El sector de la salud está experimentando una transformación tecnológica. La gran cantidad de datos que generamos, nuestros dispositivos móviles y otros avances están impulsando un cambio en la medicina.
Se anticipa que la digitalización de la atención médica mejorará un amplio espectro de resultados. Desde la prevención y tratamiento de enfermedades hasta la atención al paciente. Además de ayudar a las organizaciones de salud pública en un mejor gestión y más eficiente en los recursos.
¿Cómo sería un enfoque de atención médica basado en datos?
El potencial de la atención médica personalizada continúa expandiéndose con los avances en datos, IA y otros avances tecnológicos. Si bien los costos continúan cayendo, se abre una variedad de posibilidades que van desde la capacidad de diseñar planes de prevención y tratamiento más efectivos para cada persona hasta una mejor evaluación de riesgos o complicaciones terapéuticas.
La implicación de los datos en el cuidado de la salud proviene de la transformación digital
La digitalización de los flujos de trabajo de atención médica en respuesta a la creciente demanda de atención médica accesible y de alta calidad ha impulsado el avance del campo de la atención médica.
A medida que avanzamos, es fundamental estar atentos a las tendencias que moldearán la transformación de la tecnología de atención médica en un futuro inmediato. Si bien el software y la infraestructura heredados son fundamentales para el éxito de los hospitales y centros de atención modernos, debemos considerar cómo estos sistemas pueden integrarse con las nuevas tecnologías o ser reemplazados por sistemas con más capacidades.
El énfasis debe estar en mejorar la eficiencia, la productividad y la seguridad, sin renunciar a la confiabilidad o la accesibilidad.
Implementación de Inteligencia Artificial (IA)
La IA se ha empleado durante mucho tiempo en el cuidado de la salud y, con su ayuda, la recopilación de datos de los pacientes puede ser más eficiente y los sistemas pueden mejorarse automáticamente.
Las tecnologías de inteligencia artificial son cada vez más frecuentes en la vida cotidiana y también se aplican a la atención médica. La IA tiene el potencial de ayudar a los proveedores en una variedad de procesos administrativos y de atención al paciente.
Debido a que la importancia de la recopilación de datos en el cuidado de la salud significa salvar vidas y mejorar la calidad de vida, las empresas y los gobiernos se esfuerzan por desarrollar soluciones innovadoras.
La inteligencia artificial puede almacenar, procesar y analizar cantidades masivas de datos de pacientes. La IA en el cuidado de la salud puede abordarse por sí sola. Cuantos más datos de los que aprender y analizar, las herramientas de inteligencia artificial podrán hacer recomendaciones con mayor rapidez y precisión. Incluso están proporcionando evidencia de datos para respaldar una decisión o recomendación en particular.
Hoy en día, algunos productos de software pueden procesar los datos de un paciente en todo el sistema de atención médica utilizando algoritmos de aprendizaje de atención médica patentados y brindar asistencia para la toma de decisiones clínicas.
Además de que el uso de inteligencia artificial en el cuidado de la salud, como el lenguaje natural y el procesamiento de aprendizaje automático, permite que los proveedores de atención médica y los planes de salud procesen las cantidades masivas de datos de pacientes no estructurados que se ingresan diariamente en los registros de salud electrónicos.
Almacenamiento de datos centralizado
Muchas empresas y organizaciones continúan almacenando datos médicos en varios lugares. Cuando los datos del paciente se recopilan en un sistema específico, todos los participantes de la atención médica pueden colaborar y mejorar significativamente la calidad del servicio.
Según HL7, el objetivo del modelo de datos Fast Health Interopitibilty Resources (FHIR) es respaldar y aliviar los problemas asociados con el intercambio y la interoperabilidad al simplificar la implementación y mantener la integridad de la información.
Con HL7, podemos esperar una integración más unificada y más fácil. Las aplicaciones de salud electrónica y los sistemas de recopilación de datos requieren interoperabilidad utilizando el estándar FHIR.
Hace no tanto tiempo, los registros se guardaban en papel y en el mejor de los casos en el equipo del propio médico, todavía no habían poderosos sistemas de bases de datos y la transformación tecnológica de hoy en dia. De alguna manera, es efectivo para la privacidad, pero también podría verse como un impedimento significativo para el desarrollo del mercado de la atención médica.
Cuando los proveedores de atención médica tienen una visión integral del historial médico anterior de un paciente, pueden proporcionar un plan de tratamiento integral. Si los datos de los pacientes no se comparten entre médicos, investigadores y hospitales, se reprime el desarrollo.
Análisis predictivo
Cada vez más profesionales de la salud están invirtiendo en análisis de big data y minería de datos. Para ver los datos del paciente y varias unidades de gestión de forma integral. El big data y el análisis pueden descubrir tendencias o patrones preventivos, reducir el error humano y obtener una gran cantidad de información. Eso puede impulsar la eficiencia y brindar una mejor experiencia al paciente.
Transformación tecnológica en el cuidado de la salud
Los sistemas de salud basados en la nube y las terapias digitales están mejorando debido a una mayor adopción de la atención médica digital.
La industria de la salud está acelerando su oportunidad de transformación tecnológica mediante la reingeniería de sus procesos y la incorporación de tecnologías digitales en sus productos.
Conclusión
La transformación tecnológica, sin duda, ha alterado la forma en que desarrollamos, practicamos y entregamos la medicina. Este nuevo paradigma tendrá un impacto inmediato en la evolución de los sistemas de salud.
Las tecnologías permiten una medicina más precisa y personalizada. Los pacientes deben estar en el centro del sistema de salud. La eficiencia del sistema debe ser un acto de equilibrio entre la atención médica que aporte valor, el costo total de la solución y la retención del paciente.
