La ciencia de datos en salud es presente

Matias Karlsson, CTO de Traditum, describe cómo la ciencia de datos aplicada al sector de la salud permite mejorar el nivel y las condiciones de servicio

La aplicación de la ciencia de datos en salud está generando cambios de paradigmas a nivel mundial, y en la región no es la excepción. En el caso de Argentina, su sistema de salud genera condiciones óptimas para la aplicación de la misma, sumado al impulso creciente de profesionales que viran hacia el sector. 

Ahora quizás la gran pregunta es: ¿cómo puede mejorar el sistema de salud?

En primer lugar, el incremento sustancial de la recolección de datos en el sector de la salud, de parte de todos los actores que contribuyen en él, viene incrementando de manera exponencial.

Esta gran cantidad de datos, sumado a las nuevas tecnologías que vienen apareciendo tanto en software como en hardware permiten su procesamiento.

Años atrás se hablaba de computadoras cuánticas como algo del futuro, eso ahora es una realidad, permitiendo interconectar variables de manera multidimensional, de una manera totalmente accesible para todos los sectores.

Algunas de las aplicaciones de ciencia de datos que vienen a revolucionar el sector son:

Medicina de precisión. Permiten generar tratamientos personalizados usando los datos de cada persona. A través de la información genética podríamos generar medicamentos que tengan un alto nivel de eficacia en esa persona en particular.

Esto generaría reducción de los efectos adversos, que muchas veces ocurren en ciertos pacientes pero no en otros. Imaginemos si un medicamento que viene a tratar una enfermedad no es aprobado para una persona por su índice de efectividad.

Pero qué pasa si a esa persona ese tratamiento le salva la vida. Quizás el porcentaje de efectividad para ese paciente es más alto. En pocas palabras nos permite poder subdividir en muchísimos grupos, generando tratamientos hiper especializados.

Rastreo de pandemias y endemias. La pandemia nos alertó de cómo un sistema de salud puede colapsar. Generó una ola de pánico que en su gran mayoría, generó un esfuerzo extraordinario del sector de salud.

Los países que gestionaron la pandemia de la forma más efectiva fueron aquellos que utilizaron Inteligencia Artificial y análisis de datos para el rastreo de posibles contagios y focos infecciosos.

La ciencia de datos puede generar encontrar patrones que relacionan estacionalidades con ciertas enfermedades, hasta incluso horarios de mayor movimiento.

A través del análisis de los datos históricos el sistema de salud puede proveer no solo momentos del año sino lugares. En la pandemia fue visible como dentro de un mismo país, incluso de una misma ciudad los tiempos de impacto en los distintos barrios eran distintos. Con este análisis no solo podemos tener preparado el sistema de salud, sino hacerlo más eficiente, e incluso identificar al sector de riesgo. 

Correlación de datos. La ciencias de datos podría facilitar encontrar la relación ambientales en enfermedades raras. Podría facilitar la búsqueda o el análisis de factores que se correlacionan entre mismas enfermedades, en lugares distintos. 

Eficiencia. ¿Qué pasaría si el sector de la salud cambiase de un sistema de pago por tratamientos a un sistema de pagos por performance, donde se pagase al prestador por el tratamiento exitoso?

Realizar esto en un pasado se veía como algo imposible, con el manejo de los datos esto podría ser medible. Así también, permitiría virar de una medicina aplicada en el tratamiento a una medicina preventiva. 

En definitiva, la ciencia de datos viene a ayudar a generar un sistema de salud, basado en la persona. Generando tratamientos personalizados, eficientes, que generan beneficios para todos, más equitativo, y al aumentar la precisión de los tratamientos también se puede llegar a que más gente tenga sus necesidades resueltas, convirtiéndolo en un sistemas más inclusivo. La ciencia de datos aplicada en la salud no es el futuro, es el presente. 

Fuente: iproup.com