Miércoles, 27 de octubre de 2021   |  Número 140
La era digital abre la puerta a una medicina más personalizada, precisa y predictiva
Editorial

Vivimos en una era que viene marcada por los grandes avances científicos y tecnológicos que se vienen produciendo en todos los ámbitos, especialmente en el de la salud y la sanidad. No en vano, es uno de los sectores que más esfuerzo realiza en términos de inversión en este concepto.

Concretando el uso de dicha tecnología en el ámbito digital, y específicamente en cuanto a servicio prestado al ciudadano, al paciente y a su entorno, estamos en condiciones de afirmar que nos encontramos en la antesala de lo que está por venir y de que lo mejor está aún por llegar.

Hemos realizado avances en términos de cita a consulta o pruebas diagnósticas a través de la red, hemos dado pasos en todo lo que supone la historia cínica electrónica del paciente, aunque queda mucho que desarrollar si nos referimos a la interoperabilidad imprescindible de los sistemas para que el paciente, que es el dueño de sus propios datos de salud, pueda transitar entre los dos sistemas de provisión con absoluta libertad portando su historial y biografía clínica al completo.

Otro ámbito que ha dado un salto cualitativo y cuantitativo es la denominada atención no presencial o también llamada telemedicina; en este sentido, el estudio “Experiencia del Paciente Digital” marca un antes y un después.

Hemos podido comprobar por los resultados que la utilización de la atención sanitaria en remoto, ordenada y sinérgica con la medicina presencial, es la clave de una asistencia sanitaria que tiene entre sus principales objetivos no solo la curación en términos objetivos de indicadores sanitarios y de salud, sino además la aportación de valor mediante una asistencia continuada a través de las herramientas digitales de la información y la comunicación (TIC).

Caminamos hacia una medicina predictiva, personalizada, precisa y participativa en la que el paciente y la gestión corresponsable de la propia salud es clave. En este contexto los medios digitales y entre ellos la telemedicina o medicina a distancia puede contribuir a que las personas, los pacientes, seamos más conscientes de lo que nos ocurre, de los recursos que ofrece el sistema y de la forma más adecuada de utilizarlos en cada momento y situación.

Conocer la experiencia del paciente que utiliza las herramientas digitales en su contacto con el sistema constituye la mejor forma de medir la calidad y reconocer al paciente como protagonista de toda actividad asistencial. Pero, además, trabajar en esta área, para que el paciente tenga una mejor experiencia en su contacto con el sistema hace que su percepción sobre su estado de salud y bienestar también mejoren.

Los drivers que van a marcar el futuro vienen de la mano de cuatro ejes fundamentales: del internet de las cosas que nos permita estar monitorizados, de la inteligencia artificial, de la ciencia de los datos y del blockchain que nos garantice su trazabilidad.

La inteligencia artificial sin duda marca ya una diferencia notable a la hora de establecer un diagnóstico o prescribir un tratamiento, una vez que la ciencia de los datos permite en sus diferentes modelos y aplicaciones personalizar una actuación médica alejándonos progresivamente de la estandarización. La personalización, la precisión y la predictibilidad son parámetros que vienen de la mano de la analítica del dato en sus diferentes modalidades, estructurados, semiestructurados, no estructurados, semánticos, etc. tomando como base la inteligencia artificial, que es quien marca la auténtica revolución digital en materia de salud y sanidad.

El reto al que nos enfrentamos ante este nuevo paradigma es que las organizaciones utilizan algoritmos basados en datos que pueden contener información privada y sensible, la cual es imprescindible proteger y salvaguardar, y para ello, se han de establecer no solo mecanismos y barreras de protección ante los posibles riesgos identificados, sino implantar procedimientos y procesos de securización en las diferentes herramientas y estructuras digitales y en sus diversas fases de utilización, previa al posible incidente (prevención), durante y después de superada la situación crítica; todo con la intención de mantener la información segura y descentralizada.

Los científicos de datos, una profesión emergente, no solo tienen dificultades a la hora de estructurar y procesar la información, sino que también las encuentran en el momento del acceso a la misma, bien por estar dispersa en diferentes lugares y localizaciones o por plantear dificultades relativas a la privacidad.

Uno de los objetivos que plantea esta situación, esta dicotomía, es la búsqueda de un equilibrio entre el interés general de la sociedad y la protección de la privacidad de los datos relacionados con la atención médica. La salud y la sanidad es un territorio muy sensible y encontrar este equilibrio es complicado por las connotaciones que puede tener tanto desde el punto de vista jurídico, como social y, por supuesto, sanitario y sociosanitario.

En general podemos afirmar que la privacidad y la compartición de datos no deben ser funciones mutuamente excluyentes y para ello se hace necesario implantar escenarios de trabajo colaborativos en los que la seguridad sea un aspecto principal, y que, por lo tanto, los datos relativos a la atención médica recibida, que sean de carácter confidencial, permanezcan bajo el control estricto del país, de la jurisdicción u organización que corresponda según cada caso.

La cuestión a la que nos enfrentamos en este momento, en el que conforme pasan los años se hace más imposible tratar de poner puertas al campo, es si alcanzar ese equilibrio entre privacidad y necesidad de utilizar los datos es posible; algo que, sin duda, con el devenir de los años, terminará por resolverse. Y una buena forma de poner en valor esta necesidad es la actual pandemia producida por el virus SARS CoV2 (COVID-19) en la que la infinidad de datos de millones de pacientes tratados en los diversos centros asistenciales del planeta, sin duda que pueden ser de gran utilidad para poder prevenir otra posible pandemia a la que nos tengamos que enfrentar; un hecho este que es más que posible, porque los científicos cuantifican en más de 800.000 virus los que pueden transitar del animal al hombre generando nuevas zoonosis.

Ante esta disyuntiva y nudo gordiano asoman herramientas que hacen posible que este equilibrio se produzca y por lo tanto podamos utilizar los datos que se generan en diferentes entornos con la seguridad y privacidad necesarias, de tal forma que la ciencia, y por lo tanto la sociedad, se beneficie del fruto del análisis masivo e inteligente de los mismos a la vez que obtenga la seguridad, y por lo tanto la tranquilidad, de que su manejo siempre estará a buen recaudo.

Una de las herramientas que ofrecen mayor fiabilidad a la hora de realizar cálculos de forma segura y privada sobre datos distribuidos, sin exponerlos ni moverlos de las organizaciones, es por ejemplo uTile PET (Privacy-Enhancing Technologies); esta herramienta facilita el intercambio seguro de datos entre organizaciones lo que supone un avance y una ventaja de gran interés en procesos de investigación preclínica, clínica, epidemiológica, etc. así como en procesos asistenciales sanitarios de toda índole y condición.

De esta forma, no es necesario elegir entre privacidad y uso de los mismos tal y como afirmó recientemente José Carlos Baquero, director de Inteligencia Artificial y Big Data de Secure e-Solutions de GMV con su ponencia sobre “Redes de Investigación Sanitaria en Espacios de Datos Federados” en la mesa redonda “inteligencia artificial en la gestión y en los resultados en salud” desarrollada recientemente en el Congreso de SEDISA, la sociedad española de directivos de la salud.

La tecnología de base de esta nueva herramienta permite tener acceso seguro a la información y los datos una vez que además de encriptarse mientras se están manejando o computando, estos nunca salen del centro donde están alojados, lo cual permite realizar informes, análisis estadísticos o procesos de machine learning e inferencia (análisis predictivo de datos en base a premisas) encriptada como ya se ha demostrado en los diferentes casos de uso.

En definitiva, las organizaciones y empresas pueden obtener grandes beneficios con el uso de tecnologías avanzadas en los cuatro campos antes comentados (Internet de las cosas, inteligencia artificial, ciencia de los datos y blockchain) a través de herramientas novedosas que ofrecen seguridad, privacidad a la vez que versatilidad en el manejo, uso y análisis de datos que permite mejorar modelos de machine learning cumpliendo con la privacidad de las fuentes de datos distribuidas.

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