Los datos médicos se han vuelto fundamentales para garantizar que los equipos médicos puedan mejorar el tratamiento de los pacientes. Sin embargo, la gestión de estos datos no estructurados, almacenados en silos ampliamente distribuidos y rápidamente crecientes, es un reto cada vez mayor.
La tecnología heredada ralentiza las decisiones de los médicos. También hace que los pacientes tengan que esperar más tiempo para acceder a información y diagnósticos importantes. Los hospitales pueden tener docenas de aplicaciones diferentes para almacenar, estudiar, analizar y diagnosticar a los pacientes. Los médicos necesitan una forma simple, efectiva y rápida de navegar por esta montaña de datos.
Además, los profesionales de la salud se enfrentan al desafío de cómo asegurar esta información privada y protegerse de la creciente amenaza de los ciberataques. Invertir en una estrategia de datos moderna es una forma de que los profesionales de la salud mejoren los resultados y el tratamiento de los pacientes.
Los médicos necesitan tener visibilidad de los datos relevantes de los pacientes para fundamentar sus decisiones en cuanto a la vía óptima de tratamiento. Esto significa acceder a todos los datos escritos en las notas médicas, así como a los datos no estructurados. Ello incluye las imágenes médicas, las variantes de la secuencia clínica, los datos patológicos y otros resultados de laboratorio.
Mejor acceso a los datos médicos
Un ejemplo de este tipo de datos son los sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PAC), que gestionan el flujo de trabajo de las imágenes producidas por las modalidades de imagen (escáneres CT, escáneres MRI, rayos X). Los radiólogos utilizan los PAC para diagnosticar a los pacientes al examinar y analizar estas imágenes.
Pueden realizar entre 8,000 y 12,000 diagnósticos al año y, para ello, los radiólogos deben tener acceso continuo a los estudios de imágenes. Históricamente, cuando los datos médicos se almacenan en silos separados, esto no ha sido posible, conduciendo a un retraso en el tratamiento.
En un hospital, el almacenamiento moderno es esencial para permitir que los especialistas sean más productivos. Tiene que ofrecer un rendimiento multidimensional, ya que los radiólogos, patólogos y otros médicos necesitan acceder a múltiples tipos de información médica. Desde estudios de TC, que contienen miles de imágenes muy pequeñas, hasta estudios de patología, que contienen menos imágenes pero mucho más grandes. Los sistemas de almacenamiento tradicionales tienen dificultades para ofrecer este rendimiento multidimensional. En parte se debe a los silos de información, pero también al crecimiento exponencial de los datos médicos y su incapacidad para manejar este gran volumen.
El año pasado, IDC predijo un promedio de 270GB de datos médicos por persona en el mundo. Los datos clínicos aislados evitan que los médicos identifiquen correlaciones en el tratamiento o la enfermedad. Ello, a su vez, puede conducir a diagnósticos erróneos o retrasos en el tratamiento mientras el médico encuentra la información correcta.
La consolidación de los datos en un pool elimina cuellos de botella y los mantiene siempre disponibles. Así, están listos para el consumo por parte de cualquier especialista, investigador o algoritmo de inteligencia artificial (IA) para mejorar la velocidad del diagnóstico.
IA para la gestión de datos médicos
Los profesionales médicos ya están incorporando la IA en su toma de decisiones, para apoyar los diagnósticos y aumentar la productividad. En el ámbito de la imagenología, docenas de algoritmos de IA ya han sido aprobados para su uso clínico y han recibido la marca CE para demostrar que cumplen los requisitos reglamentarios.
Los algoritmos de IA pueden ayudar a los médicos agilizando su trabajo. Por ejemplo, la IA puede examinar las 2,000 imágenes generadas por una resonancia magnética. Es capaz de distinguir las que contienen anomalías o problemas médicos que deben ser examinados por un profesional de la salud.
Aunque el diagnóstico final sigue siendo fundamentalmente una responsabilidad humana, la IA en la imagenología actúa como un radiólogo virtual. Puede mejorar enormemente la calidad y la productividad de los diagnósticos al priorizar los resultados del examen, las imágenes o encontrar similitudes entre los estudios para comparar.
Para hacer esto, la infraestructura de almacenamiento debe ser escalable, eficaz y fácil de usar. El fin es simplificar la adopción de herramientas de IA dentro de las cargas de trabajo de los PACS modernos.
Protección contra el ransomware
La amenaza de los ciberataques y del ransomware no puede ignorarse cuando se trata de hospitales e instalaciones médicas. La naturaleza crítica de los datos y las consecuencias del tiempo de inactividad debido a un ciberataque son dramáticas en términos de vidas humanas.
Cuanto más tiempo estén fuera de servicio los sistemas clínicos, mayor será el riesgo para la atención al paciente. Esta amenaza se hace más fuerte con el tiempo. En 2020, la Agencia Nacional Francesa para la Seguridad de los Sistemas de Información (ANSSI) registró 27 ataques de ransomware contra hospitales. En 2021 observó un promedio de un intento de ataque por semana contra los servicios de salud. A medida que el ransomware se vuelve más sofisticado, evade los programas antivirus y se incrusta en los archivos clínicos durante semanas y meses.
Se trata de un problema contra el que es necesario contar con una sólida protección, así como con un plan de restauración. Las instalaciones médicas necesitan soluciones que ofrezcan una doble protección. Primero, tomar instantáneas inmutables de los datos para que los hackers no puedan borrar o cifrar la información. Segundo, proporcionar la capacidad de restauración a velocidad y escala.
Algunas soluciones brindan un rendimiento de recuperación de datos de hasta 270TB por hora, lo que hará que las instalaciones médicas vuelvan a estar en línea muy rápidamente si sucede lo peor.
Atención rápida y eficiente
Las cargas de trabajo complejas, compuestas por cantidades crecientes de datos no estructurados, necesitan un enfoque moderno para respaldar el rendimiento y disponibilidad requeridos. La estrategia y la infraestructura de gestión de datos de algunas instituciones de atención médica no se mantienen al día con lo que se necesita para que los médicos y los clínicos sean eficaces.
La atención médica del futuro debe estar respaldada por soluciones capaces de reunir todos los datos del paciente con un único punto de acceso. Ello permite tratar al paciente como un todo, en lugar de examinar un sólo problema médico a la vez.
Se trata de reunir la medicación, el diagnóstico por imagen y la experiencia de la IA para mejorar la detección y el conocimiento de las enfermedades. Así, se puede ofrecer una mejor experiencia al paciente con diagnósticos y tratamientos más rápidos.
Al adoptar una plataforma unificada de almacenamiento rápido de archivos y objetos, los médicos estarán en una posición sólida para acceder y analizar los datos con el fin de respaldar mejor la toma de decisiones para las necesidades modernas de atención médica.
La simplicidad y la disponibilidad continua de datos de aplicaciones críticas son clave. El sector de la salud simplemente no puede permitirse el tiempo de inactividad o dejar de explotar el valor de sus datos vitales. Centrarse en el uso efectivo de los datos médicos conduce a una mejor capacidad de diagnóstico en tiempo real para los médicos. En consecuencia, se puede dar tratamiento más rápido y mejores resultados para los pacientes.