Introducción
En este episodio, hablamos con Lorice Scalise, CEO de Roche, una líder en el sector de la salud con más de 20 años, discutimos la importancia de la Inteligencia Artificial en salud, los desafíos para su adopción, y cómo puede transformar la atención médica. En este episodio cubrimos estos temas:
- Importancia de la Inteligencia Artificial en salud
- Barreras para la adopción de la IA
- Necesidad de modernizar la salud
- Uso de IA en ensayos clínicos
- Regulación de datos de salud
- Sesgo en los datos de IA
- Transformación de la salud a través de la tecnología
Conclusiones
- Lorice Scalise destaca la importancia de la inteligencia artificial en la salud, cómo los datos ayudan a anticipar enfermedades como la diabetes, y cómo la tecnología puede ayudar a descomprimir los servicios sanitarios.
- La resistencia al cambio y la tendencia a mantenerse en el pasado son barreras para la adopción de la IA en la salud. Señala que las herramientas ya existen, pero a menudo no se utilizan.
- Lorice subraya que un sistema de salud eficiente necesita adoptar las herramientas tecnológicas actuales, no las del pasado. El acceso a la atención de la salud es un desafío clave a abordar.
- Lorice propone el uso de la IA en ensayos clínicos y el uso de datos para mejorar la eficiencia y la atención al paciente son ejemplos de cómo Roche está utilizando la IA.
- Lorice propone que los gobiernos deben regular la forma en que se almacenan y utilizan los datos de salud y sugiere que esto podría suponer un cambio de poder.
- Lorice toca el tema del sesgo en los datos y cómo esto puede afectar los modelos de IA. Habla de la necesidad de tener en cuenta estos sesgos al desarrollar y utilizar la IA en la salud.
Transcripción
Laura Velasquez, AI Heroes
Para ti, ¿qué es la inteligencia artificial?
Lorice Scalise, Roche
Bueno, la inteligencia artificial, como el nombre ya dice, es una inteligencia generada a través de los datos de forma artificial. ¿Por qué? Porque se sacan los datos y desde ahí se genera una inteligencia, se genera una información, se conectan. Es interesante pensar desde esa perspectiva que qué es la inteligencia, la inteligencia es la conexión, la conexión de puntos, de datos, de información. Y lo mismo pasa con la tecnología, sumamos, juntamos datos, conectamos esos datos de forma... de alguna forma correcta, digamos así, entre comillas, y de ahí salen informaciones que son relevantes. Para mí eso como veo.
Laura Velasquez, AI Heroes
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. Bueno, hoy nos acompaña una mujer que me parece un privilegio poder tenerla acá. Tiene una experiencia impresionante, más de 23 años trabajando en esta industria de salud. de Pharma, fue la CEO de Roche Argentina y ahora es la líder de Roche Brasil, siento la primera mujer latinoamericana en poder liderar esta Pharma en Brasil particularmente, y me llena de emoción poder escucharla, me llena de energía poder ver el recorrido que ha tenido y poder ver el inteligente que es y sabia que es, así que un privilegio que esté aquí con nosotros.
Lorice Scalise, Roche
Yo soy Loris, soy farmacéutica, soy bioquímica y hace más de 20 años trabajo con salud. Más que un trabajo, es una pasión. Yo creo muchísimo que la base de cualquier sociedad es tener una sociedad sana. Personas que sean capaces de empoderarse, de actuar, de dirigir un país. Pero todo eso arranca o empieza con la salud. Entonces para mí el diagnóstico es una pasión porque a través de datos. tenemos una información relevante a aquella persona y la persona puede tomar una decisión con eso. Te doy el ejemplo de cuando tuvimos la pandemia del COVID. Aunque no tuviéramos ningún tratamiento, aunque no tuviéramos una vacuna, el hecho de tener el dato si estábamos o no con el COVID nos daba la posibilidad de tomar decisiones. Entonces, para mí es... Trabajé 20 años... En diagnóstico y ahora hace tres años trabajo en la otra división de Roche, que es la farmacéutica, que es la parte donde trabajamos más con las moléculas, con los productos, con el tratamiento, menos con el diagnóstico.
Laura Velasquez, AI Heroes
Me gusta mucho lo que hablas del dato, porque el dato puede ser lo que sea. Puede ser una muestra de un paciente, puede ser un número, puede ser una imagen, puede ser lo que sea y al final del día, si sabemos interpretar ese dato, pues nos puede dar muchos insights. Entonces me gustaría profundizar ahí porque me llamó mucho la atención ese concepto. ¿Tú cómo ves eso en la toma de decisiones del día a día? Obviamente apalancado de los datos. ¿Cómo ves este concepto del dato, la posibilidad de darle mayor valor en volumen? ¿Cómo ves eso? Me encantaría que profundicemos ahí.
Lorice Scalise, Roche
Yo también cuando pensaba en esta charla que íbamos a tener hoy, pensaba que de alguna forma las cosas pasan y después en un momento nombramos esas cosas. Yo creo que de alguna forma la inteligencia artificial o la inteligencia a través de los datos o la inteligencia a través de la información acumulada ya pasa hace mucho. Pero hoy tenemos la claridad de nombrar eso como una inteligencia artificial. Y yo digo eso desde... Mi lugar, que es un lugar más chico, otra vez, del diagnóstico y de la salud. Hace mucho que nosotros tenemos datos como si medís una glucosa a 200, sabes que estás con diabetes. Y yo lo que veo es que de alguna forma ya venimos hace mucho trabajando con eso, pero hoy tenemos dos posibilidades que a mí me fascinan, me encantan. Primero es que tenemos muchas más herramientas disponibles y mucha más capacidad de procesamiento de esos datos. Y el punto es, ¿cómo? ¿Cómo alimentamos o cómo preparamos para crecer exponencialmente en todo esto que ya de alguna forma hacemos? Primero, yo desafío pensar que no teníamos antes ningún tipo de inteligencia artificial. Creo que ya la teníamos por ahí más simple o más chica. El inicio no es ahora, ya empezó hace mucho. Y de ahí, ¿cómo hacemos para crecer en eso? que la verdad es una evolución de algo que ya nos beneficiamos, que de alguna forma ya lo hacemos.
Laura Velasquez, AI Heroes
Loris, tú desde toda la experiencia que tienes en la industria de salud, particularmente con Roche, me gustaría que profundizáramos ahí. O sea, ¿cómo ves tú estas herramientas de inteligencia artificial aplicadas a lo que tú haces hoy en día como el líder de esta gran pharma Roche en Brasil y particularmente en temas de acceso?
Lorice Scalise, Roche
Desde mi lugar y también pensando en el sistema de salud, yo veo una oportunidad brutal cuando pensamos que los sistemas de salud hoy enfrentan retos muy marcados. Por ejemplo, cuando pensamos que la población crece, crece muchísimo y el sistema no está preparado para eso. Entonces la pregunta es, ¿tenemos que preparar el sistema para todo eso o tendríamos que usar otros recursos? ¿Cómo? los datos, la inteligencia artificial para tener otras soluciones de salud. Te doy ejemplo. Cuando nosotros tenemos diferentes datos de un paciente y cruzamos esos datos, yo podría adelantar que ese paciente va a tener un diabetes. Se sigue de la misma forma. Entonces, yo podría antes. que ese paciente se torne un paciente con diabetes, prevenir, llegar a ese paciente, conectarme con ese paciente de diferentes maneras. Porque para mí la inteligencia artificial no es una solución de mañana, es una solución de hoy. Pero de alguna forma insistimos en vivir en el pasado. Insistimos en creer que la solución para enfrentar los retos de salud es construir físicamente más hospitales, más centros de atención. Y tal vez no sea eso. Tal vez las soluciones sean usar herramientas que tenemos disponibles hoy, como la inteligencia artificial, para detectar, prevenir y descomprimir los servicios sanitarios. El problema es que enfrentamos los retos de hoy con herramientas de ayer. Tenemos que enfrentar los retos de hoy con las herramientas de hoy. Para mí es fundamental y crítico ser una voz que impulsiona, que impulsa todo el tiempo y no seguir recorriendo a las herramientas conocidas del pasado.
Laura Velasquez, AI Heroes
Me gusta mucho lo que dices y qué delicia escucharte, porque de alguna u otra forma me parece muy bonito eso que dices que estamos acostumbrados como seres humanos a quedar en el pasado, a buscar soluciones del ayer que hoy no se ajustan en absoluto a los tamaños del problema que tenemos hoy. Entonces me gusta mucho y me gusta mucho porque básicamente lo que quieres decir es que necesitamos es un sistema operativo nuevo que permita ser muchísimo más con menos, ser más eficientes desde la data misma. Y me encantaría preguntarte ahora... ¿Cuáles son esos desafíos que tú enfrentas hoy como líder en Pharma y cómo tú ves que hay oportunidad de apalancarse con ella ahí?
Lorice Scalise, Roche
Yo creo que el primer desafío es el acceso, el acceso de los pacientes. ¿Por qué? Porque hoy los pacientes llegan tarde. ¿Y por qué los pacientes llegan tarde? Por todas las ineficiencias y porque otra vez seguimos viviendo con soluciones de ayer. Te doy ejemplos concretos. ¿Vas a un restaurante hoy y haces tu reserva por...? por tu celular. Y si por cualquier razón no vas más al restaurante, lo borras, sacas, cancelas y punto, ya está. Y la mesa que iba a ocupar vos se abre para otro. Para un turno médico en Brasil, no sé cómo es en Colombia, en el sistema público, todavía es un papelito, tienes que llamar o ir allá y agendar. Hay un papel, hay una computadora que está más o menos, en muchos lugares no hay ni computadora, no hay, no usan las herramientas. Entonces, Por ejemplo, pacientes que llegan tarde al tratamiento pasan porque no tuvieron la posibilidad de llegar antes. Entonces, una de las barreras de acceso es, por ejemplo, cómo llega ese paciente al sistema de salud. En Brasil los datos no están conectados. Entonces, el paciente arranca otra vez desde cero. Entonces, los retos que enfrentamos son un sistema de salud desbordado por el crecimiento populacional. que todavía vive con herramientas de ayer, como por ejemplo, la falta de la tecnología, los profesionales que no son entrenados para esa realidad, los datos que no están conectados, desde el hardware hasta el software y hasta las personas con las skills, con las habilidades necesarias para manejar todo eso.
Laura Velasquez, AI Heroes
Ben, quiero hacer doble clic ahí. Ahorita hablabas de que ya pueden existir estas herramientas o de pronto ya existe este tema tecnológico, pero de alguna forma el profesional no lo usa o el sistema no lo usa. ¿Tú crees que es un problema de que no hay herramientas tecnológicas ya implementadas con las capacidades y la infraestructura instalada que tenemos o de pronto también? Es problema también de los profesionales que estamos ahí que de pronto no adoptamos tan eficientemente esta tecnología hasta que ya es como 100% impuesta.
Lorice Scalise, Roche
Yo te digo que las herramientas ya existen, ya están disponibles. Yo creo que tenemos, tal vez, desde mi perspectiva, una cuestión de resistencia. Resistimos muchísimo a los cambios, porque tenemos una idea equivocada de que cambios son pérdidas. Cuando se cambia algo, hay como un desgaste, una pérdida o algo. Hay un peso, una dificultad en hacer el movimiento. Creo que un poco por resistencia. Porque al final del día los sistemas de salud, los profesionales, somos los seres humanos que de alguna forma nos mantenemos haciendo lo que estamos acostumbrados a hacer hasta que se genere un caos. Yo creo que estamos más que preparados para el momento presente. No creo que sean herramientas del futuro, algo que se va a desarrollar, creo que tenemos. Pero otra vez tenemos mucha dificultad de salir del pasado.
Laura Velasquez, AI Heroes
Me gusta mucho esto. Ben, ¿y tú qué construyes equipos de alto rendimiento? ¿Tú qué has construido? Bueno, eres una líder innata social que me parece hermosísimo. ¿Cómo haces para que tu equipo, y eso, bueno, adopte este mindset de innovación, de unir este mundo de lo público y lo privado para transformar los sistemas? ¿Cómo haces desde ese liderazgo para que realmente tu equipo pueda ser un gran ejemplo para la comunidad? trabaje adoptando estas tecnologías, pero más allá de eso, que lo disemine a través de todo lo que hoy en día es Roche Brasil.
Lorice Scalise, Roche
Yo contesto de dos formas. Primero, Roche es una empresa de más de 20, 25 años, pero sigue siendo una empresa familiar. Entonces, nos da bastante tranquilidad eso, porque es una empresa que tiene muchísimo foco en innovación. Nosotros invertimos casi un 20% de la facturación bruta de total, vuelve desarrollo e investigación. Entonces, eso ya de partida, uno que decide trabajar en esa empresa tiene que estar como todo tiempo trabajando en la industria. un paso adelante. Nosotros creemos que la innovación está en los productos que ofrecemos, pero también la forma como trabajamos y la forma como trabajamos, con qué herramientas trabajamos. Y la otra parte que contesto también a tu pregunta es, nosotros entendemos que un buen negocio, esas son palabras de nuestros CEOs, Chairman ahora, Severin Schwan, que para nosotros un buen negocio es un negocio que deja para la sociedad en que estamos. Y nosotros, la base de todo lo que hacemos es la innovación. Entonces, estamos todo el tiempo llevando, discutiendo y buscando alternativas para poder generar en el entorno que trabajamos, en la parte del sistema de salud, de que nosotros somos actores activos, esta vena de innovación, de proponer soluciones, de proponer alternativas, de buscar, encontrar. posibilidades y diálogo para que pueda pasar, porque otra vez hay resistencias, hay dificultad de diálogo, hay dificultad de entender la necesidad de inversión en ese sentido.
Laura Velasquez, AI Heroes
Interesante. Muy chévere. No sabía que era una empresa familiar. Pero muy bonito. Oye, y soy testigo de eso que dices, porque con ustedes de alguna u otra forma en Latinoamérica ya estamos haciendo cosas muy enfocadas a diferentes patologías particularmente, pero sí, cada uno tiene esa voluntad. principal de cambio, de construir, de transformar. Me parece súper bonito. Ven, hay algo que quiero tocar que yo siempre he visto que ustedes mencionan y es que ustedes han identificado como cuatro pilares principales como de cambio y están muy enfocados obviamente a acelerar esas nuevas tecnologías, adoptar esas nuevas tecnologías. Ahora es buscar soluciones financieras mucho más eficientes. La otra es apalancarse 100% dentro de los datos existentes. Y lo último es optimizar esa infraestructura que permita adoptar todas esas llegadas tecnológicas. Bajo esa mirada, ¿ustedes hoy qué hacen con inteligencia artificial que nos puedas poner de ejemplo para apalancar esos cuatro pilares que tú digas, definitivamente esto nos ha acelerado el impacto en el paciente, esto nos ha acelerado el acceso, el diagnóstico temprano?
Lorice Scalise, Roche
Sabes que cuando hacemos un ensayo clínico, tenés el grupo de pacientes que toman la droga, la medicación, y otro grupo que se llama control. Y en un estudio clínico de una patología de una genética, de una condición genética, era muy difícil tener un grupo control. hasta porque tienes que tratar. Y para eso, para solucionar esa cuestión, se usó la inteligencia artificial. Se usó los datos colectados en ese estudio, se usó esa solución para poder encontrar, tener los datos necesarios del grupo control sin necesarios, sin tener que hacer eso a través de tener pacientes que estuvieran ahí sin tomar la droga. Ese es un ejemplo. Entonces, cuando nosotros empezamos a desarrollar una molécula, en el pasado había mucho más tentativas y errores. Y hoy, a través de esa inteligencia de los datos genéticos, ya puedes específicamente decir, ese paciente sí se beneficia de eso, ese paciente no. Y hoy ya sabemos, por la inteligencia artificial, por los datos, que yo tengo que dar la medicación para estas pacientes y para las otras no. Entonces se ahorra el tiempo, el descanso de la persona, para no decir la plata para el sistema, pero eso para mí es aún menor. Entonces, contestando a tu pregunta, la inteligencia artificial ya está muchísimo presente en la salud. Y yo diría que me encanta pensar que desde que nosotros fuimos capaces de decodificar un gen, Eso para mí es el principio de toda inteligencia artificial en la salud. A partir de ahí las combinaciones se fueron hechas. Vamos haciendo combinaciones y vamos siendo capaces de tomar decisiones con eso.
Laura Velasquez, AI Heroes
¿Ven cómo hacemos para que esto sea más escalable? ¿Cómo hacemos para que disminuya esa brecha de acceso que es tan tesa y tan grande actualmente en el mundo?
Speaker 1 | 16:40.555Yo creo que eso es como poder hacerlo el día que seamos capaces, el día en que los países tengan como prioridad, uno, primero, la interoperabilidad de los datos. Para tener cualquier cosa de inteligencia artificial, vos lo sabes mejor que yo, porque sos un experto en eso, tenemos que tener los datos almacenados y tenemos que tener los datos limpios. Punto. Poner todos los datos en un servidor, en un lugar limpio. Con estos datos y con una dinámica y con una gobernanza, que todos los datos siguen llegando ahí. Entonces, el día en que ningún paciente, que todo el paciente en el momento en que hace un check-in, en el momento en que entran a un hospital, todos sus datos son inmediatamente almacenados, en ese momento vamos a tener una revolución en la salud. Pero tremenda. de eficiencia, de acceso, de cura, de todo. Pero ahí está el reto.
Laura Velasquez, AI Heroes
Ahí está el reto, sí, clarísimo. ¿Y cuál crees tú que es el primer paso desde el individuo? Bueno, desde el individuo muy complejo, o sea, desde cada institución, ¿cuál sería el primer paso para ese gran futuro?
Lorice Scalise, Roche
Para mí, si hay una cosa, responsabilidad del Estado, es poner eso, es hacer la regla, donde primero, cómo son esos datos, de qué forma tienen que ser almacenados, y que eso tendría que ser una regla como cualquier, un marco, una definición regulatoria como cualquier otra de un país. Los datos de los pacientes, porque es una cuestión de salud pública, no es una cuestión ni del privado, ni del individuo, hay que tener un marco. Por ejemplo, yo creo que en Colombia, como en Brasil, tenemos un sistema público y privado que conviven. Independiente de eso, los datos de salud de los pacientes tienen que estar almacenados. Aunque yo vaya en un sistema privado, mi sistema privado puede tener mis datos, pero al mismo tiempo yo tengo que disponibilizarlo para el sistema. Pero es difícil, porque hay muchos intereses. Inclusive porque hoy ya se sabe que a través de los datos, hoy se me preguntan, ¿qué es poder? ¿Dónde está el poder? No está en la plata, está en los datos. Entonces hay que hacer un movimiento de poder. Entonces por eso tal vez tengan las dificultades de los gobiernos de poner ese marco.
Laura Velasquez, AI Heroes
Hay un tema que yo a veces me cuestiono mucho, es el tema del bias en la data. Porque ahorita que hacemos tantos modelos de estos, yo siempre me pongo a pensar si es que deberíamos exigir más en que haya igualdad entre temas de género, por ejemplo. en adquirir estos datos para, sea un modelo de enfermedad renal crónica, sea un modelo de oncología, sea el que sea. Y luego digo, pero es que es imposible, pues porque no tenemos la data. ¿Cómo percibes tú esto? Pues porque tú ya tienes una experiencia muy profunda en el sistema de salud, bueno, en lo que significa salud para el mundo, ¿no?
Lorice Scalise, Roche
Por ejemplo, en recursos humanos. Se intentó en algunos momentos usar la inteligencia artificial para la contratación. Y sí, los datos que tenemos hoy tienen vieses, tienen valles. ¿Por qué? Porque hoy ya sabemos que tenemos menos mujeres que hombres en posiciones de liderazgo. Entonces, los perfiles que tienes o cuando buscas la data, viene con ese vies, con ese valles. En cualquier otro rubro sería lo mismo, pero ahí se queda la pregunta, bueno, no uso los datos porque los datos tienen bias. No, para mí la decisión es, yo traigo los datos, trabajo esos datos, tengo la transparencia de cuáles pueden ser esos bias, los corrijo artificialmente y voy, por ejemplo, cuanto menos datos tengo, yo creo que sí, existen los bias, existen los vieses, inclusive existen porque hoy, por ejemplo, Las mujeres no llegan al sistema de salud muchas veces. ¿Por qué no llegan? Porque muchos de los sistemas de salud atienden o tienen médicos disponibles de 8 a 5, 4 de la tarde, de lunes a viernes. Y las mujeres en ese horario no están disponibles para ir o están con los chicos o están en el trabajo, etc. A mí me encantaría un día mapear todos los viajes que encontramos en los datos de salud, porque eso va a ser exactamente el reflejo de cómo se va a hacer la salud. de las injusticias, de los bias, de las dificultades que tenemos en nuestra sociedad. Pero cuando vos tenés un sistema de salud que todavía está en el papel, que no tiene una computadora, que no podés agendar un turno, que agendas un turno, después conseguir en seis meses un examen. ¿Por qué? Porque no están conectados, porque no tienen los datos, porque está todo muy manual. Las chances que te traten. en el tiempo que necesitas para lograr estar curada, son muy bajas. Es una tristeza eso, pero es algo que seguimos peleando en América Latina para que todas las personas tengan el mismo derecho a la vida y a la salud.
Laura Velasquez, AI Heroes
Total. Pero también es muy bonito ver que a lo que existe hoy de la data, aún así uno puede cerrar la brecha de acceso entre zonas, por ejemplo, rurales y urbanas, que es tan bonito. Por ejemplo, yo me acuerdo mucho que leía un artículo, no me acuerdo si era tuyo o de otro lado, pero sí me acuerdo que en una población del norte había mucha más incidencia de diferentes tipos de cáncer que la del sur. Y eso es inaceptable que suceda, porque cómo es posible que... Dependiendo de dónde vivas, de la dirección en la que estás, según tu estatus, tengas mayor probabilidad de que te detecten a tiempo que otras zonas donde no tienes esa posibilidad. O sea, es completamente injusto. En cambio, hoy esto lo permite mucho. Creo que sí, lo decías tú.
Lorice Scalise, Roche
No, creo que los puntos principales que, primero volver al tema que hablamos en el principio, los datos hace mucho que están disponibles, de alguna forma la inteligencia artificial, tal vez con otros nombres, ya estaban ahí como dando vueltas. Creo que otra vez la decodificación genética trajo una revolución para la salud muy, muy importante. Hoy hablamos de tratamientos muy personalizados. Yo sé cómo eres tú, tu genética, yo sé cómo es este tratamiento, yo sé cómo es tu... si tienes un tumor, cómo es este tumor, cuáles son las características genéticas. Entonces, hoy en día ya existen drogas que nosotros llamamos multitumores. que en realidad están desarrolladas para ir y atacar exactamente aquel código genético del tumor, independientemente de en qué parte de tu cuerpo está. Entonces, otra vez, ya veníamos trabajando, ya venimos en la salud trabajando con los datos hace mucho. Por otro lado, creo que todavía tenemos un espacio, una oportunidad grande. para trabajar en el sistema de salud a través de los datos, de una forma integral e integrada para que los datos estén disponibles y que se pueda generar no solo eficiencia para el sistema, descomprimir los servicios sanitarios, pero principalmente generar esperanza para los pacientes, eficiencia en sus tratamientos, porque de todo lo que estamos hablando acá hoy es de una persona. que tiene el derecho de vivir plenamente esa existencia, porque de verdad no sabemos si tenemos otras. Ojalá tengamos millones de otras existencias. A mí me encantaría volver a este planeta, a este lugar, un millón de veces. Es de un lugar más humano que tenemos que tomar esos temas.
Laura Velasquez, AI Heroes
Sí, ese tema es demasiado triste, además, porque, bueno, en Colombia es un poquito distinto. Creo que gran parte de la población accede. a salud, digámoslo así. Y sí, todavía hay una brecha entre rural y no rural, pero de alguna u otra forma se accede de una manera muy bonita y digamos que no sé si tan oportuna, pero se accede y se trata y se disminuyen como esos rates cada año. Pero de alguna u otra forma siempre hay un tema de inequidad muy fuerte cuando se trata de enfermedades, por ejemplo, crónicas. Lo veo full en temas de leucemia en niños. ¿Cómo es posible que un niño que tenga un estrato social más alto se pueda detectar a tiempo y el otro no? No sé si tienes más ejemplos que quieras darnos ahí, porque me encantaría escucharlos. Además, estoy tomando nota muy atenta, porque ahí es donde vas a seguir trabajando en Arcángel.
Lorice Scalise, Roche
Te voy a contestar de dos formas. Primero, los retos. Yo diría que el principal reto de la salud en general, y hay América Latina, pero también puedo decir en el mundo, y lo vivimos muy fuerte durante el COVID también, es que necesitamos urgentemente ganar eficiencia. para que el sistema siga incorporando innovaciones. Porque lo que pasa es que el hecho de no tener eficiencia, un reto con la financiación del sistema de salud. Y al no hacer frente a las ineficiencias, porque las evitamos, porque no movemos, porque no actualizamos, porque no digitalizamos, porque... Entonces empezamos que... El presupuesto que tenemos no va a ser nunca jamás suficiente para hacer frente a todas las innovaciones que están por venir. Porque no solo Roche, pero las farmacéuticas en general están trayendo. La tecnología evolucionó tanto y las industrias evolucionaron tanto a través de la digitalización de los datos y de todo. Hoy una molécula en cinco años tenés una molécula nueva, en tres años nueva, en tres años tenés otra cosa. Entonces las soluciones van a venir como cada vez más rápido y al sistema. se sigue viviendo en la share, no va a estar preparado para ofrecer esas innovaciones a los pacientes. Y tal vez desde nuestro lugar como actores de la salud, desde la industria, es cómo desafiamos, cómo aceleramos, cómo colaboramos de forma activa, cómo somos colaborativos para todas esas innovaciones. Para mí creo que ese es el... El punto principal que yo veo como, en toda parte, por supuesto hay países que están más evolucionados que otros, pero creo que en general hay un gap entre la innovación que somos capaces de generar desde un lugar y cómo el sistema todavía no es capaz de absorber esas innovaciones.
Laura Velasquez, AI Heroes
Y que muchas veces si nos señalamos mucho en el sistema de salud, estamos muy acostumbrados que es el paciente. Y señalamos y señalamos, pero se nos olvida que aquí también hay un paciente. Y que cada uno es un paciente. Y que el día de mañana nos toca a nosotros también ese turno. Entonces, ¿qué tal si somos más eficientes? ¿Le damos más esperanza al paciente? Oye, Lloris, de verdad, te agradezco infinitamente.
Lorice Scalise, Roche
Primero, de mi parte, yo que les agradezco por el espacio, por dar voz. Yo creo que siempre que podemos compartir ideas y perspectivas distintas es la forma que tenemos de ampliar una inteligencia colectiva. Creo que el mundo necesita más gente como ustedes que van ahí moviendo y poniendo inquietud. Necesitamos ser provocados para que salgamos del lugar de comodidad y quedamos un poco más inquietos. Necesitamos más personas inquietas como ustedes. Muchísimas gracias. Muy linda semana y gracias por el espacio y por la oportunidad.
Laura Velasquez, AI Heroes
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.
