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.

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.

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.