Por Daniel Nasuti. Director General de Siemens Healthineers Argentina
La precisión diagnóstica y mejorar la experiencia de los pacientes son sin dudas dos grandes retos y ocupaciones que atraviesa el sector de la salud. Sin embargo, con avances tecnológicos como el big data y la inteligencia artificial (IA) se ha demostrado que se pueden realizar diagnósticos más rápidos, precisos y personalizados. Desde esta perspectiva, con el aporte de herramientas de IT inteligentes y estrategias de manejo de datos interdisciplinarios es posible pensar que las enfermedades no transmisibles como la diabetes, el cáncer o las cardiopatías, puedan ser diagnosticadas a tiempo y así indicar un tratamiento adecuado. El cambio es mayúsculo: las mencionadas son enfermedades que, según la Organización Mundial de la Salud, son responsables de más del 70% de todas las muertes en el mundo.
Si hacemos una abstracción, podemos pensar que la cantidad de datos que genera el sector salud en el mundo y por país, pareciera ser infinita. Por eso, acumular todos esos datos y utilizarlos no es una tarea imposible pero sí colosal. Así lo que demuestra el McKinsey Global Institute, que afirma que el 90% de los datos que generan los proveedores de la salud en el mundo son comúnmente ignorados. Imaginemos entonces, un escenario mundial en el que podamos utilizar todos esos datos para curar enfermedades; y más allá, imaginemos un escenario en el que todos esos datos nos ayuden a anticipar síntomas y prevenir enfermedades. El big data y la inteligencia artificial aplicados de forma correcta y eficiente, podrían hacer eso posible. En un futuro no muy lejano, podemos pensar en tener nuestro propio digital twin -gemelo digital- donde a partir de datos e imágenes de un paciente podremos realizar, por ejemplo, proyecciones virtuales para predecir la respuesta de determinados órganos a un tratamiento antes de su intervención.
Hoy en día hay más de 500,000 tipos de dispositivos médicos diferentes que van desde equipos de imágenes hasta analizadores que pueden conectarse a las bases de datos y redes de atención médica. Con esto la digitalización también ha encontrado su camino hacia la esfera clínica, donde los pacientes se benefician de una mejor interpretación de estudios y planificación de procedimientos. Existen innovaciones tecnológicas que trabajan con IA mediante el deep learning -aprendizaje profundo- para facilitar automáticamente la ubicación de las afecciones de forma precisa, lo cual no sólo significa una reducción de costos, sino que también reduce las variaciones injustificadas y evita repeticiones de estudios.
Tenemos mucho trabajo por delante en la industria de la salud para poder capitalizar los avances digitales ya vistos en otras industrias. En el camino a seguir, la tecnología digital ya no puede existir de manera aislada. Los líderes mundiales están reconociendo que la innovación digital no es un objetivo o una iniciativa, sino que convivimos diariamente con ella. Romper los silos de la información, manteniendo la seguridad de los datos, es la clave para digitalizar la atención médica.
En este contexto resalto que la tecnología desempeña en todos los sectores un papel protagonista en términos de aumento de calidad y productividad. Cuando es bien utilizada, proporciona un significativo retorno, garantizando la sustentabilidad del sector y brindando un mayor acceso a la salud de la población.
