Fuente imagen: Foto cedida por el Instituto de Biomecánica (IBV)

El desarrollo tecnológico y su aprovechamiento en el campo de la salud está evolucionando rápidamente y ofreciendo posibilidades que, hasta hace relativamente pocos años, nos podían parecer difícilmente alcanzables. Instrumentos de bajo coste como cámaras o sensores presentes en dispositivos móviles permiten aportar datos precisos y fiables sobre parámetros de salud de las personas, situándose así como una fuente de información alternativa a las herramientas o equipamientos profesionales utilizados tradicionalmente desde los servicios sanitarios. Además, la digitalización del entorno cotidiano, junto con la expansión de conceptos y tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA) y los entornos conectados o inteligentes, abren nuevas posibilidades para la obtención de grandes cantidades de medidas, siendo fundamentales aquellas que ofrecen una mayor representatividad y aceptación del concepto real que se quiere medir en el entorno “natural” de las personas.

Este planteamiento adquiere una especial relevancia en cuestiones como, por ejemplo, el creciente envejecimiento poblacional. Según aumenta la esperanza de vida, el segmento de personas mayores crece de forma exponencial. Para hacer que esta realidad sea sostenible, es crucial entender cómo se puede promover de forma eficaz un envejecimiento saludable y prevenir enfermedades como las neurodegenerativas en este colectivo. En este sentido resultan necesarios nuevos modelos de gestión del riesgo y atención sociosanitaria del envejecimiento que posibiliten la prescripción óptima de recursos personalizados. Una aproximación así requiere de medios como la Inteligencia Artificial (IA), el procesamiento y analítica de datos masivos o un mayor grado de sensorización, que permita el registro en tiempo real de datos de los mayores en los diferentes espacios domiciliarios, urbanos o institucionales. Sin embargo, como paso previo, es crítico conocer y estudiar las necesidades y comportamientos de este segmento, teniendo claras las variables que definen cómo interactúan con el entorno, y cómo dicho entorno afecta sobre su salud en todas sus dimensiones cuando realizan las actividades de la vida diaria.

Es en este punto donde surge uno de los principales desafíos a los que se enfrentan en la actualidad las entidades sanitarias: la escasa información de valor, en términos comparativos, que los sistemas sanitarios disponen de las personas para desarrollar su labor. Así, por ejemplo, según los responsables de la división Watson Health de IBM, una persona genera de media unos 1.100 terabytes de datos de salud durante su vida, volumen que hace extremadamente difícil su registro, cuantificación y procesamiento con los estándares actuales.

En esta línea los abordajes de tipo Big Data se han convertido hoy en día en un motor muy importante para la investigación y la innovación en muchos sectores, incluido el sanitario, gracias a los resultados y conocimientos que se obtienen mediante el procesamiento masivo de información. Análogamente el uso de tecnologías habilitadoras como la IA o el IoT dan pie a obtener y operar con los datos para comprender el estado de salud de las personas, por medio de herramientas innovadoras particularmente encaminadas a aportar valor a la toma de decisiones clínicas, a incrementar la eficiencia de la atención sanitaria y a mejorar la propia experiencia de profesionales y pacientes. Se estima que estas tecnologías mejorarán los resultados del diagnóstico hasta un 40% y permitirán reducir el coste de los tratamientos en un 50%. Desafortunadamente la digitalización en salud en nuestro país solo ha conseguido enraizar de forma muy superficial. No obstante, el contexto de pandemia contribuyó a potenciar la imperiosa necesidad de transformación del sistema sanitario, impulsando la demanda de soluciones digitales y acelerando los plazos de implantación inicialmente pronosticados en activos tecnológicos tales como los recursos de telemedicina, los instrumentos sensorizados para monitorizar constantes vitales de los pacientes, o las herramientas de ayuda a la decisión clínica (p.ej. basadas en IA).

Precisamente las tecnologías basadas en IA presentan un gran potencial para dar soporte a los sistemas sanitarios y, en el caso particular de los sistemas de salud europeos, estas soluciones revelan un impacto socieconómico considerable. En concreto, se estima que su uso permite salvar alrededor de 400.000 vidas al año, recortar costes sanitarios por valor de 200.000 millones de euros y liberar en torno a 1.800 millones de horas anuales de trabajo de los profesionales sanitarios. La categoría de aplicaciones de IA con la mayor contribución a este impacto son los dispositivos llevables o wearables, seguida de los dispositivos de monitorización fisiológica para el seguimiento inteligente de los pacientes tanto in situ (instalaciones clínicas) como en remoto (entorno extrahospitalario). No obstante, para el completo despliegue del potencial de la IA en el contexto sanitario es necesario superar barreras de distinta índole, entre las que destacan –más allá de las de tipo legal o financiero– las relacionadas con los datos (fragmentación, interoperabilidad, calidad y privacidad de los mismos) y las organizacionales (el nivel de digitalización, la necesaria capacitación de los profesionales en el uso de estas tecnologías o el cambio de paradigma desde un enfoque reactivo de asistencia a otro proactivo de prevención).

Por su parte, el aprovechamiento del concepto de smart health para generar valor en el proceso de atención y cuidado a los pacientes va en la línea de las grandes prioridades recogidas en las estrategias, planes y políticas gubernamentales de salud vigentes (tanto de carácter nacional como supranacional) que, además, marcan la hoja de ruta a seguir por parte del tejido empresarial como eje fundamental para ofrecer productos y servicios de valor añadido en este contexto.

Fuente imagen: Foto cedida por el Instituto de Biomecánica (IBV)