Introducción
El big data, o lo que conocemos como datos masivos, se basa en el procesamiento, análisis y visualización de grandes bases de datos, no necesariamente estructurados, para la toma de decisiones. La gran acumulación de datos, favorecida por la implantación generalizada de las tecnologías de la información y la comunicación, está forzando la introducción de las tecnologías asociadas al big data en todos los ámbitos de nuestra sociedad. Estas tecnologías, que ahora confluyen en el tiempo, son por ejemplo: la computación en la nube, que permite acceso desde diferentes lugares y una gran capacidad de almacenamiento a bajo coste; el Internet de las Cosas -IoT, en inglés-, que recoge información de todos los entornos, en cualquier formato y momento; la analítica de datos masivos -big data analytics-, que permite generar nuevo conocimiento, y, finalmente, la Inteligencia Artificial (IA), que engloba aquellos sistemas capaces de analizar su entorno y decidir -con cierto grado de autonomía- con el fin de alcanzar objetivos específicos.[1]
Oportunidades para los ciudadanos, los profesionales y el sistema sanitario
Todas estas tecnologías aplicadas al ámbito sanitario nos ofrecen muchas oportunidades para avanzar hacia una atención más integrada, lo que nos permitirá hacer el sistema más sostenible, al tiempo que nos ayudará a mejorar el conocimiento y por tanto también a mejorar los resultados en salud.
En este sentido, por ejemplo, la elaboración de modelos predictivos podría ayudarnos a identificar, de forma muy prematura, la aparición de complicaciones en enfermos crónicos. También nos permitiría avanzarse a los efectos de los tratamientos propuestos sobre cada paciente de forma más individualizada, o hacer pronósticos en función de las características de los pacientes, teniendo en cuenta su entorno y sus preferencias. El conocimiento de los patrones de comportamiento de los enfermos, o del funcionamiento de las organizaciones, nos puede ayudar a avanzar en alertas, y, en consecuencia, a reducir riesgos, así como proponer tratamientos y abordajes más personalizados.[2] Toda esta información compartida entre los niveles asistenciales de una misma población de referencia debe conducir, invariablemente, a oportunidades de mejora en la coordinación y atención de los enfermos.
Otras oportunidades específicas para una atención más integrada, podrían ser, por ejemplo, el apoyo compartido en los procesos diagnósticos, la identificación de duplicidades en las pruebas diagnósticas o prácticas de poco valor, la mejora en la coordinación de los procesos transversales, las mejoras en la comunicación entre profesionales de diferentes niveles asistenciales o con los propios pacientes, lo que mejora la experiencia, tanto de los pacientes como de los propios profesionales.
Dificultades y retos tecnológicos
Según el informe SEIS de 2020, la inversión en TIC del sistema sanitario español no llegaba al 1,3% del total del gasto sanitario. [3] Si añadimos los problemas en la implantación universal del historial electrónico de salud, la necesidad de integración de la información derivada (con formatos, a menudo, difíciles de manejar), la cantidad de información no estructurada generada en nuestro sistema de salud, la falta de medidas que puedan garantizar la calidad de los datos, así como las medidas técnicas y legales necesarias para compartir datos de forma segura y con garantía de privacidad, nos daremos cuenta de que nos queda un largo camino por recorrer con unos recursos limitados.[4] Otro aspecto relevante es el de tener en cuenta que hay que insistir en sistemas de registro y documentación que no supongan un esfuerzo extra para los profesionales, al tiempo que aporten valor para éstos, en tiempo real, y que pueda incentivar la voluntad de ampliar y mejorar la calidad de estos registros. Y, por último, tener en cuenta que la industria de las empresas tecnológicas es una parte importante que hay que integrar en las propuestas (como lo es, a su vez, las farmacéuticas en todo lo que tiene que ver en la planificación de los recursos sanitarios). Hay que consensuar estrategias para sumar esfuerzos y por no progresar desde universos paralelos.
Una propuesta viable
Para hacer todo esto posible, sin embargo, hay un aspecto preliminar y es el de comunicar la necesidad del cambio.
Los ciudadanos deben tomar conciencia de que el sistema sanitario es un gran valor de nuestra sociedad, además de ser uno de los elementos más importantes para la cohesión social. Valorarlo es hacerlo sostenible, avanzando en el autocuidado, y buscando mejoras en la calidad de vida de todos (niños, enfermos crónicos, mujeres y colectivos vulnerables, personas con fragilidad, etc.).
Los profesionales deben tomar conciencia de que el sistema sanitario constituye un conjunto único donde todo está interrelacionado, por lo que no tiene sentido vivir en un microsistema aislado del resto. Es necesario profundizar en los verdaderos resultados de lo que hacemos, en cuanto al impacto real en la calidad de vida de los pacientes, así como en los recursos empleados.
Las instituciones deben perder el miedo a la transparencia de los datos y la compartición de las mismas, en un ejercicio para hacerlas más abiertas a la vez que más orientadas a la colaboración entre ellas, como única vía de lograr transformaciones que impacten en la ciudadanía. Si todos los actores coinciden en la necesidad del cambio, será más fácil justificar inversiones y avanzar en la formación necesaria para ciudadanos y profesionales. Si todo el mundo lo ve necesario y se siente preparado, el cambio se producirá.
Referencias
[1] European Commission. «Communication from the Commission to the European Parliament, the European Council, the Council, the European economic and social committee and the Committee of the Regions: Artificial Intelligence for Europe». COM (2018) 237 final.
[2] Martínez JM, «Big Data: aplicación y utilidad para el sistema sanitario» Farm Hosp. 2015; 39 (2): 69-70.
[3] García C, Martínez F, Alvarez A. Indice SEIS 2020
[4] Menasalvas E, Gonzalo C, Rodríguez-González A. «Big Data en salud: Retos y oportunidades». Revista Economía Industrial. 2017;405:87-97.
Foto de Fabio Ballasina
