La importancia de los datos de salud

Gracias a la tecnología que se conoce como Internet de las Cosas, el fabricante de motores de aviones General Electric está revolucionando la industria aeroespacial. Sus motores vienen equipados con sensores conectados a Internet. De este modo la compañía puede recibir en sus sistemas y analizar en tiempo real enormes cantidades de datos de los vuelos y aprovecharlos para reducir el consumo de combustible, acortar los tiempos de viaje y ganar eficiencia. A largo plazo se reducen además los costes de mantenimiento.

Mediante el uso de sensores y software apropiados, esta tecnología permite detectar anomalías en los motores a reacción o en su hardware, software o sistemas asociados y prevenir accidentes. El propio sistema puede además notificar a los proveedores qué piezas deberían ser reemplazadas y alertar al personal de mantenimiento. Asimismo, el tener que despiezar e inspeccionar el motor cada 3.000 o 5.000 horas se convierte en una tarea innecesaria.

Este ejemplo de la industria aerospacial tiene su parangón en el campo de la salud. Tomemos el ejemplo de los pacientes que llevan un desfibrilador autónomo implantable (DAI), quienes periódicamente deben pasar controles médicos de su enfermedad y técnicos del dispositivo. Ahora cada vez más pacientes pueden monitorizarse de forma remota, sin tener que acudir al hospital. Mediante un sistema de transmisión inalámbrica los datos son enviados al centro sanitario. Si se presenta alguna anomalía, el médico recibe inmediatamente una alerta y puede actuar. El seguimiento remoto permite reducir las visitas presenciales de los pacientes, detectar eventos clínicos de manera precoz y realizar un seguimiento más estrecho del paciente. Y además es útil para generar evidencia clínica y elaborar mejores prácticas.

En el terreno de la farmacia, Express Scripts, una aseguradora norteamericana que ofrece servicios de prestación farmacéutica, analiza la información sobre los pacientes que tiene en su base de datos para descubrir aquellos con problemas de adherencia a los tratamientos. Los pacientes identificados como no cumplidores obtienen intervenciones personalizadas para corregir su situación.

Es incuestionable que la tecnología y los datos de salud están transformando la sanidad no sólo en el ámbito de la asistencia sanitaria, sino también en el de la gestión, y en el de la promoción de la salud. Precisamente el sector sanitario es uno de los que genera un mayor volumen de datos. Estos pueden provenir de fuentes diversas: historia clínica electrónica, sistemas de información hospitalarios, laboratorios clínicos, radiología, sistemas de receta electrónica, sistemas personales de registro, wearables, apps, etc. La capacidad para combinar múltiples fuentes es esencial para aprovechar de manera efectiva el enorme volumen de datos que genera la atención sanitaria.

El almacenamiento, procesamiento y análisis de los datos posibilita la medición de resultados en salud en un gran número de pacientes y en distintos momentos del proceso asistencial, lo que permite una evaluación más rigurosa y precisa del valor que aportan los medicamentos, los dispositivos médicos y los procedimientos médicos y quirúrgicos utilizados.

Por otra parte, en el campo de la Inteligencia Artificial, el desarrollo de disciplinas tales como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la interacción hombre-ordenador, entre otros, está contribuyendo a hacer realidad la computación cognitiva, esto es, la capacidad de simular el proceso del pensamiento humano en un modelo computerizado. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender y adquirir conocimiento a partir de la enorme cantidad de datos que se les suministra, lo que hace que mejoren con el tiempo, pudiendo llegar, incluso, a anticiparse a nuevos problemas y modelar posibles soluciones.

Estos sistemas se están empezando a aplicar en la práctica clínica con el fin de ayudar a los médicos en el diagnóstico y agilizar la toma de decisiones. Por otra parte, su utilización puede contribuir a optimizar la selección de pacientes en los ensayos clínicos y facilita el diseño de planes de tratamiento individualizados que mejoran los resultados en salud y la experiencia del paciente.

No obstante, para que su uso se generalice cuanto antes, no basta con el desarrollo tecnológico, sino se requiere además disponer de un marco legal adecuado, que asegure la confidencialidad de la información y el respeto de la privacidad de los pacientes; lograr la colaboración entre las diferentes partes interesadas; y, sobre todo, que haya la suficiente voluntad política para promover e impulsar su adopción. Sólo de este modo se logrará extraer el máximo provecho de los datos de salud.

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