El impacto del dato y la telemedicina en sanidad
Uxío Prego Montón
Coco Bustamante-Connecting Healthcare
Sanidad
La introducción de la telemedicina y la gestión del dato nos va a permitir avanzar y modificar la forma de atender a las personas, de investigar y de aumentar la calidad de información transmitida al paciente, todo ello a una velocidad de implementación como nunca lo habíamos vivido
La transformación digital está impactando en todos los sectores. En sanidad vemos los cambios en cada uno de los implicados en el cuidado de las personas: paciente, personal sanitario, centros de atención y farmaindustria, así como en las sociedades médicas y asociaciones de pacientes.
La introducción de la telemedicina y la gestión del dato nos va a permitir avanzar y modificar la forma de atender a las personas, de investigar y de aumentar la calidad de información transmitida al paciente, todo ello a una velocidad de implementación como nunca lo habíamos vivido.
Veamos cinco cambios que ya se están produciendo:
Reorganización de los espacios sanitarios
En cuanto a la reorganización de los espacios sanitarios se han producido dos hitos muy importantes: uno la telemedicina y otro es el crecimiento de la hospitalización a domicilio.
La integración de la telemedicina en el funcionamiento de los hospitales y centros de salud ha permitido disponer de un recurso limitado en los centros de atención como es el espacio. La posibilidad de atención sanitaria desde diferentes lugares al hospital otorga una mayor disponibilidad de espacios de diagnóstico y pruebas funcionales, hospital de día para pruebas y tratamientos de riesgo, quirófanos y otros, como fisioterapia o rehabilitación.
La atención sanitaria en casa del paciente a través de la hospitalización a domicilio producirá una disminución de las estancias y de las estancias medias, disminuyendo tiempos de espera en urgencias para ser ingresado y listas de espera de cirugía.
Data journey
El acceso al dato sanitario y su análisis en base a objetivos preestablecidos nos está permitiendo aumentar nuestro conocimiento de todas las etapas de la enfermedad, así como de las fases prediagnóstico.
Veamos un ejemplo de data journey: permisos, almacenamiento, análisis, decisiones, resultados y revisión.
Investigación
Estamos acercando la investigación al personal sanitario y a los pacientes, unificando a todos los participantes del proceso, creando una sinergia positiva entre farmaindustria, hospitales, personal sanitario, pacientes, sociedades científicas y asociaciones de pacientes.
El acceso al dato nos permitirá rediseñar los EECC, disminuyendo tiempos de inclusión de pacientes, tiempos de estudio y análisis de subgrupos, creando patrones de enfermedad que nos permitirán tratar a cada paciente de forma diferenciada.
La investigación de las enfermedades raras también se verá beneficiada gracias al acceso y análisis del dato ordenado y con objetivos preestablecidos.
Algoritmos de diagnósticos y tratamiento
La revisión de los algoritmos de diagnóstico y tratamiento, basados en decisiones guiadas por el análisis de datos, nos dirige hacia la medicina de precisión, identificando patrones de enfermedad y subgrupos que nos permitirá modificar la evolución de la enfermedad hacia la mejoría, el aumento de la supervivencia o la curación del paciente.
El patient journey de cada enfermedad y paciente nos permite conocer por dónde pasará nuestro paciente, identificando obstáculos que podamos resolver para agilizar el diagnóstico y homogeneizar el proceso asistencial.
Prevención
Gracias a la gestión del dato fuera del entorno hospitalario, a través de IoT, podemos conocer e identificar los hábitos de vida de las personas que determinan en algunas ocasiones el origen de las enfermedades, y nos ayuda a realizar un diagnóstico precoz.
El apoyo al paciente a través de las escuelas y asociaciones de pacientes facilita el acceso a la información de calidad, aumentando el conocimiento de la enfermedad y facilitando la adherencia al tratamiento.
A partir de aquí, el uso de tecnologías como el machine learning transformada en inteligencia artificial como motor para confirmar hipótesis conocidas, nos permitirá asentar las bases para fortalecer el conocimiento de cada una de las enfermedades, asegurando un avance exponencial en el sector, que seguirá transformando la medicina.