Cómo la Salud Digital ha revolucionado la atención médica en la última década 

Hace casi una década, el informe del Future Trends Forum de la Fundación Innovación Bankinter sobre «Salud Digital» esbozó un futuro prometedor lleno de innovaciones y tecnologías emergentes. Entre la treintena de expertos mundiales sobre el tema, se encontraban figuras tan relevantes como William Haseltine, Esther Dyson, Joseph Kvedar, Francisco Curbera y Gautam Jaggi.

Hoy, en 2024, es el momento oportuno para reflexionar sobre esas predicciones y analizar el actual panorama de la salud digital.

Innovaciones, tecnologías y tendencias clave

La salud digital ha experimentado una transformación notable en los últimos años, evolucionando de ser un concepto futurista a convertirse en una realidad palpable que impacta directamente en la vida de millones de personas. Este cambio ha sido impulsado por avances tecnológicos significativos y un enfoque renovado en la eficiencia y personalización del cuidado de la salud. A continuación, se presenta un resumen de los aspectos más destacados que se analizaban en 2015 y cómo han evolucionado, marcando un antes y un después en el ámbito de la salud digital:

Digitalización de la salud

La digitalización de la salud representaba un cambio radical en el paradigma de la atención médica, impulsado por varias innovaciones y conceptos clave: en primer lugar, la digitalización prometía reestructurar y mejorar los sistemas de salud. Esto implicaba la adopción de nuevas tecnologías, modelos de negocio y enfoques para el cuidado del paciente, desplazando viejas estructuras y creando nuevas oportunidades para una atención más eficiente y centrada en el paciente.

En el corazón de la digitalización estaba la idea del «avatar digital» – una representación digital detallada y personalizada del estado de salud de un individuo-. Este concepto anticipaba el uso de datos personales de salud, integrando información desde genética hasta hábitos de vida, para crear un modelo holístico y dinámico del bienestar del individuo. Este enfoque se preveía que facilitaría diagnósticos y tratamientos más precisos, y permitiría predicciones más acertadas sobre riesgos de salud y necesidades de intervención preventiva.

El informe también destacaba el rol creciente de la genética en la medicina preventiva. Con el avance de las tecnologías de secuenciación genética, se esperaba que la información genética desempeñara un papel crucial en la identificación de predisposiciones a enfermedades y en la personalización de estrategias de prevención y tratamiento. La medicina preventiva, impulsada por datos genéticos, prometía una era de intervenciones más tempranas y precisas, reduciendo el riesgo de enfermedades crónicas y mejorando los resultados de salud a largo plazo.

Es resumen, el análisis de la digitalización de la salud en 2015 anticipaba un futuro en el que la tecnología mejoraría la eficiencia y efectividad de la atención médica, y transformaría la relación entre los pacientes y su salud, potenciando una era de medicina más personalizada, preventiva y participativa. La evolución de la salud digital en los últimos años ha sido significativa y transformadora, acelerada en parte por la pandemia del Covid-19, que impulsó rápidamente la adopción de tecnologías emergentes. Uno de los desarrollos más notables ha sido la maduración de la medicina personalizada. Los «avatares digitales», que en sus inicios eran conceptos teóricos, han evolucionado hacia plataformas sofisticadas capaces de utilizar datos genómicos y de estilo de vida para ofrecer consejos y tratamientos altamente personalizados.

Herramientas revolucionarias en salud digital

En 2015 destacaban varias herramientas tecnológicas que se preveía tendrían un impacto revolucionario en la salud digital. Estas herramientas no solo prometían mejorar la atención médica, sino también transformar la manera en que interactuamos con la salud y el bienestar:

Big Data en salud: el Big Data fue identificado como un elemento clave en la revolución de la salud digital. Se esperaba que la capacidad de recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de salud desbloqueara nuevas posibilidades en la medicina. Esto incluía desde la optimización de la investigación y desarrollo de fármacos hasta la personalización de tratamientos y la predicción de brotes de enfermedades. El Big Data permitiría a los profesionales de la salud obtener insights más profundos y basados en evidencias, mejorando la toma de decisiones y la eficiencia del cuidado de la salud.

Inteligencia artificial (IA): la IA se perfilaba como un motor fundamental en la salud digital. Se anticipaba que su capacidad para analizar complejos conjuntos de datos a una velocidad y precisión sin precedentes revolucionaría áreas como el diagnóstico, la toma de decisiones clínicas y la gestión de tratamientos. La IA prometía mejorar la precisión diagnóstica y personalizar los tratamientos a las necesidades individuales de cada paciente.

Machine learning: el machine learning, una rama de la IA, se destacaba por su capacidad para aprender y mejorar a partir de los datos sin ser explícitamente programado. En el contexto de la salud digital, esto significaba sistemas que podrían adaptarse y mejorar continuamente, ofreciendo soluciones más precisas y efectivas para el diagnóstico, la predicción de enfermedades y la optimización de tratamientos.

Estas herramientas revolucionarias, mejorarían los aspectos técnicos de la atención médica y fomentarían un enfoque más holístico y centrado en el paciente, abriendo nuevas posibilidades en la prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Estas tecnologías, que hace casi una década eran vanguardistas, se han convertido hoy en herramientas fundamentales en la medicina, mejorando los diagnósticos, optimizando los tratamientos y gestionando de manera más eficiente las enfermedades crónicas, con un enfoque marcado en la personalización y la eficiencia. Un ejemplo claro de esta aceleración es el uso de la AI para el análisis rápido de grandes volúmenes de datos relacionados con el Covid-19, lo que ha ayudado a identificar patrones de infección y desarrollar estrategias de tratamiento más efectivas.

Modelos de negocio innovadores

Se identificaron tendencias globales que influirían en la salud digital, incluyendo nuevos modelos de negocio, oportunidades de inversión, y el impacto social de las innovaciones:

Se identificaron tendencias globales como el envejecimiento de la población, el aumento de las enfermedades crónicas y los cambios en los comportamientos de los consumidores, que afectarían directamente la salud digital. Estas tendencias impulsarían la necesidad de modelos de negocio que pudieran adaptarse a un panorama de salud en constante cambio, centrados en la prevención, la gestión a largo plazo de enfermedades crónicas y la personalización del cuidado.

También se esperaba un aumento significativo en la financiación de startups y empresas que desarrollaban soluciones innovadoras en salud digital, desde aplicaciones de bienestar y fitness hasta plataformas de análisis de datos de salud y dispositivos médicos conectados.

Los modelos de negocio en el ámbito de la salud digital han experimentado una evolución significativa, respondiendo de manera proactiva a tendencias globales como el envejecimiento poblacional y el incremento de enfermedades crónicas. Estos modelos han comenzado a enfocarse más en la prevención y el manejo a largo plazo de las condiciones de salud, adaptándose a las necesidades cambiantes de la sociedad. La pandemia de Covid-19, en particular, ha enfatizado la importancia de tales modelos, destacando la necesidad de sistemas de salud más resilientes y adaptativos.

Desafíos y oportunidades

En 2015, además de identificarse las innovaciones y los avances tecnológicos, se destacaba una serie de desafíos y oportunidades que acompañarían a esta transformación. En primer lugar, y a pesar del optimismo por las nuevas tecnologías, se reconoció que existían barreras significativas en términos de adopción tecnológica. Estas barreras incluían desde la resistencia al cambio por parte de profesionales de la salud y pacientes, hasta desafíos en la integración de nuevas soluciones con los sistemas de salud existentes.

También la seguridad y la privacidad de los datos de salud se identificaron como preocupaciones clave. La creciente digitalización de los registros de salud y la acumulación de grandes volúmenes de datos personales de salud planteaban riesgos significativos en términos de privacidad y seguridad.

Por último, se destacaba la oportunidad de la salud digital para mejorar el acceso a la atención médica, especialmente en áreas remotas o desatendidas. Sin embargo, también se reconoció el riesgo de que las desigualdades existentes en el acceso a la tecnología pudieran exacerbar las disparidades en la atención de la salud. Era esencial abordar estas desigualdades para garantizar que los beneficios de la salud digital se extendieran de manera equitativa a través de diferentes poblaciones y regiones.

Las barreras identificadas inicialmente en 2015 se han ido superando, en un proceso que se ha visto acelerado por la pandemia. Hoy en día, aspectos como la accesibilidad mejorada, la eficiencia en la atención y la personalización del tratamiento son realidades tangibles, marcando una nueva era en la atención médica y prometiendo un futuro aún más brillante para la salud digital.