La IA y la automatización se encargan de las tareas repetitivas, mientras que el profesional sigue siendo responsable de la toma de decisiones y de su significado para el paciente.
El Dr. Deniz Topcu, es profesor de Bioquímica Médica y director de laboratorio en el Hospital Municipal de Esmirna en Turquía. Es especialista en aplicaciones de inteligencia artificial para la autoverificación de resultados de laboratorio y presidente del Comité de Internet y Comunicaciones Digitales de la IFCC.
Esta será su primera vez en CALILAB de forma presencial porque ya ha participado en dos oportunidades en el congreso en línea VirtuaLAb de FBA.
En diálogo con FABAinforma Topcu contó:”Ya he estado en Argentina una vez, el año pasado visité Buenos Aires antes de dar una conferencia en Brasil. Fue una experiencia impresionante y tuve la oportunidad de explorar gran parte de la ciudad. Este año espero conocer otros lugares de Argentina”.
¿Qué opinión le merece este evento científico internacional organizado por la Fundación Bioquímica Argentina?
CALILAB reúne en un mismo lugar a profesionales de laboratorio de muchos países. El simposio conjunto entre la FBA y la IFCC sobre inteligencia artificial es un buen ejemplo de ello; conecta a la comunidad regional con los debates a nivel global. Como presidente del Comité de Internet y Comunicaciones Digitales de la IFCC, valoro mucho eventos como este, ya que facilitan el intercambio de conocimientos en ambas direcciones.
¿Cómo definiría el Laboratorio Clínico 5.0?
Para mí, el Laboratorio Clínico 5.0 implica una tecnología al servicio de las personas, y no al revés. El Laboratorio 4.0 se centraba en la automatización, la conectividad y los datos. El Laboratorio 5.0 vuelve a situar al paciente y al profesional de laboratorio en el centro. La IA y la automatización se encargan de las tareas repetitivas, mientras que el profesional sigue siendo responsable de la toma de decisiones y de su significado para el paciente. La calidad, la sostenibilidad y la resiliencia forman parte de la definición, no son elementos adicionales.
¿Qué temas se abordarán en la ponencia “Medicina de laboratorio basada en datos antes de la IA: mejora de la calidad, intervalos de referencia y utilización de pruebas”?
Mi mensaje principal es sencillo: antes de hablar de IA, debemos aprovechar los datos de los que ya disponemos. Todos los sistemas de información de laboratorio almacenan millones de resultados. Mediante los métodos adecuados, estos datos pueden mejorar la práctica diaria desde este mismo momento. Analizaré tres áreas:
- Calidad: control de calidad en tiempo real basado en el paciente, que utiliza los resultados de los propios pacientes para detectar errores analíticos.
- Intervalos de referencia: métodos indirectos que estiman los intervalos de referencia a partir de datos rutinarios, permitiendo que cada laboratorio verifique los intervalos correspondientes a su propia población.
- Utilización de pruebas: cómo los datos de laboratorio revelan el uso excesivo o insuficiente de las pruebas, y cómo actuar al respecto.
Estos aspectos constituyen, además, la base de una buena IA. Si los datos y los procesos no están preparados, la IA no será de ayuda.