El uso del dato como motor para la transformación digital en el sector sanitario
M. Socorro Bustamante Pérez
Máster en Gestión Sanitaria.
Tecnología
La transformación digital en el sector sanitario consiste en la integración de las nuevas tecnologías en cada uno de los procesos asistenciales, modificando el core de la empresa y el modelo de negocio, con el objetivo de producir un impacto positivo en el paciente.
El conocimiento de las herramientas disponibles para su integración en el día a día es fundamental para garantizar el éxito del cambio de analógico a digital. Dentro de estas herramientas destacaremos el uso del dato y su transformación, tras el análisis, en inteligencia artificial.
Veamos el origen del dato
La mayor cantidad de datos a día de hoy la recogemos en el hospital o centro sanitario, siendo la historia clínica la principal protagonista. Otras dos fuentes de datos son los ensayos clínicos y los estudios genómicos.
La historia clínica de los pacientes
La historia clínica electrónica es la forma más habitual de registrar el dato clínico de una forma ordenada y segura, mediante una estructura diseñada con base en protocolos clínicos, con objetivos predefinidos, por especialización y enfermedad. Con la aplicación de tecnología digital para su registro y análisis, la información que obtendremos nos permitirá:
Homogeneizar protocolos.
Conocer y modificar hábitos de vida.
Modificar la evolución de la enfermedad.
Descubriremos comportamientos y datos de las enfermedades no conocidos hasta ahora. El estudio de factores de riesgo, comorbilidades, inicio y evolución de las enfermedades permitirá una gran evolución en conocimiento en el sector sanitario.
La información generada en ensayos clínicos (EECC)
El tipo de dato generado es más específico que el de la historia clínica, ya que su registro está basado en una hipótesis principal.
La estructura de los EECC actuales probablemente se modificará gracias al buen uso y análisis del dato, permitiendo acortar los tiempos de los estudios, no solo en las primeras fases de los estudios (fase I, II y III) conociendo su eficacia, dosis eficaz y seguridad del medicamento, sino también en fase IV, poscomercialización.
El buen uso del dato se verá reflejado también en otros aspectos del diseño de los ensayos clínicos, como por ejemplo: la disminución del número de pacientes necesarios para confirmar la hipótesis inicial, la mejora en el análisis de los subgrupos o la mejor definición de comorbilidades.
Los datos genómicos
Los estudios de ADN permitirán crear un traje a medida para cada paciente, con base en el fenotipo de cada paciente.
La segunda fuente de información, a día de hoy de los datos es la información generada por los propios pacientes a través de dispositivos conectados: (IoHT – Internet of Healthcare Things).
El IoTh es una gran oportunidad de conocimiento y servicio a nuestros pacientes.
El registro de actividad física, factores de riesgo, dieta y descanso, nos permitirá modificar los hábitos de vida de los pacientes. Esta inversión en prevención primaria es uno de los grandes pilares de la transformación en el sector sanitario en el caso de personas sanas. También nos permitirá mejorar la calidad de vida en el paciente y, como hemos mencionado, en la modificación del curso de la enfermedad.
Este registro se realiza a través de dispositivos propios del paciente (móvil, relojes o bandas de actividad) (véase figura).
Su transformación en inteligencia artificial
Conocemos la inteligencia artificial como el conjunto de tecnologías que hacen que las máquinas puedan percibir, comprender, actuar y aprender; otorgando a la medicina precisión y predicción, con base en el análisis del dato.
La incorporación de la robótica al servicio de la medicina ha supuesto un gran avance en precisión, calidad y reproductibilidad de resultados, tanto en el diagnóstico como en el tratamiento. Con un gran camino por recorrer, supone una de las incorporaciones con mayor impacto en sanidad. La humanización de esta transformación es uno de los grandes retos en medicina y debe ser uno de nuestros objetivos principales.
Son muchos los ámbitos en medicina que ya han empezado a integrar la inteligencia artificial en sus actividades. La especialidad de cirugía ha sido una de las grandes pioneras de este avance. Hoy en día la combinación de experiencia humana y artificial en los quirófanos es una realidad.
Otro claro ejemplo del uso de la inteligencia artificial es el análisis de la imagen. El estudio de la imagen es una de las grandes beneficiarias del avance tecnológico, permitiendo el diagnóstico así como un tratamiento precoz y preciso.
En definitiva, en un espacio corto de tiempo veremos cómo se va integrando el conocimiento nuevo al ya adquirido, dando lugar a grandes avances en la medicina; en nuestra mano está humanizar este proceso, manteniendo al paciente en el centro.
Referencias:
Guía de Blockchain para el sector de la salud. Claves, presente y futuro. CuraeSalud Consulting. Septiembre 2017.
Digital Health | Healthcare & Life Sciences. Frost & Sullivan.
Does Blockchain Have A Place In Healthcare? Forbes-May 2017.
ISDI, digital talent.
