Manejo de la data digital en salud es clave para un cambio de paradigma

Hace unos días se dieron a conocer los ocho principios para la transformación digital de la salud pública de la Organización Panamericana de la Salud (OPS) y uno de los puntos en particular hace mención sobre las nuevas tecnologías de la información, principalmente la inteligencia artificial. El Banco Mundial también recientemente planteó que hay que pasar de la digitalización al concepto del activo digital en salud, es decir, dejar de pensar en la adopción – en la lógica transaccional o asistencial– y pasar a la transformación, con nuevos productos y procesos para brindar salud.

Durante el segundo día del Roche Press Day, evento que se celebra en Miami, Estados Unidos, donde especialistas y periodistas de salud de toda Latinoamérica se reúnen, se puso en el centro la salud digital. En este espacio, Daniel Luna, médico especialista en medicina interna y doctor en informática, jefe del Departamento de Informática en Salud del Hospital Italiano de Buenos Aires reflexionó al respecto. “La medicina es una ciencia basada en los datos y la información, pero aunque la cantidad de datos está creciendo exponencialmente, sólo el 20% de ellos están estructurados, el 80% están inutilizados”.

Haciendo analogía con el petróleo, explica: “Hay un pozo, un proceso de extracción, refinamiento y luego se utilizan los datos para la producción de productos. En salud el 20% está en pozos tradicionales de petróleo, pero el 80% está utilizando nuevas técnicas de extracción de petróleo, este 20% normalmente sale de las organizaciones de salud y fuentes estructuradas, probablemente registros clínicos y complementarios sobre las prestaciones.

Pero el 80% está en los repositorios de las organizaciones de salud, hablamos de textos libres, imágenes, audios, videos, datos genómicos, informes, secuencias genéticas, “todo eso existe, pero no está alcanzable, es como el petróleo que está en medio de las rocas en los yacimientos”.

Además, hay nueva información como sensores de captura en el hogar, smartwatch, traductores, datos en redes sociales, datos de actividad física de los pacientes, fotos que toman los pacientes de sus alimentos, aplicaciones de ciclos menstruales, toda esta información que está fuera de las organizaciones de la salud y “son una de las principales fuentes para tratar de demostrar los determinantes no clínicos ni sanitarios de la salud o enfermedad y ese es uno de los grandes desafíos a futuro”.

Inteligencia artificial y salud

A finales de 2020 apareció la inteligencia generativa como el ChatGPT, se trata de nuevas técnicas que pueden meterse a navegar en los datos no estructurados y esto es algo muy promisorio a futuro. “En esa lógica entre complejidad y utilidad uno va a encontrar que con los reportes, tableros, analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva, atravesada por la inteligencia artificial, da una oportunidad de ir a fuentes que hasta ahora fueron no tradicionales”.

El primer cambio de paradigma a partir de la inteligencia artificial será centrar todo el proceso en los miembros y profesionales de la salud, y así tratar de llevar el empoderamiento centrado en el paciente, esto se dice fácil, pero no se ha logrado, se trata de la llamada medicina de valor porque cada unidad monetaria que se gasta debería ser el denominador del numerador más importante, es decir los resultados que a los pacientes les importan.

Durante el panel “Sistemas de salud basados en datos”, los especialistas coincidieron: Con la tecnología evitaremos estudios innecesarios y a la vez más eficientes y precisos, pero no solo serán útiles por la evidencia sino también porque pondrá al paciente en el centro.

Para llegar a ese modelo de valor los sistemas de información son un pilar fundamental porque no se puede gestionar lo que no se mide y no se puede medir lo que no se tiene como información clara y clasificada, esa es la lógica de la medicina basada en el valor, donde los resultados es lo que le importa al paciente, con todo y sus preferencias y diferencias, no solo lo que dicta la evidencia en medicina.

Las sombras

“La principal consecuencia de la digitalización son las preguntas que se tienen que hacer frente a los datos, hay problemas que son complicados y otros que son complejos y hay una diferencia, lo complicado es hacer un sistema, colocar la conexión, hacer una inversión y que el equipo de salud comience a utilizarlo; pero lo complejo es multifactorial y envuelve determinantes sociales, además de otros actores, no solamente de la salud sino de la sociedad civil, es difícil tener datos limpios, seguros que en verdad comiencen a hacer la diferencia”, expuso Henrique Mandetta, ex ministro de Salud de Brasil.

Por su parte, Anton Zamora, doctor en informática médica y especialista en salud digital, dijo que es importante mencionar que un sistema de información es la sombra de lo que es el sistema de salud, “si se tiene un sistema fragmentado, como la mayoría de los países de Latinoamérica, tendremos información en diferentes lugares y sin acceso, estará escondida sobre la guarda de cada organización y subsistemas, será una pelea por la tutela de los datos. Desde esa lógica se tendrán desafíos diferentes, pero siempre centrados en el mismo fin, calidad y seguridad del paciente”.

Luna concluye que “siempre la tecnología tiene que ser un medio, no podemos buscar a la tecnología como un fin”, si no se adapta a los procesos asistenciales puede generar mucha disrupción, resistencia negativa al cambio y hasta malas praxis; “debe haber además mucha gobernanza, y no significa solo tener recursos, sino planificación estratégica porque estos proyectos tienen que ser a mediano y largo plazo, a los profesionales de la salud no les gusta que les cambien la forma de trabajar, así que se debe demostrar calidad y seguridad, además de eficiencia”.

Otros retos y desafíos para acelerar este cambio de paradigma son:

• Falta de infraestructura tecnológica o muy heterogénea
• Planificación del concepto de infraestructura, sustento de las diferentes agendas de los gobiernos.
• Lograr equidad e igualdad en la conectividad.
• Capacitación en nuevas tecnologías para el personal.
• Capacidad de los sistemas para que la información fluya, que haya continuidad (normativas y reglamentos).
• Marcos regulatorios desactualizados.
• Conceptos de financiamiento.