Las Terapias Digitales o DTx se definen como intervenciones terapéuticas basadas en software, que se ofrecen como aplicaciones o programas digitales destinados a prevenir, controlar o tratar una enfermedad médica o trastorno. A diferencia de las aplicaciones de salud, que a menudo brindan información general sobre la salud y el bienestar, las DTx son soluciones terapéuticas respaldadas por evidencia científica y validadas a través de rigurosos estudios clínicos. Han de ser revisadas, aprobadas o certificadas por los organismos reguladores según sea necesario para respaldar las afirmaciones de eficacia, riesgos y usos previstos por los productos. Por tanto deben estar avaladas por las evaluaciones clinicas necesarias. 

La principal diferencia entre las DTx y otras herramientas digitales radica en su enfoque clínico y científico. Las DTx se diseñan para proporcionar intervenciones específicas y protocolos de tratamiento establecidos, con el objetivo de mejorar los resultados de salud de los pacientes. Estas intervenciones pueden incluir terapias cognitivo-conductuales, programas de gestión de enfermedades crónicas, entrenamiento cognitivo y otros enfoques terapéuticos.

Así pues, las terapias digitales recopilan, analizan y aplican la evidencia del mundo real basada en datos. 

Tipos de DTx existentes: Standalone, Companion y Combination

Existen diferentes tipos de DTx: Standalone, Companion y Combination, cada uno con características y usos específicos.

Las Standalone DTx son aplicaciones o programas independientes que se utilizan de forma autónoma por los pacientes. Estas terapias digitales pueden proporcionar apoyo en la gestión de enfermedades crónicas, mejorar la salud mental o ayudar en la adquisición de hábitos saludables.

Las Companion DTx, por otro lado, funcionan como complementos o apoyos a un tratamiento farmacológico o terapia existente. Estas terapias digitales se utilizan en combinación con otros tratamientos para mejorar su efectividad o ayudar en la monitorización de los síntomas y la adherencia al tratamiento.

Respecto a las Combination DTx, son aquellos casos en los que se combinan múltiples terapias digitales para abordar una enfermedad o afección específica. Estas combinaciones pueden incluir programas de educación, monitoreo de salud en tiempo real, terapia de comportamiento y seguimiento personalizado. Las Combination DTx son especialmente útiles en el manejo de enfermedades complejas como el cáncer, enfermedades cardiovasculares y trastornos mentales.

El estado actual de las DTx en España

En España, las Digital Therapeutics están experimentando un crecimiento significativo en términos de desarrollo y adopción. El sector de las DTx está impulsado por una combinación de empresas establecidas, startups innovadoras y centros de investigación de vanguardia. Se están realizando avances significativos en áreas como el manejo de enfermedades crónicas, la salud mental y el bienestar general.

El país ha visto un aumento en el número de empresas y startups que se dedican al desarrollo de DTx, muchas de las cuales han recibido inversión y apoyo tanto a nivel nacional como internacional. Además, se están estableciendo colaboraciones entre empresas, instituciones de investigación y profesionales de la salud para impulsar el desarrollo y la adopción de las DTx.

En este sentido, las compañías farmacéuticas, tecnológicas, de telecomunicaciones, startups y otras entidades han puesto en marcha el Consorcio DTx con el objetivo de agilizar la implementación de las terapias digitales en España, generando un marco regulatorio específico para el país a través del análisis de experiencias relevantes en países pioneros y la co-creación intersectorial con los principales actores del ecosistema.

Al mismo tiempo, la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS) desempeña un papel importante en la evaluación y regulación de las DTx en el país. Actualmente, se están estableciendo marcos legales y regulaciones específicas para garantizar la eficacia, seguridad y calidad de las DTx.

Los beneficios potenciales de las DTx

Las DTx ofrecen una serie de beneficios potenciales para el sistema de salud. Algunos de estos beneficios incluyen:

• Acceso asequible: Las DTx pueden proporcionar tratamientos y terapias asequibles, lo que permite un acceso más amplio para los pacientes.
• Personalización de los tratamientos: Las DTx tienen la capacidad de adaptar los tratamientos según las necesidades individuales de cada paciente, lo que mejora la efectividad y la adherencia al tratamiento.
• Mejora de los resultados de salud: Las DTx están respaldadas por evidencia científica y pueden mejorar los resultados de salud al proporcionar intervenciones terapéuticas efectivas y basadas en datos.

Desafíos que enfrentan las DTx

A pesar de los beneficios potenciales, las DTx también enfrentan desafíos significativos en su adopción y aplicación en el sistema de salud:

• Aceptación por parte de los profesionales de la salud: La adopción de las DTx por parte de los profesionales de la salud puede ser lenta debido a la falta de familiaridad o confianza en estas nuevas terapias digitales.
• Integración en el sistema de salud: Las DTx requieren una integración efectiva en los sistemas de salud existentes para garantizar su acceso y uso adecuado.
• Privacidad y seguridad de los datos: El uso de DTx implica la recopilación y el intercambio de datos de salud, lo que plantea desafíos en términos de privacidad y seguridad de los datos.
• Reembolso por parte de los seguros de salud: La falta de un marco claro de reembolso por parte de los seguros de salud puede dificultar la adopción generalizada de las DTx.

Tanto la pseudonimización como la anonimización de datos desempeñan un papel importante en el procesamiento de datos, la seguridad de los datos y los procesos de acceso a los datos desde que entró en vigor el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Esto se debe a que los métodos de protección de datos son necesarios para cumplir la normativa y, al mismo tiempo, poder utilizar los datos para proyectos empresariales. 

Estos métodos de protección de datos se clasifican en diferentes categorías según el RGPD. Pero, ¿en qué se diferencian ambos?

¿Qué significan la anonimización y seudonimización? ¿En qué se diferencian?

Tanto la anonimización como la pseudonimización se refieren a ocultar identidades y datos personales, pero de formas diferentes.

En el RGPD, la pseudonimización se define como «el tratamiento de datos personales de tal manera que los datos ya no pueden atribuirse a un sujeto de datos específico sin el uso de información adicional«. De este modo, los datos personales se intercambian con datos no identificativos, y se necesita información adicional para recrear los datos originales. Además, la información adicional debe conservarse por separado.

La pseudonimización hace que la información, como los números de identificación personal y los datos personales, sea menos accesible a usuarios no autorizados, y es una forma de cumplir los requisitos del RGPD.

No obstante, los datos anonimizados se refieren a los datos que se hacen anónimos de tal manera que los registrados ya no pueden ser identificados. Simplemente se eliminan las posibilidades de identificar a una persona, y ninguna información adicional puede restablecer la información original. 

La anonimización es difícil y se pierde por completo la conexión entre los datos y el individuo. Sin embargo, puede ser una técnica beneficiosa cuando los datos se utilizan con fines estadísticos o de investigación.

Pseudonimización o anonimización: ¿Cuál elegir para tu empresa?

La distinción legal entre datos anonimizados y pseudonimizados es su categorización como datos personales. Los datos pseudonimizados permiten algún tipo de reidentificación (aunque sea indirecta y remota), mientras que los anónimos no pueden reidentificarse.

Las técnicas de pseudonimización difieren de las de anonimización. Con la anonimización, se elimina de los datos cualquier información que pueda servir para identificar a un interesado. La pseudonimización, sin embargo, no elimina toda la información identificativa de los datos, sino que se limita a reducir la posibilidad de vincular un conjunto de datos con la identidad original de una persona (por ejemplo, mediante un sistema de cifrado).

Tanto la pseudonimización como la anonimización se fomentan en el RGPD y permiten cumplir sus restricciones. Por lo tanto, estas técnicas deberían generalizarse y ser recurrentes. Quienes posean datos personales deberían aplicar una u otra de estas técnicas para minimizar el riesgo, y la automatización puede reducir el coste del cumplimiento.

¿Qué datos deben anonimizarse?

Por definición, las técnicas de anonimización de datos pretenden ocultar la identidad y, por tanto, los identificadores de cualquier naturaleza. Los identificadores pueden aplicarse a cualquier persona física o jurídica, viva o muerta, incluidos sus dependientes, ascendientes y descendientes. A su vez, se incluyen otras personas relacionadas, directamente o a través de la interacción.

Por ejemplo:

• Apellidos, patronímicos, nombres, apellidos de soltera, alias.
• Direcciones postales, números de teléfono, códigos postales y ciudades
• Identificaciones: número de la seguridad social (por ejemplo, código fiscal, número de la Seguridad Social), datos de cuentas bancarias (por ejemplo, IBAN), números de tarjetas de crédito, claves válidas, anonimización parcial.

La anonimización es sin duda una de las mejores formas de garantizar la seguridad de los datos que recopilas. A su vez, la pseudonimización de datos también es una buena forma de reducir las restricciones que implica el manejo de datos personales en la era del RGPD, siendo un poco más fácil de realizar.

Así pues, será realmente necesario pensar en los pros y los contras de cada opción antes de emplear una de estas técnicas en tu organización.

Los sistemas sanitarios modernos están adoptando las nuevas tecnologías con agilidad para ofrecer al paciente experiencias de la mejor calidad. Sin embargo, los datos sanitarios no se han beneficiado del mismo enfoque con visión de futuro. De hecho, el análisis de datos sanitarios sensibles es un reto para la mayoría de las organizaciones sanitarias.

Incluso la mayoría de las empresas tecnológicas pueden tener dificultades para lograr una integración eficiente de los datos sanitarios, lo que en última instancia sabotea su capacidad para abordar y satisfacer las necesidades y requisitos de los pacientes. Un sistema tradicional de integración sanitaria proporciona acceso a los datos internos, pero puede que no haga un gran trabajo consolidando diversas fuentes y entregando datos unificados a los usuarios finales. 

Con las soluciones adecuadas, las unidades sanitarias pueden respaldar las decisiones basadas en datos y mejorar la calidad de la atención de primera línea con una mejor estrategia de integración de datos sanitarios. 

¿Por qué es importante la integración de datos sanitarios?

La integración de datos consolida los datos de distintas fuentes en un conjunto unificado para facilitar una mejor inteligencia empresarial. Por ejemplo, las tecnologías de integración de datos sanitarios pueden extraer datos de una miríada de sistemas de historias clínicas electrónicas (HCE) y almacenarlos en una única fuente de datos integral, proporcionando a los profesionales toda la información que necesitan para ofrecer una atención precisa y estandarizada de alta calidad. 

La cantidad de flujos de datos sanitarios que esperan ser utilizados es enorme. En cada visita, los profesionales sanitarios recopilan información personal e historial médico de los pacientes, que pueden aprovechar para reconocer estrategias preventivas eficaces, eliminar ineficiencias y reducir costes. 

Una mejor integración de los datos puede conducir a una información completa y unificada del paciente, lo que se traduce en una mejor atención y experiencia.

Principales ventajas de la integración de datos para las organizaciones sanitarias

La incorporación de la integración de datos en los sistemas sanitarios crea nuevas oportunidades y posibilidades de mejorar las prácticas ya existentes. Al elegir una metodología flexible y de alto funcionamiento, tu empresa puede recopilar toda la información necesaria a partir de una variedad de flujos que proporcionen una imagen detallada que, conduciendo a la mejora de la atención al paciente y al análisis preventivo. 

Mejora de la interoperabilidad, la coherencia y la integridad

Poner orden en diversos conjuntos de información de múltiples sistemas y unificarlos en un único entorno de datos permite realizar operaciones sin fisuras y facilitar el intercambio instantáneo de datos. Aunque la interoperabilidad es un gran beneficio en sí misma, conseguirla conlleva otras ventajas significativas como un alto nivel de productividad del personal, mayor seguridad de los datos de los pacientes, mejor atención al paciente, mejor intercambio con otros sistemas y, por último pero no menos importante, reducción de costes.

Agilización del proceso de toma de decisiones

La información sanitaria unificada ayuda a los médicos a tomar decisiones basadas en pruebas y a desarrollar posibles estrategias preventivas. En concreto, al tener acceso a un entorno unificado de datos de pacientes, los médicos pueden proporcionar una atención de calidad y urgente a los pacientes de riesgo y reaccionar más rápidamente cuando la vida de un paciente está en juego.

Gestión revolucionada de las enfermedades crónicas

Otra inmensa ventaja de las soluciones de integración de datos clínicos es la oportunidad de garantizar la atención a distancia de los pacientes. Este caso puede aplicarse a quienes padecen enfermedades crónicas.

La naturaleza específica de las enfermedades crónicas implica que lo más probable es que un paciente no sea controlado por un especialista, sino por varios en distintos momentos. Ahí es donde entra en juego la necesidad de interoperabilidad. Con una integración fluida, toda la información que se ha ido recopilando a lo largo del tiempo queda almacenada y se puede acceder a ella fácilmente desde cualquier lugar.

Mayor acceso a la asistencia sanitaria

Notablemente, una integración de datos satisfactoria para los proveedores de asistencia sanitaria permite que el sector sea más accesible para todos. Con el crecimiento dinámico de la monitorización remota de pacientes y las tendencias de la sanidad móvil, la información sobre la salud de los pacientes deja de estar asociada únicamente a un hospital y la idea de gestión de enfermedades se está reconfigurando. Ahora, los pacientes de zonas rurales o distantes pueden recibir atención de calidad gracias a toda una serie de nuevas tecnologías, y los sistemas sanitarios interoperables pueden ayudar a las instituciones médicas a poner en marcha este proceso sin problemas.

Ves pensando en una estrategia de integración de datos

En los últimos años, la integración de datos se ha convertido en una herramienta para mejorar las prácticas empresariales estándar de las organizaciones sanitarias, los proveedores de asistencia y demás. 

La aplicación de estrategias innovadoras permitrá a las empresas sanitarias actualizar sus prácticas empresariales diarias, mejorar la calidad de la atención y abrir nuevas oportunidades de crecimiento empresarial.

A lo largo de los años, las compañías farmacéuticas de todo el mundo han utilizado datos de pacientes procedentes de entornos reales para realizar análisis retrospectivos de eficacia y para respaldar futuros esfuerzos de I+D.

Sin embargo, los esfuerzos para llevar a cabo la recopilación de datos reales a escala mundial se han visto dificultados por las limitadas capacidades tecnológicas, así como por cuestiones normativas, logísticas y legales. Hoy en día, con el auge de las nuevas tecnologías de vanguardia, es posible obtener esos datos con mayor rapidez y evaluarlos más a fondo.

Hablamos de Real World Data (RWD), datos reales sobre pacientes reales con un inmenso potencial para mejorar el desarrollo de fármacos, acelerar el registro o mejorar los resultados de la atención sanitaria.

Real World Data para cambiar el transcurso del sector sanitario

RWD, en pocas palabras, son datos relativos al estado de salud del paciente y/o a la prestación de asistencia sanitaria, recogidos de forma rutinaria a partir de diversas fuentes.

El RWD es principalmente observacional y pertinente para la práctica clínica real, en contraste con los datos experimentales estrictamente controlados adquiridos en ensayos clínicos aleatorizados. Proceden principalmente de entornos médicos reales y reflejan escenarios sanitarios realistas.

Entre los ejemplos de RWD se incluyen datos derivados de historias clínicas electrónicas (HCE), registros farmacéuticos, encuestas a pacientes, reclamaciones médicas, datos de facturación, registros de productos y enfermedades, dispositivos de salud electrónica, ensayos clínicos y estudios observacionales.

Es muy importante entender que el término RWD está estrechamente relacionado con el de Real World Evidence (RWE), pues este último se desarrolla a partir de la RWD mediante el análisis de los datos acumulados.

Real World Evidence, el valor de la evidencia del mundo real

El Real World Evidence (RWE) es la evidencia derivada del RWE. Se trata de pruebas clínicas sobre el uso, posibles beneficios o riesgos de un tratamiento médico. Este tipo de evidencia puede recopilarse examinando datos procedentes de distintos tipos de investigación, como estudios observacionales (tanto prospectivos como retrospectivos), ensayos aleatorizados, grandes ensayos simples y ensayos pragmáticos.

Mediante el RWE podemos comprender mejor lo que funciona para los distintos tipos de pacientes en un contexto más amplio. La evidencia del mundo real permite a los investigadores examinar el rendimiento de los tratamientos farmacológicos y otras intervenciones al tiempo que se tienen en cuenta otros factores y variables.

¿Qué futuro tiene el RWD en el sector sanitario?

De cara al futuro, quedan muchos retos por delante. La privacidad de los datos de los pacientes es primordial, junto con la capacidad de integrar datos de distintas fuentes, delimitar los límites de la eficacia de la RWD y desarrollar métodos analíticos reproducibles y precisos para la RWD.

Para que la asistencia sanitaria se beneficie al máximo de la RWD, es necesario establecer directrices para la recopilación, documentación o representación, mensajería y estructura óptimas de dichos datos, culminando finalmente con su análisis. 

Y es que deben establecerse criterios estandarizados y proporcionar más formación sobre cómo garantizar que la RWD produzca el tipo adecuado de pruebas, ya sean negativas o positivas, y cómo compartir estos datos para el beneficio común.

La mayoría de los investigadores ignoran esta fuente de información potencialmente rica. Si esta actitud cambia y se empieza a tener en cuenta la RWE a la hora de evaluar las intervenciones sanitarias, podrían producirse muchos cambios en la forma en que se aprueban los fármacos. La RWD también podría ser crucial para dar forma a la sanidad pública, entrenar a la Inteligencia Artificial (IA) para que ayude a tomar decisiones clínicas y racionalizar los protocolos clínicos.

Los sistemas sanitarios modernos están adoptando las nuevas tecnologías con agilidad para ofrecer al paciente experiencias de la mejor calidad. Sin embargo, los datos sanitarios no se han beneficiado del mismo enfoque con visión de futuro. De hecho, el análisis de datos sanitarios sensibles es un reto para la mayoría de las organizaciones sanitarias.

Incluso la mayoría de las empresas tecnológicas pueden tener dificultades para lograr una integración eficiente de los datos sanitarios, lo que en última instancia sabotea su capacidad para abordar y satisfacer las necesidades y requisitos de los pacientes. Un sistema tradicional de integración sanitaria proporciona acceso a los datos internos, pero puede que no haga un gran trabajo consolidando diversas fuentes y entregando datos unificados a los usuarios finales. 

Con las soluciones adecuadas, las unidades sanitarias pueden respaldar las decisiones basadas en datos y mejorar la calidad de la atención de primera línea con una mejor estrategia de integración de datos sanitarios. 

¿Por qué es importante la integración de datos sanitarios?

La integración de datos consolida los datos de distintas fuentes en un conjunto unificado para facilitar una mejor inteligencia empresarial. Por ejemplo, las tecnologías de integración de datos sanitarios pueden extraer datos de una miríada de sistemas de historias clínicas electrónicas (HCE) y almacenarlos en una única fuente de datos integral, proporcionando a los profesionales toda la información que necesitan para ofrecer una atención precisa y estandarizada de alta calidad. 

La cantidad de flujos de datos sanitarios que esperan ser utilizados es enorme. En cada visita, los profesionales sanitarios recopilan información personal e historial médico de los pacientes, que pueden aprovechar para reconocer estrategias preventivas eficaces, eliminar ineficiencias y reducir costes. 

Una mejor integración de los datos puede conducir a una información completa y unificada del paciente, lo que se traduce en una mejor atención y experiencia.

Principales ventajas de la integración de datos para las organizaciones sanitarias

La incorporación de la integración de datos en los sistemas sanitarios crea nuevas oportunidades y posibilidades de mejorar las prácticas ya existentes. Al elegir una metodología flexible y de alto funcionamiento, tu empresa puede recopilar toda la información necesaria a partir de una variedad de flujos que proporcionen una imagen detallada que, conduciendo a la mejora de la atención al paciente y al análisis preventivo. 

Mejora de la interoperabilidad, la coherencia y la integridad

Poner orden en diversos conjuntos de información de múltiples sistemas y unificarlos en un único entorno de datos permite realizar operaciones sin fisuras y facilitar el intercambio instantáneo de datos. Aunque la interoperabilidad es un gran beneficio en sí misma, conseguirla conlleva otras ventajas significativas como un alto nivel de productividad del personal, mayor seguridad de los datos de los pacientes, mejor atención al paciente, mejor intercambio con otros sistemas y, por último pero no menos importante, reducción de costes.

Agilización del proceso de toma de decisiones

La información sanitaria unificada ayuda a los médicos a tomar decisiones basadas en pruebas y a desarrollar posibles estrategias preventivas. En concreto, al tener acceso a un entorno unificado de datos de pacientes, los médicos pueden proporcionar una atención de calidad y urgente a los pacientes de riesgo y reaccionar más rápidamente cuando la vida de un paciente está en juego.

Gestión revolucionada de las enfermedades crónicas

Otra inmensa ventaja de las soluciones de integración de datos clínicos es la oportunidad de garantizar la atención a distancia de los pacientes. Este caso puede aplicarse a quienes padecen enfermedades crónicas.

La naturaleza específica de las enfermedades crónicas implica que lo más probable es que un paciente no sea controlado por un especialista, sino por varios en distintos momentos. Ahí es donde entra en juego la necesidad de interoperabilidad. Con una integración fluida, toda la información que se ha ido recopilando a lo largo del tiempo queda almacenada y se puede acceder a ella fácilmente desde cualquier lugar.

Mayor acceso a la asistencia sanitaria

Notablemente, una integración de datos satisfactoria para los proveedores de asistencia sanitaria permite que el sector sea más accesible para todos. Con el crecimiento dinámico de la monitorización remota de pacientes y las tendencias de la sanidad móvil, la información sobre la salud de los pacientes deja de estar asociada únicamente a un hospital y la idea de gestión de enfermedades se está reconfigurando. Ahora, los pacientes de zonas rurales o distantes pueden recibir atención de calidad gracias a toda una serie de nuevas tecnologías, y los sistemas sanitarios interoperables pueden ayudar a las instituciones médicas a poner en marcha este proceso sin problemas.

Ves pensando en una estrategia de integración de datos

En los últimos años, la integración de datos se ha convertido en una herramienta para mejorar las prácticas empresariales estándar de las organizaciones sanitarias, los proveedores de asistencia y demás. 

La aplicación de estrategias innovadoras permitrá a las empresas sanitarias actualizar sus prácticas empresariales diarias, mejorar la calidad de la atención y abrir nuevas oportunidades de crecimiento empresarial.

El Machine Learning es mucho más importante para el sector sanitario de lo que piensas

La sanidad es un sector en constante evolución. Continuamente se desarrollan nuevas tecnologías y tratamientos, lo que puede dificultar a los profesionales sanitarios mantenerse al día. En los últimos años, el Machine Learning (ML) se ha convertido en una de las palabras de moda en el sector sanitario. Pero, ¿qué es, por qué es tan importante para los datos de los pacientes y cuáles son las ventajas del ML en la asistencia sanitaria?

¿Qué es el Machine Learning?

El ML es un tipo específico de Inteligencia Artificial que permite a los sistemas aprender de los datos y detectar patrones sin demasiada intervención humana. En lugar de decirles lo que tienen que hacer, a los ordenadores que utilizan el ML se les muestran patrones y datos que les permiten llegar a sus propias conclusiones.

Los algoritmos de ML tienen diversas funciones, como identificar objetos en imágenes o analizar grandes volúmenes de conjuntos de datos. A medida que los datos de los pacientes estén más disponibles, esta tecnología de aprendizaje automático será cada vez más importante para los profesionales sanitarios y los sistemas de salud a la hora de extraer significado de la información médica.  

¿Por qué es importante el Machine Learning para las organizaciones sanitarias? 

Para el sector sanitario, el ML es especialmente valioso porque puede ayudarnos a dar sentido a las ingentes cantidades de datos sanitarios que se generan cada día en los historiales médicos electrónicos. El uso de algoritmos de ML en la sanidad puede ayudarnos a encontrar patrones y perspectivas que serían imposibles de encontrar manualmente.

Los proveedores sanitarios tienen ahora la oportunidad de adoptar un enfoque más predictivo, así como de crear un sistema más unificado con una mejor prestación de cuidados y procesos basados en las necesidades del paciente. 

Algunos de los casos de uso más comunes del ML en la sanidad son la automatización de la facturación médica, el apoyo a la toma de decisiones clínicas y el desarrollo de directrices de práctica clínica dentro de los sistemas sanitarios. 

¿Cuáles son los beneficios de esta tecnología para los proveedores sanitarios y los datos de los pacientes?

Queda claro que el ML en sanidad se utiliza para mejorar la eficacia y la naturaleza general de la asistencia sanitaria mediante el uso de datos y la reducción de la intervención humana. ¡He aquí algunos de sus beneficios para el sector!

Personalización

Una de las ventajas más populares de esta tecnología es su capacidad para ofrecer la personalización de los servicios. En el sector sanitario, la personalización puede referirse a ofrecer recomendaciones personalizadas de tratamientos, productos de fitness, consejos para hacer ejercicio, recomendaciones de expertos sanitarios, etc. El factor de personalización también se utiliza en los chatbots para ayudar a hacerlos más avanzados e interactivos.

Desarrollo de nuevos tratamientos

Un modelo de ML también se puede utilizar para identificar información relevante en los datos que podría conducir al descubrimiento de fármacos, el desarrollo de nuevos medicamentos y nuevos tratamientos para enfermedades. Y es que, por ejemplo, el Machine Learning podría utilizarse para analizar datos de ensayos clínicos con el fin de encontrar efectos secundarios previamente desconocidos de los medicamentos. Esto podría ayudar a mejorar la atención al paciente y la seguridad y eficacia de los procedimientos médicos.

Reducción de costes 

El ML también puede utilizarse para mejorar la eficiencia de la asistencia sanitaria, lo que podría suponer un ahorro de costes. Por ejemplo, puede utilizarse para desarrollar mejores algoritmos de gestión de historiales de pacientes o de programación de citas, lo que ayudaría a reducir la cantidad de tiempo y recursos que se pierden en tareas repetitivas.

Predicciones clínicas

Como cada cierto tiempo se detectan multitud de virus y enfermedades que antes ni siquiera existían o eran conocidos por la humanidad, el ML ayuda a los investigadores a detectar su evolución. En otras palabras, los expertos pueden averiguar si la enfermedad puede tener variantes más evolucionadas en el futuro. El Covid es el ejemplo perfecto, ya que gracias a algoritmos de aprendizaje automático, se predijeron sus posibles variantes una vez que la enfermedad se tornó en una pandemia.

7 utilidades del Machine Learning en la salud

Calidad, valor y resultados son tres palabras de moda que siempre acompañan a la asistencia sanitaria y que prometen mucho. Hoy en día, los especialistas sanitarios y las partes interesadas de todo el mundo buscan formas innovadoras de cumplir esta promesa. 

La asistencia sanitaria inteligente basada en la tecnología ha dejado de ser una fantasía, ya que los dispositivos médicos conectados a Internet están impidiendo que el sistema sanitario, tal y como lo conocemos, se desmorone debido al gran aumento de la población.

Y es que la tecnología está permitiendo a los profesionales sanitarios desarrollar modelos alternativos de dotación de personal, así como la capitalización de la propiedad intelectual, el proporcionar una atención sanitaria inteligente o la capacidad de reducir los costes administrativos y de suministro.

El Machine Learning (aprendizaje automático) en la sanidad es una de las áreas que está teniendo una aceptación gradual en el sector sanitario.

Google desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para identificar tumores cancerosos en las mamografías.

El número cada vez mayor de aplicaciones del aprendizaje automático en la atención sanitaria nos permite vislumbrar un futuro en el que los datos, el análisis y la innovación trabajan de la mano para ayudar a innumerables pacientes. Pronto, será bastante común encontrar aplicaciones basadas en ML integradas con datos de pacientes en tiempo real disponibles en diferentes sistemas sanitarios de múltiples países, aumentando así la eficacia de nuevas opciones de tratamiento que antes no estaban disponibles.

En este artículo, hablaremos de las 7 principales utilidades del Machine Learning en la atención sanitaria.

1. Identificación de enfermedades y diagnósticos

Una de las principales aplicaciones del ML en la sanidad es la identificación y el diagnóstico de enfermedades y dolencias que, de otro modo, se consideran difíciles de diagnosticar. Esto puede incluir cualquier cosa, desde cánceres que son difíciles de detectar durante las etapas iniciales, hasta otras enfermedades genéticas.

IBM Watson Genomics es un excelente ejemplo de cómo la integración de la informática cognitiva con la secuenciación de tumores basada en el genoma puede ayudar a realizar un diagnóstico rápido.

2. Descubrimiento y fabricación de fármacos

Una de las principales aplicaciones clínicas del aprendizaje automático se encuentra en el proceso de descubrimiento de fármacos en su fase inicial. Esto incluye también tecnologías de I+D como la secuenciación de nueva generación y la medicina de precisión, que pueden ayudar a encontrar vías alternativas para la terapia de enfermedades multifactoriales.

Actualmente, las técnicas de aprendizaje automático implican un aprendizaje no supervisado que puede identificar patrones en los datos sin proporcionar ninguna predicción.

3. Diagnóstico por imagen médica

El Machine Learning y el Deep Learning son los responsables de la innovadora tecnología llamada Computer Vision. A medida que el aprendizaje automático sea más accesible y que crezca su capacidad explicativa, se verán cada vez más fuentes de datos de imágenes médicas variadas que formen parte de este proceso de diagnóstico impulsado por la Inteligencia Artificial.

4. Medicina personalizada

Los tratamientos personalizados no sólo pueden ser más eficaces al combinar la salud individual con el análisis predictivo, sino que también están maduros para una mayor investigación y una mejor evaluación de la enfermedad. En la actualidad, los médicos se limitan a elegir entre un conjunto específico de diagnósticos o a estimar el riesgo del paciente basándose en su historial sintomático y en la información genética disponible.

Por suerte, el aprendizaje automático en medicina está avanzando a pasos agigantados. En los próximos años, veremos llegar al mercado más dispositivos con sofisticadas capacidades de medición de la salud, lo que permitirá disponer de más datos para estas tecnologías sanitarias de vanguardia basadas en el ML.

5. Modificación del comportamiento basada en el aprendizaje automático

La modificación del comportamiento es una parte importante de la medicina preventiva, y desde la proliferación del Machine Learning en la sanidad, están surgiendo innumerables startups en los campos de la prevención e identificación del cáncer, el tratamiento de pacientes, etc.

Las apps móviles para el cambio de comportamiento pueden ayudar en una gran variedad de enfermedades o trastornos, como en aquellas en las que un cambio de conducta es fundamental para conseguir mantener la salud o conseguir una curación. En la diabetes, por ejemplo, una aplicación móvil ayuda al enfermo a la autogestión, permitiendo un ajuste inmediato de la cantidad de insulina.

6. Registros sanitarios inteligentes

Mantener los registros sanitarios actualizados es un proceso exhaustivo, y aunque la tecnología ha contribuido a facilitar el proceso de introducción de datos, lo cierto es que incluso ahora, la mayoría de los procesos llevan mucho tiempo.

El papel principal del aprendizaje automático en la sanidad es facilitar los procesos para ahorrar tiempo, esfuerzo y dinero. Los métodos de clasificación de documentos mediante máquinas vectoriales y las técnicas de reconocimiento OCR basadas en ML están cobrando fuerza poco a poco en el sector.

7. Ensayos clínicos e investigación

El aprendizaje automático tiene varias aplicaciones potenciales en el campo de los ensayos clínicos y la investigación. Como diría cualquier persona de la industria farmacéutica, los ensayos clínicos cuestan mucho tiempo y dinero y pueden tardar años en completarse en muchos casos.

La aplicación de análisis predictivos basados en Machine Learning para identificar posibles candidatos a ensayos clínicos puede ayudar a los investigadores a extraer un conjunto de puntos de datos muy variados, como visitas médicas previas, redes sociales, etc. El aprendizaje automático también se ha utilizado para garantizar el seguimiento en tiempo real y el acceso a los datos de los participantes en el ensayo, así como para encontrar el mejor tamaño de la muestra que se va a probar y aprovechar el poder de los registros electrónicos para reducir los errores basados en los datos.

Los proveedores de atención sanitaria deben dejar de considerar el Machine Learning como un concepto del futuro y, en consecuencia, adoptar las herramientas que el mundo actual está poniendo hoy a nuestra disposición.

7 beneficios de utilizar la analítica predictiva en el sector sanitario

Hoy en día, los profesionales sanitarios pueden acceder a una gran cantidad de datos al alcance de su mano. Desde imágenes médicas, reclamaciones de seguros, dispositivos médicos y datos administrativos, no hay escasez de información sobre los datos sanitarios de los pacientes. Pero la verdadera cuestión es qué hacer con todos ellos.

Para muchos sistemas y organizaciones sanitarias, el gran tamaño y número de fuentes de datos puede ser abrumador, especialmente con bases de datos que no se comunican entre sí. Para conseguir resultados positivos para los pacientes, es necesario tener una visión de 360 grados del paciente, desde su historial médico completo hasta los determinantes sociales, entre otros.

El análisis predictivo, una disciplina que utiliza diversas técnicas de modelización, extracción de datos, estadística e inteligencia artificial (IA), puede evaluar datos históricos y en tiempo real para hacer predicciones sobre el futuro. Esto da sentido a las fuentes de datos dispares e inconexas y puede ayudar a que tu organización vea patrones que hagan que tus operaciones sean más eficientes, ofreciendo al mismo tiempo una mayor calidad de atención.

Veamos a continuación que principales beneficios presenta la analítica predictiva aplicada en el sector de la salud.

Mejora general de la atención al paciente

El beneficio más importante que aporta el análisis predictivo al sector sanitario es la accesibilidad a todo tipo de datos: historial médico, demográficos, económicos, comorbilidades. Todos estos datos proporcionan a los médicos y a los profesionales sanitarios una valiosa información que orienta sus decisiones. Unas decisiones mejores, más inteligentes y basadas en datos conducen a una mejora general de la atención al paciente.  

Por ejemplo, el análisis predictivo se utiliza para mejorar los resultados de los pacientes. Al observar los datos y los resultados de antiguos pacientes, los algoritmos de Machine Learning (ML)  pueden programarse para proporcionar información sobre los métodos de tratamiento que funcionarán mejor para cada paciente.  

Permite gestionar la salud de toda la población

El análisis predictivo no sólo es aplicable a nivel individual. Las organizaciones sanitarias pueden utilizarlo también para la gestión de la salud de la población. Cuando disponen de datos sobre las enfermedades existentes, los medicamentos y el historial personal de los pacientes, la analítica puede utilizarse para encontrar otros pacientes similares dentro de una cohorte de población. 

También puede ayudar a identificar cohortes expuestas a un posible brote de enfermedad. En tal caso, los profesionales sanitarios pueden empezar a buscar tratamientos inmediatamente, lo que mejora las posibilidades de supervivencia de las personas.  

Identifica a los pacientes de riesgo

La analítica predictiva en la sanidad puede predecir qué pacientes corren un mayor riesgo y poner en marcha inervaciones tempranas para evitar problemas más profundos. Por ejemplo, puede identificar a los pacientes con enfermedades cardiovasculares con mayor probabilidad de hospitalización en función de la edad, las enfermedades crónicas coexistentes y la adherencia a la medicación. 

Las predicciones sobre la probabilidad de padecer enfermedades y dolencias crónicas pueden ayudar a los médicos y a las organizaciones sanitarias a prestar una atención proactiva en lugar de esperar a que los pacientes de riesgo acudan a una revisión periódica.  

Mejora la gestión de las enfermedades crónicas

Alrededor de 19 millones de personas en España padecen, al menos, una enfermedad crónica. Aunque muchas de ellas ya son controlables, siguen causando el 63% de las muertes en el mundo.

La gestión de las enfermedades crónicas depende de la capacidad de los profesionales sanitarios para prevenir el desarrollo de estas enfermedades y controlarlas, siendo una tarea considerablemente difícil. Afortunadamente, el análisis predictivo tiene el potencial de capacitar a los profesionales sanitarios para que tomen decisiones informadas, oportunas y basadas en hechos, con el fin de proporcionar tratamientos más eficaces y reducir al mismo tiempo los costes de esta atención a los pacientes.  

Previene las necesidades de mantenimiento de los equipos antes de que surjan

En otros sectores, como el de la fabricación y las telecomunicaciones, el análisis predictivo se utiliza desde hace tiempo para identificar las necesidades de mantenimiento antes de que se produzcan. El sector sanitario puede beneficiarse del mismo tipo de pronóstico. 

Algunos componentes de las máquinas se desgastan o degradan. Por ejemplo, al analizar los datos de los sensores de una máquina de resonancia magnética, el análisis predictivo puede predecir los fallos y cuándo será necesario sustituir un componente. Al saberlo, los hospitales pueden programar el mantenimiento en un momento en el que la máquina no esté en uso, minimizando la interrupción del flujo de trabajo que dificulta tanto a los equipos de atención como a los pacientes.  

Seguimiento y digitalización de la sanidad

La digitalización de los servicios sanitarios transforma por completo la forma en que pacientes y profesionales de la salud interactúan entre sí. Hoy en día, podemos acoplar dispositivos a nuestro cuerpo y hacer un seguimiento de nuestra salud y rendimiento corporal en cualquier momento desde nuestros teléfonos móviles. Por ejemplo, los diabéticos pueden controlar la subida de azúcar en sangre en cualquier momento sin necesidad de pincharse el dedo.  

Detecta fraudes

Por desgracia, el fraude en la sanidad es un problema común. Los esquemas de fraude en la asistencia sanitaria se presentan de muchas formas: personas que obtienen píldoras de prescripción subvencionadas o totalmente cubiertas que en realidad no son necesarias y luego las venden en el mercado negro para obtener un beneficio; la facturación de un servicio no cubierto como un servicio cubierto; la modificación de los registros médicos; la notificación intencionalmente incorrecta de diagnósticos o procedimientos para maximizar el pago; la prescripción de tratamientos adicionales o innecesarios, etc.  

El análisis predictivo puede identificar ciertas anomalías que señalan este tipo de acciones fraudulentas, ayudando así a detectarlas de forma temprana. 

¿Qué usos tiene el “Internet of Things” el sector sanitario?

El IoT está empezando a introducirse poco a poco en la sanidad, tanto en el frente de los médicos como en el de los pacientes. Las ecografías, los termómetros, los monitores de glucosa, los electrocardiogramas, etc., están empezando a conectarse, permitiendo a los pacientes hacer un seguimiento de su salud. Esto es crucial para aquellas situaciones que requieren citas de seguimiento del paciente con los médicos.

Numerosos hospitales han empezado a utilizar camas inteligentes, que pueden detectar la presencia de un paciente y ajustarse automáticamente al ángulo y la presión correctos para proporcionar el apoyo adecuado sin necesidad de que intervenga una enfermera.

El IoT también podría ayudar a transformar la atención al paciente en casa. Lamentablemente, algunos pacientes no toman su medicación en las dosis adecuadas o a las horas correctas. Los dispensadores de medicación inteligentes en el hogar podrían cargar automáticamente la información en la nube y alertar a los médicos cuando los pacientes no tomen sus medicamentos. En general, este tipo de tecnología podría avisar a los médicos de cualquier comportamiento potencialmente peligroso del paciente.

Así pues, los dispositivos del IoT ofrecen una serie de nuevas oportunidades para que los profesionales de la salud controlen a los pacientes, así como para que los pacientes se controlen a sí mismos. Por extensión, la variedad de dispositivos IoT vestibles proporcionan una serie de beneficios y desafíos, tanto para los profesionales de la salud como para sus pacientes. Veamos algunas de las utilidades que ofrece el Internet of Things y que están revolucionando el campo de la salud.

Monitorización remota de pacientes

La monitorización remota de pacientes es la aplicación más común de los dispositivos IoT para la atención sanitaria. Los dispositivos IoT pueden recopilar automáticamente parámetros de salud como la frecuencia cardíaca, la presión arterial, la temperatura, etc., de pacientes que no están físicamente presentes en un centro sanitario, lo que elimina la necesidad de que los pacientes se desplacen a los proveedores, o de que ellos mismos los recojan.

Cuando un dispositivo IoT recoge los datos del paciente, los envía a una aplicación de software donde los profesionales sanitarios y/o los pacientes pueden verlos. Se pueden utilizar algoritmos para analizar los datos con el fin de recomendar tratamientos o generar alertas. Por ejemplo, un sensor de IoT que detecta una frecuencia cardíaca inusualmente baja de un paciente puede generar una alerta para que los profesionales sanitarios puedan intervenir.

Un reto importante de los dispositivos de monitorización remota de pacientes es garantizar la seguridad y la privacidad de los datos altamente personales que recogen estos dispositivos IoT.

Control de la frecuencia cardíaca

La monitorización de la frecuencia cardíaca puede ser un gran reto, incluso para los pacientes que están presentes en los centros sanitarios. Los controles periódicos de la frecuencia cardíaca no protegen contra las fluctuaciones rápidas de la misma, y los dispositivos convencionales para la monitorización cardíaca continua utilizados en los hospitales requieren que los pacientes estén conectados a máquinas con cables constantemente, lo que perjudica su movilidad.

Hoy en día, hay una variedad de pequeños dispositivos IoT para la monitorización de la frecuencia cardíaca, lo que permite a los pacientes moverse a su antojo mientras se garantiza la monitorización continua de sus corazones. Garantizar resultados ultra precisos sigue siendo algo difícil, pero la mayoría de los dispositivos modernos pueden ofrecer tasas de precisión de alrededor del 90% o más.

Control de la higiene de las manos

Tradicionalmente, no ha habido una buena forma de garantizar que los proveedores y los pacientes de un centro sanitario se lavaran las manos correctamente para minimizar el riesgo de contagio.

Hoy en día, muchos hospitales y otros centros sanitarios utilizan dispositivos IoT para recordar a las personas que deben higienizarse las manos cuando entran en las habitaciones del hospital. Los dispositivos pueden incluso dar instrucciones sobre la mejor manera de desinfectarse para mitigar un riesgo concreto para un paciente determinado.

Una de las principales deficiencias es que estos dispositivos sólo pueden recordar a las personas que se limpien las manos; no pueden hacerlo por ellas. Aun así, las investigaciones sugieren que estos dispositivos pueden reducir las tasas de infección en más de un 60% en los hospitales.

¿Cómo el Big Data ayuda a mejorar los resultados de los pacientes?

Imagina un dispositivo médico portátil que te avise de si tus actividades diarias te ponen en riesgo de desarrollar diabetes. O una aplicación que brinde asesoramiento médico inmediato y personalizado en función de tu perfil genético. 

Tecnologías innovadoras como estas ya están a la vuelta de la esquina. Miles de herramientas de recopilación de datos se utilizan a diario en el sector sanitario con el fin de transformar la prestación de atención médica y ayudar a mejorar los resultados de los pacientes.

¿Qué importancia tiene el Big Data en salud?

El big data hace referencia a una cantidad masiva de información sobre un tema determinado. En el ámbito sanitario, la digitalización de los historiales y la rápida mejora de las tecnologías médicas han allanado el camino para que los datos tengan un gran impacto.

Muchas industrias utilizan el big data para conocer a sus clientes y adaptar sus productos o servicios en consecuencia. En sanidad, las fuentes de big data incluyen historiales médicos de pacientes, historiales hospitalarios, resultados de exámenes médicos e información recogida por máquinas de pruebas sanitarias (como las utilizadas para realizar electrocardiogramas, también conocidos como ECG).

La investigación biomédica en la sanidad pública también proporciona una gran parte de ese big data que, si se gestiona y analiza adecuadamente, puede servir como información significativa para pacientes, médicos, administradores e investigadores por igual. 

Los investigadores en salud pública pueden generar big data para predecir futuras pandemias y prepararse para ellas.

¿Por qué es importante recopilar datos sanitarios?

La recopilación y el análisis de datos permiten a médicos y administradores sanitarios tomar decisiones más informadas sobre tratamientos y servicios.

Los médicos que disponen de suficientes datos de valor sobre sus pacientes pueden identificar los signos de alerta de una enfermedad grave antes de que se manifieste. Tratar la enfermedad en una fase temprana puede ser más sencillo y costar menos en general que tratarla una vez que ha progresado.

A su vez, los hospitales y otros grandes centros médicos pueden utilizar el big data para obtener una imagen completa de la experiencia del paciente. Las herramientas de recopilación de datos permiten a los equipos asistenciales fusionar datos que, de otro modo, quedarían archivados en clínicas u hospitales. 

Así pues, el big data asegura una comunicación rápida y precisa entre pacientes y proveedores basada en el historial médico completo del primero.

Entonces, ¿cómo mejora el big data los resultados de los pacientes?

Anteriormente, la recopilación de datos e información para uso médico era costosa y duradera. Hoy en día, las tecnologías innovadoras pueden recopilar datos de manera digital y convertirlos en un formato fácilmente legible. 

Y es que los profesionales de la salud ahora tienen la posibilidad de generar soluciones sanitarias basadas en big data que ayudan a mejorar los resultados de los pacientes de muchas maneras:

• Capacitándoles para que se comprometan con sus propios historiales médicos mediante historias clínicas de fácil acceso.
• Informando a los proveedores del estado de salud de los pacientes para que puedan evaluar más rápidamente los métodos de tratamiento.
• Ahorrándoles tiempo y dinero.
• Mejorando el acceso a una atención sanitaria de calidad con la agilización de los procesos administrativos y ayudando a los administradores a tomar decisiones basadas en datos.
• Aprovechando los hallazgos basados en datos de valor para predecir y resolver problemas médicos.

El big data permite a los profesionales sanitarios y a los administradores de la sanidad profundizar y conocer mejor a sus pacientes y la atención que les prestan. 

¿Cómo el Big Data ayuda a mejorar los resultados de los pacientes?

La recopilación de datos de alta calidad en el sector sanitario requerirá pues la optimización de las herramientas de recopilación de datos, así como el uso adecuado de dichas herramientas tanto por parte de los pacientes como de los proveedores.