La transformación digital plantea grandes retos en todos los ámbitos de la vida humana y el sector salud no es la excepción. La personalización de la experiencia del cliente, la inteligencia artificial y la computación en la nube son los principales desafíos para el sector, según José Luis García del ...
La transformación digital plantea grandes retos en todos los ámbitos de la vida humana y el sector salud no es la excepción. La personalización de la experiencia del cliente, la inteligencia artificial y la computación en la nube son los principales desafíos para el sector, según José Luis García del Rosal, gerente de organización y métodos de Bidafarma, moderador de la mesa "Big data y modelos de previsión de la demanda" que se ha llevado a cabo este martes en el 19 Congreso del sector salud organizado por AECOC, en Madrid.
Para José María Veganzones, vocal de Big Data y Analítica en Asociación de Investigadores ESALUD (AIES), la verdadera cuestión es cómo aplicar el big data en la predicción de la demanda. Veganzones ha definido el big data como una estructura para procesamiento masivo de información. "El big data supone un reto en gestionar, analizar, sintetizar, visualizar y descubrir el conocimiento de los datos recopilados de manera oportuna y en una forma escalable", ha explicado.
El big data es un ecosistema muy amplio que incluye el machine learning (aprendizaje automático) gracias al cual, a través de unos datos, se puede entrenar a un sistema que se alimenta con nuevos datos, extraer características y crear un algoritmo con el cual se pueden desarrollar programas para detectar y prevenir de forma temprana enfermedades. En este sentido, para él, también es fundamental no solo atender a las fuentes de datos propias, sino también a aquellas fuentes abiertas como las de la AEMET, por ejemplo, que pueden ser útiles a la hora de detectar picos de gripe.
En algunos casos de éxito en sectores como la banca, las telecomunicaciones y el retail, los datos utilizados permiten detectar el tipo de perfiles o la posibilidad de fraude, por ejemplo. En el sector farma, varios casos de éxito están haciendo pruebas con startups, de acuerdo con Veganzones. Por ejemplo, Pfizer está desarrollando con Xtalpi, una plataforma inteligente de desarrollo y descubrimiento digital de medicamentos, predicciones precisas sobre las propiedades fisicoquímicas y farmacéuticas de moléculas pequeñas para el diseño de nuevos fármacos.
Pero los datos por sí mismos no tienen valor. Crisantos de los Santos, CEO de KEYWAVE, ha hecho énfasis, por su parte, en la necesidad de poner al paciente al final de la cadena de valor. "Algo que caracteriza a las compañías que han tenido más éxito ha sido poner el foco en el paciente", ha precisado. Según el experto, hace falta poner el foco en el negocio, lo que equivale a lograr la satisfacción del usuario final.
Algunos de los principales problemas para de los Santos es que sí hay datos pero no están preparados o que muchas veces no existe la apertura a utilizar esos datos. Para poder lograr la satisfacción del paciente, saber qué es lo que necesitan, es preferible poder acceder a esos datos, creando comités de ética. Para proteger los datos de los pacientes es necesario, según él, "ser ambiciosos a largo plazo y, en el corto plazo, ser concretos, buscar la eficiencia en proyectos de ámbito pequeño que se puedan monitorizar de principio a fin, que se cumple con toda la normativa, y donde se fijen objetivos que sean medibles".
El recorrido de éxito de los datos implica, por una parte, tener datos de calidad, según de los Santos, y por otra, hacer un diagnóstico sobre esos datos. Para lograr el éxito es necesario asimismo aplicar una analítica predictiva y una prescriptiva. Mientras que la primera ayuda a determinar qué va a suceder, y ser capaces de discernir lo que vendrá, la segunda es, entendiendo qué es lo que vendrá, disponer de herramientas de simulación de escenarios donde un negocio pueda modificar ciertas palancas para ver qué resultado que puede tener sobre el resultado general, ha explicado el experto.
Si, por ejemplo, un laboratorio pudiera acceder a un modelo de datos sobre personas infectadas por una enfermedad, podría determinar en muy poco tiempo, cuántos infectados se tendrían en los próximos días o conocer el total de infectados en los próximos tres meses. Una razón más que muestra, para de los Santos, que es fundamental compartir más estos datos.
Además, gracias al machine learning se podrá lograr la predicción de la demanda por parte de los pacientes. "Los datos y la inteligencia artificial supondrán el principal eje de transformación del sector", ha afirmado, tras lo cual ha añadido: "Es imprescindible una voluntad conjunta del sector para acelerar el cambio".
De los Santos ha recomendado priorizar qué tipo de datos se necesitan, fijar los objetivos para saber qué tipo de analítica se requiere, así como medir y automatizar la información, sin lo cual los agentes del sector serán incapaces de gestionar tanta información. "La tecnología no va a sustituir al médico pero le va a ayudar", ha subrayado.
Empresas como Amazon están disponiendo de micrófonos con los que puede recoger datos clave de los usuarios, para saber si están enfermos y que un médico virtual los atienda. Un escenario aparentemente futurista sobre el que la empresa ya está trabajando en Estados Unidos.
Pero el big data no el único reto al que se enfrenta el sector salud. Otras de las preguntas que han surgido en la charla posterior sobre "Alianzas estratégicas y acceso a la innovación a través de las compras" han sido: ¿Cómo incorporar las innovaciones con los sistemas de colaboración actuales (públicos y privados)? ¿Qué trae el mundo smart al sector salud?
"Al sector de la salud le va a llegar su Uber", ha asegurado Sandra Sinde, directora de CPI e Innovación abierta IDOM, y moderadora de esta mesa de debate, sobre el cambio de paradigmas en el que se ve involucrado este sector, en la cual Sinde ha puesto el énfasis en cómo la compra pública de innovación implica una estrategia tanto proactiva con respecto a la administración pública, como reactiva, al estar atentos a los que ocurre en el sistema global.
Para Antonio Fernández-Campa, gerente del Servicio Gallego de Salud, apostar por la innovación es una obligación. En Galicia, un ejemplo de esta apuesta es que sus casi tres millones habitantes cuentan con una historia clínica única a la que pueden acceder todos los médicos de la comunidad.
Ramón Maspons, jefe del área de innovación de la Agencia de calidad y evaluación sanitaria de Cataluña (Aquas), la Generalitat ha apostado por cinco campos: la tecnología; los devices, implantes y prótesis; la farmacogenética; la genética; los servicios y la prevención.
Martín Gómez, socio y director de Bahía Software, coincide con los demás expertos en que es posible mejorar en la compra pública innovadora. "La compra pública en España está por debajo de las medias de la zona OECD, lo que supone el 23% del gasto total y la aportación del 8,5% al PIB nacional", ha asegurado. "La compra pública innovadora nos puede llevar al sitio donde podemos estar mañana", ha añadido.
Oportunidad, clave para la sostenibilidad del sistema y colaboración son las ideas con las que los expertos han concluido esta mesa de reflexión.