La inequidad en la digitalización de la salud

En la actualidad se ha extendido el uso de Analytics para recabar y analizar información acerca de distintos problemas sociales, y con base en ello ofrecer algunas soluciones. En el caso de la salud pública, ¿hay suficiente información digitalizada para cerrar la brecha existente entre la atención precaria que recibe la mayoría de las personas y la atención especializada que recibe la minoría?

A partir de los avances en inteligencia artificial y machine learning la ciencia médica ha desarrollado tecnologías sanitarias digitales cuyo objetivo es transformar la forma en la que se atiende la salud de cada persona.

No obstante su relevancia, existen algunos factores que condicionan la aplicación masiva de las herramientas tecnológicas en los servicios de salud de todos los países. Enseguida hablaremos acerca de uno muy importante: los datos sanitarios.

Características de los datos sanitarios

Los datos sanitarios están conformados por la información relativa al estado de salud físico y mental de cada persona. Según su beneficio para los pacientes, se clasifican de la siguiente manera:

• Uso directo. Se utilizan para prestar asistencia a la persona de la que se han recabado los datos, a fin de realizar diagnósticos correctos y tomar decisiones oportunas relacionadas con su salud.
• Uso indirecto. Se utilizan para mejorar la atención y los servicios sanitarios de toda una población o un grupo de ella.

Asimismo, los datos sanitarios abarcan distintos tipos de información:

• Clínica
• Bioquímica
• Radiológica
• Molecular
• Patológica

En este sentido, un análisis adecuado de los datos sanitarios puede ayudar a identificar mejores formas de predecir y diagnosticar enfermedades, desarrollar nuevos tratamientos, planificar los servicios médicos y evaluar las políticas en materia de salud pública.

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Carencia de datos sanitarios

El principal reto que tiene por delante la digitalización de los servicios médicos es la pobreza de datos de salud de la mayoría de las personas. De hecho, hay muestras de inequidad en la cantidad y calidad de datos que se recaban y consideran a nivel mundial, tanto al interior de una sociedad en particular como entre distintas poblaciones.

Por ejemplo, de acuerdo con la revista The Lancet Digital Health, en 2018 las personas incluidas en los estudios de asociación del genoma humano se dividían de la siguiente forma:

• 78 % europeas
• 10 % asiáticas
• 2 % africanas
• 1 % hispanas
• 1 % todos los demás grupos étnicos

Este tipo de estadísticas muestran el uso limitado que se le da a los algoritmos de inteligencia artificial y machine learning.

Pese a la carencia general de datos sanitarios, se estima que la digitalización de la información médica y de salud, captada en gran medida por los mismos pacientes a través de dispositivos inteligentes y wearables, tiene un volumen global de 2,314 exabytes (cada exabyte equivale a mil millones de gigabytes).

Otro asunto por resolver es cómo, dónde y bajo qué protocolos de seguridad se tiene que resguardar la información de salud de casi 8 mil millones de personas que habitamos la Tierra. Lo cierto es que si persiste la falta de datos sanitarios es muy posible que la brecha digital de atención sanitaria se haga cada vez más grande.

Cómo mejorar las bases de datos sanitarios

Existen al menos cuatro acciones generales para mejorar la calidad y suficiencia de las bases de datos sanitarios:

• Aumentar la conciencia dentro de la comunidad sanitaria. Las políticas de salud pública tienen que incidir en los creadores, investigadores y científicos que participan en innovaciones de salud, a fin de que las tecnologías del sector sean capaces de actuar en diferentes poblaciones y entornos.
• Comunicación transparente y eficaz con los ciudadanos. Para disminuir las preocupaciones legítimas acerca de la privacidad y la confidencialidad de los datos, las investigaciones de salud públicas y privadas tienen que estar respaldadas por sistemas eficaces de rendición de cuentas, cuya comunicación sea directa y no omita ni oculte información a la ciudadanía.
• Mejorar la equidad del acceso digital. Para ello se necesitan más empresas e instancias públicas que realicen la recopilación de datos y la prestación de servicios sanitarios, así como dispositivos móviles que mediante aplicaciones recaben información con permiso de los usuarios.
• Construir conjuntos de datos inclusivos y representativos. Para revertir la pobreza de datos sanitarios se necesita un proyecto internacional con los suficientes recursos para compartir tecnologías y conocimientos en materia de salud. Así es posible fomentar múltiples investigaciones que consideren de manera equitativa a todos: en algunos casos a grupos específicos y en otros a la población en general.

Desde ese marco común cada país puede trabajar mejor en las soluciones de salud más adecuadas para sus distintos segmentos poblacionales, en función de sus características, necesidades y recursos.

La suma de los procesos recién mencionados puede contribuir a la construcción de un futuro donde los servicios de atención sanitaria sean más preventivos, predictivos y personalizados.

En síntesis, si las herramientas digitales de salud se usan bajo un esquema global, ético y sostenible para recabar suficientes datos de cada persona, tienen el potencial de elevar la calidad de los servicios sanitarios y, por ende, el bienestar social en todo el Planeta.

¿De qué manera pueden las empresas contribuir a la creación de bases de datos sanitarios cada vez más amplias, diversas y equitativas? ¿Cómo se recaba la información sanitaria en el lugar donde vives? Comenta en el espacio de abajo y suscríbete a mi blog para conocer más sobre cómputo cognitivo para empresas, además de otros temas de innovación y tecnología científica aplicada a los negocios.