El sector sanitario está sacando a la llamada Cuarta Revolución Industrial. Los retos que está experimentando el sector han contribuido a acelerar la transformación hacia la salud digital. Un nuevo paradigma en el que no solo mejoran las herramientas de diagnóstico, sino también las relaciones entre profesionales y pacientes.

En este nuevo escenario, el paciente asume un nuevo rol. Tiene más control sobre su propia salud. La gran cantidad de datos accesibles que se tienen, la Inteligencia Artificial y una nueva forma de comunicarse marcan el camino.

Definición de salud digital

El concepto de salud digital está en constante evolución. Cambia en paralelo a las tecnologías que la posibilitan. En cualquier caso, siempre hay tres características que permanecen inalterables:

• Empoderamiento del usuario. Los pacientes pueden monitorizar su estado de salud y dar informes sobre este.
• Interacción. Un nuevo modelo en las relaciones entre profesionales y usuarios. Ambos participan de una conversación en la que los medios digitales funcionan como canal de comunicación.
• Uso eficiente de datos. Análisis eficiente de los datos: la información se almacena de forma segura y accesible para su análisis. Facilita la personalización de la atención y permite desarrollar soluciones a medida.
• Control de datos. La información se almacena de forma segura y accesible para su análisis. Esto se hace en base al Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), así como a través de firewalls, encriptación de datos y autenticación de usuarios previo consentimiento informado del paciente.

El uso de nuevas tecnologías hace que la salud sea más personalizada, participativa y predictiva.

La eSalud se define por el uso de tecnologías de la información y comunicación aplicadas al ámbito de la salud. Gracias a estas, los médicos disponen de nuevas herramientas para ayudar a diagnosticar, tratar y vigilar las enfermedades.

También hace que el Tercer Objetivo de Desarrollo Sostenible de Agenda 2030 esté más cercano. Este consiste en “Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos y todas, en todas las edades”. La tecnología permite alcanzar estas metas propuestas desde Naciones Unidas.

Muchos consideran la salud digital la solución a los problemas de los sistemas sanitarios. No solo permite desaturar hospitales y centros médicos. También pone el foco en la medicina preventiva, modificando el comportamiento de los pacientes.

Es una tendencia imparable. Tecnologías como el Big Data, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning abren nuevas posibilidades. Muchas de estas aplicaciones ya se usan en nuestro día a día. Otras, están por llegar.

Beneficios de la salud digital

La eHealth supone una revolución en el sector sanitario. No solamente los profesionales cuentan con mejores herramientas, sino que los pacientes están más informados que nunca. Las principales ventajas que ya se dejan notar son:

• Atención integral. El paciente pasa a estar en el centro. Su salud y el tratamiento de enfermedades se abordan desde un nuevo enfoque. El cuidado es continuo gracias a la mejora de los sistemas de seguimiento.
• Sostenibilidad del sistema. La reducción de costes que brinda este nuevo sistema hace que sea más estable y funcione de forma más fluida. Las herramientas de programación y seguimiento digital optimizan el funcionamiento interno de las clínicas y permiten una mejor asignación de recursos.
• Big Data. Grandes cantidades de datos fácilmente traducibles en información significativa permiten abordar los problemas de salud de forma más efectiva. La investigación y la toma de decisiones son las áreas más beneficiadas.
• Mejor relación entre profesionales y pacientes. El personal médico puede dispensar un tratamiento más personalizado al contar con nuevas herramientas de diagnóstico.
• Mayor satisfacción. El cliente se involucra más en el proceso.
• Cambio de hábitos. Los pacientes adquieren otra mentalidad. Son más conscientes de la necesidad de llevar una vida sana. Supone una apuesta decidida por la medicina preventiva.

Aplicaciones de la salud digital

La eSalud está dejándose notar ya en centros de salud, clínicas privadas y hospitales públicos. Aunque ya se venía anticipando el cambio hace años, la pandemia ha provocado la implantación de las Tecnologías de la Información y Comunicación en este ámbito.

Telemedicina

Es quizás el desarrollo más tangible en el marco de la eSalud. Tuvo su auge durante la pandemia y ha seguido evolucionando desde entonces. Según AMETIC, el 75% de los españoles acudirá a una consulta en remoto a lo largo de 2023. Paciente y profesionales pueden comunicarse de forma remota en los casos que no hace falta un diagnóstico.

Esta nueva modalidad de ejercer la medicina permite:

• Reducir costes.
• Mejorar la productividad. Los profesionales pueden atender a más usuarios durante la jornada.
• Evitar desplazamientos innecesarios. Supone un ahorro de tiempo para los participantes y también energético.
• Evitar visitas innecesarias a urgencias. Ayuda a los pacientes a encontrar la atención más adecuada y a aprovechar al máximo los recursos.

La telemedicina hace que las consultas sean accesibles a todos. Personas con problemas de movilidad o aquellas que viven en zonas aisladas pueden mejorar su calidad de vida.

Un concepto relacionado es el de teleasistencia. Gracias a las TIC, es posible monitorizar la salud de un paciente de forma remota. Mediante dispositivos que mandan información biométrica, es posible alertar a un centro médico de un problema. Es especialmente útil para pacientes crónicos y de la tercera edad.

Big Data

Si una de las llamadas Tecnologías 4.0 brilla en esta área es el Big Data. La gestión y análisis de una gran cantidad de información es una necesidad en esta nueva realidad. Sus aplicaciones van desde prever reacciones adversas a un medicamento hasta detectar factores de riesgo en pacientes.

En medicina, los profesionales cuentan con datos de diversas fuentes: historias clínicas, pruebas diagnósticas, consultas, etc. El Big Data permite a los profesionales de la salud organizar estos datos de forma efectiva para su posterior análisis.

Las aplicaciones de este desarrollo en la salud digital son múltiples:

• Dispositivos de monitoreo remotos. Estos producen gran cantidad de información en tiempo real. Envían datos biométricos desde la localización del paciente a un servidor. Estos datos deben de ser interpretados para hacer una valoración. Gracias al Big Data su análisis es más eficaz. El diagnóstico online es ya posible.
• Historial Médico Online. Centra en un único archivo todos los datos conocidos sobre un paciente. Este es accesible tanto para usuarios como para profesionales. Permite un diagnóstico más eficaz al contener toda la información necesaria para ello.
• Diagnóstico eficaz. La minería de datos y el análisis de los mismos facilita la identificación de problemas de salud. También permite adelantarse a estos antes de que sucedan.
• Reduce el error humano. Al disponer de más información, se reducen los fallos en diagnósticos y en la prescripción de medicación.
• Medicina preventiva. Especialmente útil para los servicios de salud públicos. Una gran cantidad de datos sobre un grupo de población permite crear líneas de actuación.
• Seguimiento de pacientes crónicos. Gracias a toda la información disponible y a su análisis, la mejora en la calidad de vida de estos usuarios es palpable. Reduce costes para la administración y desplazamientos innecesarios para las personas.
• Análisis de imágenes médicas. El Big Data, en combinación con el machine learning, permite ‘leer’ pruebas diagnósticas gráficas. Se reduce el margen de error y se optimizan los tiempos para los profesionales de la medicina.

No son las únicas aplicaciones reales del Big Data en la medicina. Durante la pandemia, fue utilizada para hacer modelos predictivos para reducir la expansión del virus. Muchos países consiguieron reducir el impacto de la COVID-19 gracias a esta tecnología.

Machine learning

Las grandes cantidades de datos recopilados sirven para “entrenar” algoritmos. Esto se consigue gracias al machine learning, que han permitido optimizar el proceso de diagnóstico. Es una herramienta fundamental para entender la información médica, en especial la que proviene de historiales clínicos.

Gracias al aprendizaje automático, se crean modelos predictivos en los que se fundamentan los análisis. Los sistemas son capaces de aportar soluciones a los problemas que los datos de los análisis, historiales, pruebas diagnósticas, etc., les plantean.

También tiene un papel fundamental en la formación continua de los profesionales médicos. Posibilita saber en qué están trabajando los investigadores para proveerles de datos útiles para su trabajo. Obtiene información de datos no estructurados y los clasifica.

Inteligencia artificial

Mediante la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) se han creado nuevas herramientas y dispositivos para la salud digital. Es capaz de descubrir patrones que el ser humano no puede hacer sin su ayuda.

La IA aprovecha al máximo los datos de los que dispone. Ayuda no solamente a un mejor diagnóstico, sino a manejar mejor a la organización médica. Optimiza la productividad de los entornos y mejora el rendimiento económico de los mismos.

En la actualidad, se aplica IA en diagnóstico, prevención, tratamiento y seguimiento de casos. Gigantes tecnológicos como Google e IBM han creado ya soluciones para la salud digital basadas en IA.

Una de las grandes mejoras que brinda la IA tiene lugar en el campo de la cirugía. Gracias a ella, las operaciones realizadas por robots han mejorado en precisión. A principios de 2022, se llevó a cabo la primera intervención realizada exclusivamente por una máquina, sin asistencia humana.

Por contra, su aplicación crea debates éticos. La Organización Mundial de la Salud advierte en su informe Ethics and governance of artificial intelligence for health sobre posibles usos indebidos. También manifiesta su preocupación por que la tecnología se sobreestime y se deje de invertir en otras áreas para hacerlo en IA.

El siguiente paso es ir a lo que se ha denominado inteligencia aumentada. Este desarrollo permitirá a los médicos tener una “segunda opinión” en tiempo real. No será una herramienta única de diagnóstico, sino un complemento al conocimiento profesional.

Retos de la salud digital

El cambio de tendencia no está exento de problemas. Existen una serie de desafíos que la eHealth debe abordar para su plena implantación en nuestro sistema:

• Protección de datos. El uso y gestión de los datos recopilados de los pacientes supone un dilema. Hay que establecer límites que hoy día son difusos. El balance entre la privacidad del paciente y el avance médico genera un debate ético difícil de resolver.
• Modelo de financiación. La salud digital implica un gasto de recursos considerable. La creación de iniciativas público-privadas puede dar respuesta a este desafío.
• Adaptación al cambio. Existe una gran cantidad de agentes involucrados en el proceso. No solamente hay que dotar de competencias digitales a todos, sino crear un nuevo marco legal de regulación. Todo esto implica un periodo de adaptación.

Poner el foco en las personas

El paciente en el centro. Así podría resumirse el cambio de mentalidad que trae la salud digital. No solamente implica una revolución en lo tecnológico, sino también en las relaciones entre profesionales y pacientes. Así, la eSalud permite reducir costes, crear sistemas de información seguros, reducir el error humano y potenciar la medicina preventiva.

La eSalud busca mejorar las herramientas de diagnóstico y las relaciones entre profesionales y pacientes. Empodera al paciente a través de tecnología y ofrece beneficios como: una atención integral, sostenibilidad del sistema y medicina preventiva. Sin embargo, también se enfrenta a desafíos como la protección de datos, el modelo de financiación y la adaptación al cambio.

La gran cantidad de información que se permite analizar y gestionar gracias al Big Data, abre a su vez otros interrogantes. No obstante, no hay que perder de vista el objetivo principal: salvar vidas. Todo el desarrollo tecnológico aplicado va en esta dirección. De nada sirve manejar volúmenes masivos de datos si no hay una aplicación real y cuantificable.