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Big data y salud: un reto con múltiples beneficios

¿Qué beneficios tiene la alianza entre la salud y big data? Analizamos algunos ejemplos con Ignacio Charfole, ingeniero con más de 20 años de experiencia en la obtención y manejo de datos y profesor en UNIR.

Recoger datos sobre el comportamiento sanitario de la población de un barrio determinado (frecuencia de visitas al médico, historial clínico, compra de medicamentos, etc.), realizar modelos predictivos de acuerdo con estos comportamientos, obtener un perfil transversal de cada paciente para realizar un diagnóstico más completo, etc.

Trasladándolo al contexto actual de pandemia, acciones como la detección de puntos de solicitud de asistencia o la obtención de datos de cruce entre personas con riesgo supondría una mejor gestión de la emergencia sanitaria que atravesamos.

Todo lo anterior son ejemplos de lo que la inteligencia de datos, macrodatos o big data puede hacer por el sector sanitario. Una simbiosis que apenas empieza a perfilarse en nuestro país, pero que supone un área pendiente de desarrollo, en la que hay mucho trabajo por hacer y que ya está en la mira de muchas empresas y profesionales del sector.

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El futuro, big data y la salud

“Para mí, el tema tiene dos vertientes, como está pasando en cualquier otro ámbito de la vida digital: masificación y personalización”, explica Ignacio Charfole, ingeniero con más de 20 años de experiencia en la obtención y manejo de datos y profesor de UNIR.

La masificación supondría digitalizar todo el sistema de salud para poder obtener resultados globales, una estratificación de la población en función de distintos parámetros (de riesgo, por ejemplo) que generaría mapas geográficos sanitarios que pueden ser muy útiles basados en la ubicación de los ciudadanos, la dirección de hospitales, farmacias y otros actores implicados en el sistema.

“Llevando todos los datos de salud al tema digital, junto a los hábitos de vida, (qué productos compran online, qué ejercicios hacen medidos con wereables, etc.), podemos sacar conclusiones masivas realmente ricas para gestionar mejor la prevención”, continúa Charfole.

Para mí, el tema tiene dos vertientes, como está pasando en cualquier otro ámbito de la vida digital: masificación y personalización, Ignacio Charfole.

La personalización, por su parte, permitiría que esa atención personalizada se expanda a todo el mundo, independientemente del poder adquisitivo. El diario especializado en salud, PlantaDoce, detalla que, el entender cómo se comporta el paciente en su día a día, facilitará el no tener que esperar varias consultas a la hora de emitir un diagnóstico certero. Con ello, se podrá reducir el margen de errores diagnósticos y, por tanto, rebajar costes.

Además, con la atención personalizada se pueden desarrollar modelos predictivos que permiten, entre otras cosas, derivar a un paciente al médico especialista que realmente necesita, predecir patrones de comportamiento o métodos para optimizar la atención que se le presta a los pacientes en situación de dependencia.

Los riesgos y las objeciones en el uso de los macrodatos

Aunque lo que plantea la incorporación de big data en el sector sanitario para muchos ofrece un panorama alentador y positivo, no deja de presentar factores inhibidores y voces que cuestiona su uso.

Para empezar, la recolección de datos masivos supone todo un reto en el que deben involucrarse varios sectores, “se necesita la digitalización de todos los datos, de todo el sistema sanitario (ya se ha hecho para el Ministerio de Economía y Hacienda) y un cambio en la política de gestión de la información”, detalla Charfole.

Se trata de un proceso que conlleva no pocas dificultades, “la información debería estar centralizada, lo cual choca con el tema de competencias actuales de las administraciones. Ni siquiera el sistema de citas está centralizado”, continúa el experto. Esta complicación se extiende a la posible generación de un sistema open data, que permita a investigadores ver información codificada para poder buscar correlaciones y explicar experimentos y, sobre todo, avanzar en el tema de la decodificación genómica.

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Más allá de su ejecución, otro de los principales problemas que genera esta implantación del big data en el sector salud es la invasión de la privacidad del sujeto, “es la diferencia de modelos respecto a China, por ejemplo, mejor controlado pero más intrusivo. Los temas de salud y big data generan controversia por mezclar la mejora de la masa social respecto al robo de la intimidad individual”, puntualiza Charfole.

Por ejemplo, la integración de la información médica de los ciudadanos, cruzada con otros datos como sus hábitos de compra en las farmacias y productos alimenticios, generan una visión más amplia que se puede usar en los análisis médicos, pero que, para muchos, resulta invasivo e inaceptable.

La aplicación de big data en el sector sanitario supone una mejora de magnitud aún no predecible en la calidad de la atención a los pacientes.

De la misma manera, lo descrito anteriormente implica una elevada inversión económica para garantizar la seguridad de estos datos. Estados Unidos desembolsó 324 millones de dólares por persona en ciberseguridad sanitaria entre 2016 y 2019, según cita PlantaDoce.

Objeciones aparte, es un hecho que el avance del uso de datos masivos en temas de salud es imparable y conlleva múltiples beneficios en atención a pacientes. Una publicación del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo enfatiza en sus conclusiones que la aplicación de big data en el sector sanitario supone “una mejora de magnitud aún no predecible en la calidad de la atención a los pacientes”. No obstante, se deben integrar de forma conjunta la tecnología, las políticas adecuadas sobre privacidad, la infraestructura y una cultura de uso compartido de datos, “lo que conlleva una serie de retos que hay que afrontar desde diferentes perspectivas y grado de profundidad”.

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