Empecemos por el principio. Te formaste como ingeniera informática. ¿Siempre tuviste claro que querías dedicarte a ello?

De pequeña se me daban muy bien las lenguas y la filosofía, tenía facilidad, pero me interesaba más entender cosas que suponían un reto personal como la mecánica y las matemáticas. Por otro lado, mi hermano mayor tenía un ordenador cuando yo aún estaba en la escuela, y lo tenía desesperado instalándole programas, jugando y conectándome de más mayor a internet para chatear con las vecinas, así que a la hora de elegir bachillerato ya apunté hacia la ingeniería informática.

¿Cómo fue tu llegada al IDIAPJGol y el primer contacto con el SIDIAP?

Trabajaba en la UPC cuando una compañera me comentó que había una plaza de informática en el Instituto. Me interesé y, como me gustaban mucho las bases de datos, cuando me explicaron lo que era el SIDIAP me pareció que podía encajar. Y dicho y hecho, empecé como Data Manager y entendiendo lo que es la Atención Primaria de la mano del Dr. Elorza.

¿Cómo ha evolucionado el SIDIAP desde que empezaste a trabajar allí?

Cuando llegué, el SIDIAP era muy joven, había procesos manuales y aún no se conocía mucho internacionalmente. En España y en Europa en general, la investigación con datos reales (Real World Data) justo empezaba.

Ahora, el número de proyectos de investigación con participación catalana, su nivel y su impacto han aumentado muchísimo. Gracias a ello también ha crecido el equipo, hemos mejorado la documentación que enviamos a los investigadores e investigadoras y también la tecnología que utilizamos. Por ejemplo, se ha reducido a la mitad el tiempo de actualización de los datos, que ahora es semestral; se han mejorado los indicadores de calidad, se han ampliado las fuentes disponibles para investigación y se han aumentado los Common Data Models (CDM) internacionales en los que participamos.

¿Y cuál crees que ha sido tu aportación personal?

Con los años me considero una buena traductora entre los equipos investigadores y sus necesidades y los técnicos. A nivel personal, he trabajado mucho en la automatización y optimización de los procesos tecnológicos del SIDIAP, en la visibilización nacional e internacional de la plataforma y del trabajo del equipo —que es mucho más que proporcionar datos— y en impulsar los proyectos tecnológicos desde dentro.

¿Destacarías algún estudio concreto en el que el SIDIAP haya sido clave para dar grandes pasos adelante?

Los datos del SIDIAP se han utilizado en muchos estudios de patologías distintas que han conseguido un gran impacto.

Sí recuerdo especialmente los proyectos contrarreloj que se hicieron al inicio y durante la pandemia de la COVID-19, cuando estábamos todos confinados, donde se caracterizaban primero los pacientes, luego las olas y las complicaciones derivadas, y posteriormente se evaluaba si había efectos adversos de las vacunas.

Aun así, antes y después de la pandemia se han realizado estudios de alto impacto como el estudio REGIPREV, el primer proyecto con datos SIDIAP en 2011; el APRES, donde se vio que el uso de antibióticos en algunos casos puede ser contraproducente en términos de resistencia; o el estudio 4E, en el que se evaluó la efectividad de las estatinas en población mayor.

Pueden verse todas las publicaciones con SIDIAP en: https://www.sidiap.org/index.php/ca/activitat.

¿Estáis aplicando ya la Inteligencia Artificial (IA) en el SIDIAP?

Sí, actualmente colaboramos con investigadores e investigadoras para aplicar algoritmos de IA a proyectos de investigación en Atención Primaria. Trabajamos el texto libre (NLP), hacemos predicciones y estamos desarrollando algoritmos de Deep Learning en las bases de datos para garantizar la pseudoanonimización.

¿Qué retos crees que permitirá alcanzar la IA en el SIDIAP?

Creo que con IA, y con técnicas de explicabilidad (XAI), podremos encontrar relaciones que aún no están preconcebidas y eso lo hace muy emocionante. Se podrán usar datos SIDIAP para validar modelos de predicción de riesgo y así trabajar en su implementación en el sistema de salud.

Gracias a la IA también será mucho más fácil garantizar que los datos solicitados para investigación no presentan riesgos y así poder simplificar su acceso.