La analítica de datos en la salud será la gran materia prima del sector en el siglo XXI. De acuerdo con Ariel Capone, líder global de ciencias de la salud de la consultoría Grupo Assa (especializada en plataformas digitales), el análisis de datos trazará el futuro de la industria, según expuso en una conferencia digital organizada por Healthnology.

Este impacto disruptor ha sido llamado “Efecto Amazon”, en alusión al gigante digital, que utiliza los datos y la tecnología para lograr una visión holística de la experiencia del cliente. Si las empresas de salud existentes no se adaptan a este nuevo modelo de negocios, fundado en el imperio de los datos, surgirán nuevos “jugadores” que lo hagan, tal como hizo la empresa referida en diversos campos, comenzando por el comercio.

De hecho, la propia Amazon ya es un actor importante en el campo de la salud. Posee una gran infraestructura en la nube (AWS), capaz de albergar centenares de terabytes de datos de sus clientes, incluido por supuesto el campo médico. Su asistente virtual Alexa está certificada en 48 estados de Estados Unidos como asesor de salud, pues cumple con los criterios de HIPPA.

Por su tamaño, la empresa tiene gran poder de negociación con las farmacéuticas. Además, gracias a la trazabilidad de los productos de punta a punta y el uso de la analítica de datos en la salud reduce costos al eliminar intermediarios, lo cual añade eficiencia a la cadena de valor.

Uno de los grupos prioritarios entre sus suscriptores son las personas mayores de 65 años de edad, muchas de ellas aquejadas por enfermedades crónicas. Un aspecto de su modelo de negocios radica en fomentar la fidelidad de los pacientes a partir de una buena experiencia y la personalización de los servicios que reciben.

Ejemplos prácticos

Existen cada vez más ejemplos prácticos de los beneficios de aplicar la analítica de datos en la salud:

●En el caso de los padecimientos crónicos, es posible prevenir su desarrollo en vez de sólo administrarlos una vez que se presentan. Ello aminora el gran impacto que tienen tanto en la vida de los pacientes como en la operación y costos de las instituciones de salubridad.

●La telemedicina ayuda a transformar el cuidado de la salud. Al facilitar las consultas médicas, agiliza la atención que reciben los pacientes y se abaten los gastos. Existen, por ejemplo, apps de IA que, a partir de fotos tomadas con un teléfono inteligente, pueden calcular con precisión el índice de la severidad del área de psoriasis (PASI), utilizado para determinar la gravedad de la afección. Anteriormente, sólo era posible hacerlo mediante consultas presenciales.

●El uso cada día más extendido de dispositivos wearables permite monitorear de manera continua la salud de los pacientes. Los datos así recopilados facilitan ofrecer tratamientos personalizados, con esquemas de costos más individualizados de acuerdo con los factores de riesgo de cada paciente en particular. Este uso de la analítica de datos en la salud resulta de especial interés para las aseguradoras que podrán, por ejemplo, cobrar menor prima a quienes tengan hábitos benéficos para la salud.

●En disfunciones neurológicas es posible emplear videojuegos en vez de interrogatorios. Así, de manera lúdica, mediante el análisis de su actividad en el juego, es factible medir la efectividad de los tratamientos y la evolución de la salud de los pacientes.

Analítica de datos en la salud y cambio de mentalidad

Un campo en el que la analítica de datos en la salud puede cobrar especial relevancia es la biotecnología, donde abre la posibilidad de individualizar tratamientos antes genéricos. Un ejemplo es la utilización de terapias con células Car-T para tratar ciertos cánceres.

Consiste en la modificación en laboratorio de células T (parte del sistema inmunitario) extraídas de la sangre del paciente. Se les añade el gen de un receptor de antígeno quimérico (CAR), para que puedan unirse a proteínas específicas de las células cancerosas y aniquilarlas. Luego, las células se inyectan por la vena en el torrente sanguíneo del paciente. El tratamiento —aún en ensayos clínicos— requiere el análisis de numerosos datos para ajustar las células a la medida de cada paciente y evaluar los resultados obtenidos.

Existen diversas plataformas informáticas de realizar este tipo de tareas. Una de ellas es Navigate, que combina el uso de inteligencia artificial, minería de procesos, machine learning y ciencia de datos. El profundo cambio que supondrá el uso extendido de la analítica de datos en la salud apenas comienza, a decir de Capone: —La transformación no es la tecnología: siempre empieza por el cambio de mentalidad de la gente que abraza una cultura de innovación —afirma.