramente van a desarrollar full modelos, hay inteligentes alrededor de predecir ese output final que tienen, pero me llama mucho la atención. Claro.
Vanessa Paez, BMS
¿Cómo haces esto escalable? Bueno, gracias a la tecnología evidentemente se puede hacer escalable, parte de lo que nosotros queremos hacer es un segundo y un tercer nivel de este curso que estamos empezando por Farmacoeconomics 101, es que las personas presenten sus propias propuestas de esquemas innovadores de acceso a la salud como certificado de segundo nivel, que ellos mismos que ya empezaron a estudiar, que están inmersos dentro de los sistemas de salud y que son los tomadores de decisión digan, lo que no hemos visto que nos ha venido a presentar la industria farmacéutica en general podría ser un esquema innovador de este estilo, para drogas de alto costo específicamente que es para lo que siempre se presentan. Así es como nosotros vemos una segunda y tercera etapa y no sé si a eso se te referías con escalabilidad y de implementación across región, eso se puede hacer así en un chasquido, ¿no?
Laura Velásquez, Arkangel AI
No, y pues apalancaba el tec súper bien y además me acabas de dar una idea brutal con inteligencia artificial para poder predecir esos outputs, luego te la comento más. Hay algo muy chévere y es que tú diseñas mucho estos sistemas de innovación internos y luego los escalas y los implementas allá afuera. ¿Cómo estructuras esto dentro de las instituciones?
Porque gran parte de lo que yo he visto en la industria con farmacos, hospitales, con aseguradores, es que iniciar ese proceso o poder estructurar esos modelos de innovación interna se vuelven retos, muy retadores. ¿Cómo estructuras tú esos esquemas de innovación, particularmente en acceso, pues porque tú estás en el área de acceso, cómo los haces tú para que tengan resultados de valor?
Vanessa Paez, BMS
Desde el momento que nosotros vamos a traer una nueva molécula al país, comenzamos a analizar la viabilidad de reembolso de esa molécula, porque al final, yo me desenvuelvo en el área de alto costo, estamos hablando de tratamientos, algunos de 6.000, 7.000 dólares al mes, son estos medicamentos súper innovadores que ya casi no tienen eventos adversos y donde nosotros decimos, bueno, un producto para cáncer de pulmón, ¿en qué tanto acceso tiene productos de cáncer del pulmón en el sistema de salud mexicano?
Y esto te estoy hablando desde que estamos haciendo la viabilidad dos, tres años antes de ver si lanzamos. Y desde ahí empezamos a analizar qué tanto se están reembolsando este tipo de productos a nivel salud, qué están ofreciendo los otros laboratorios, qué tanto acceso a diagnóstico tienen los pacientes, porque si los pacientes no se diagnostican y para poder diagnosticarlos tienes que hacer biomarcadores, por ejemplo, que ya son estudios genéticos, que tienen un costo altísimo y nosotros no vamos a poder darle apoyo al paciente para cubrirlo, porque en las instituciones de salud pública no hay, pues ya se te empieza a caer el porcentaje de viabilidad para poder lanzarlos. Y en base a eso empezamos a armar nuestros modelos y decimos, ok, si yo quiero lanzar este producto en México, que tenga reembolso de gobierno y esto le va a dar acceso a una porción de la población mucho mayor, yo tengo que dar las pruebas de diagnóstico, tengo que dar las pruebas de seguimiento cada X o Y tiempo, tengo de paso que dar un descuento de tanto, tengo que ayudar con el inicio del tratamiento. Analizamos la adherencia de los pacientes y decimos, estos pacientes que están yendo hoy a quimioterapia casi no asisten a la cuarta quimioterapia, probablemente porque ahí es donde se empieza a ver el mayor pico de eventos adversos y entonces es donde se pierden. Ahí nosotros entonces tenemos que tratar de apoyar a los médicos a que contacten a los pacientes y que tengan acceso a lo mejor a un programa de adherencia.
Y si el paciente no tiene el tratamiento, entonces nosotros le ponemos el tratamiento justo en esa cuarta dosis donde se cae. ¿Qué otra dosis se está cayendo? A la 8 y la 11.
Bueno, entonces también deberíamos de apoyar en la 8 y la 11. Y con todo eso armas tu modelo fármaco económico, ves si tu precio, evidentemente lo que tú vas a percibir con el costo del producto y con todo esto es viable y esa es la propuesta que llevas a los tomadores de decisión. Suena difícil y largo.
Es algo de pacientes.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Eso en temas de fármaco economía. Y cuando hablamos de esquemas de innovadores en temas de acceso, ¿cómo construyes tú esos esquemas de innovación en salud? No necesariamente para fármaco economía.
¿Cómo tú estructuras? Si lo puedes poner en tres pasos, no tienes que ser tres pasos, pero hazlo como sencillo, como venga, esto es lo primero por donde empezamos. Seguramente si tú jalas el hilo va a ver mayor profundidad, pero ¿cómo estructuras desde la imagen de arriba estos esquemas de innovación interna?
No solamente en fármaco economía como transversal. ¿Cómo los estructuras tú normalmente?
Vanessa Paez, BMS
Mira, es algo fascinante. Bueno, a mí creo que es la médula espinal realmente en la que se tiene que basar cualquier profesional que quiera hacer un acercamiento a esto desde mi perspectiva. Y es el patient journey.
Es entender qué pasa el paciente desde que empieza a decir tengo una tosecita y vamos a tomar cáncer de pulmón como ejemplo. Tengo una tosecita hasta ya estoy tosiendo con sangre, no puedo respirar, doy cinco pasos y me canso, tengo los labios azules ya, síntomas evidentes. Y empiezas a mapear desde que ese paciente empieza los primeros síntomas hasta que ya termine su tratamiento.
¿Cuáles son los cuellos de botella? El paciente es diagnosticado con un flujo garama muy sencillo. Va al médico, primer nivel de atención, lo pasan a un segundo nivel de atención, lo refieren a un neumólogo, el neumólogo toma la decisión de hacer una biopsia del paciente de pulmón, le pide biometría hemática, le pide exámenes sanguíneos y empieza a hacer un árbol de decisión y nos enfocamos para desarrollar el esquema innovador en los cuellos de botella del árbol de decisión.
Ir destrabando, paso número uno, paso número dos y eso es prácticamente lo que tú llevas al tomador de decisión. Mira, ya yo analicé cómo son dos pacientes de tu institución y donde se te están trabando es aquí, aquí y aquí. El paciente no tiene diagnóstico, después el diagnóstico nadie le da seguimiento ni lo refiere al oncólogo y cuando le llega al oncólogo, el oncólogo donde se le traba es que no tiene acceso al tratamiento.
Entonces yo te propongo que trabajemos juntos el diagnóstico, que haya un programa de referencia rápida al oncólogo y que ese oncólogo tenga un catálogo de medicamentos con todas las opciones terapéuticas para que pueda tratar ese paciente. Entonces si te lo pudiera resumir en tres pasos, eso es, pero todo se tiene que basar en el patient journey, en el camino del paciente.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Pues Vanessa, ya estamos llegando casi al final de esto, pero me gustaría preguntarte un poquito más, ¿cuáles son esos mitos más comunes sobre la inteligencia artificial que te gustaría desmentir?
Vanessa Paez, BMS
Mira, uno, que en cierta medida, y creo que esto nos los han dado estas herramientas que tenemos en la casa, que le hablamos y nos ponen la canción que querramos, de que están manipuladas de alguna manera comercial. Creo que desconocimiento es algo que todos tenemos que desmitificar. No satanicemos a la inteligencia artificial que está manipulada comercialmente.
Conoce los beneficios que te puede dar. Conoce realmente la profundidad de información que puede haber dentro de las herramientas de inteligencia artificial y cómo pueden facilitar tu vida. Si estamos hablando de salud, pues muchísimo más.
Otro mito que yo creo que es importantísimo desmitificar es que se utilizan nuestros datos para un fin de, no sé si decir también comercial, pero para un fin cuyo propósito no sea beneficiarte a ti como paciente. Realmente todos estos datos que se recaban muchas veces a través de inteligencia artificial, que se ponen en las áreas de salud, son para ayudar al paciente a mejorar su vida a futuro, para definir cuáles son los tratamientos nuevos que tenemos que desarrollar como industria, qué tan rápido podemos llegar de investigación y desarrollo a cortar 10 años de desarrollo de una molécula a uno y todo eso gracias a la inteligencia artificial.
Y otro que te lo puedo decir yo como paciente. Yo tengo un, y no sé si me permites compartir esto, porque lo acabo de vivir hace una semana, yo tengo un aneurisma vascular. Criterios de cirugía, que es de paso corazón abierto cuando ese aneurisma llegue a 45 milímetros.
Entonces todos los años que me toca mi check-up es un momento crítico de saber si ya estoy llegando a esa medida. Gracias a la inteligencia artificial, me acabo de enterar la semana pasada que mi aneurisma es mucho más pequeño de lo que pensábamos, porque el ojo humano estaba cometiendo un error y le estaba sumando dos milímetros a la dilatación de mi aorta. Ahora este lugar donde voy yo utiliza la inteligencia artificial para medir el tamaño de la aneurisma y me dieron la súper excelente noticia que está más pequeño y que está súper controlado.
Son los grandes beneficios que la inteligencia artificial te da, ¿no? O sea que desde todo punto de vista, bien manejada, bien implementada, direccionada y utilizada por el ser humano, porque para eso está, a servicio nuestro, para que nosotros maximicemos la manera en que tratamos a nuestros pacientes, en que los ayudamos, sea más y más, mejor y más eficaz.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Súper bien. No, pues amé este final porque siento que gran parte de valorar, a ver, yo también sé que la inteligencia artificial no es todo perfecto. Hay mucho riesgo como toda la innovación, ¿cierto?
Claro. La innovación siempre trae, y yo creo que lo he dicho antes, su luz y su sombra trae las dos caras de la moneda, pero también si uno lo trabaja y lo usa éticamente bien, realmente, y estoy convencida, y ya lo hemos validado muchas veces en arcángeles, que realmente puedes salvar vidas, y un gran ejemplo de eso es lo que, un gran resultado de lo que te acaban de decir, que digamos que estabas esperando otro resultado y finalmente pues es otro.
Siento que aquí para cerrar algo importante y estoy supremamente de acuerdo contigo en algo que dijiste al inicio, y es que este tipo de tecnologías es lo que hacen de ser una herramienta muy útil para el ser humano optimizar nuestro conocimiento, y gracias por compartir tu experiencia, tu conocimiento, tantos años en esta industria, creo que súper bien que hables y que aportes un poco de cómo adoptar, no solamente la inteligencia artificial, sino como la innovación, como un mindset para beneficio de los pacientes, me parece de mucha valentía en una industria que es tan robusta, donde no nos gusta tanto innovar, donde a veces se vuelve difícil, donde hay más en contra que en pro, encantadísima pues que pudieses estar acá con nosotros, muchísimas gracias.
Vanessa Paez, BMS
Fue un inmenso placer y gracias por darme la oportunidad de compartir un poco mi experiencia y mi perspectiva en cuanto a la innovación en la industria farmacéutica.
Laura Velásquez, Arkangel AI
Oigan, ya para terminar quisiera saber más de qué les gustaría escuchar aquí en AI Heroes, los invito a dejar una reseña, activar la campanita para que la plataforma les avise cuando publiquemos un nuevo episodio y dejarnos cinco estrellas. Recuerden que pueden conectar conmigo y discutir las infinitas posibilidades de la inteligencia artificial en salud y pueden encontrarnos en mis redes sociales en la descripción del episodio.