Terapias de salud digital y tradicional, juntas y revueltas

Nuevas terapias se ven en el horizonte, fórmulas digitales que prometen ampliar la esperanza de vida como ya lo hizo la higiene personal o las alcantarillas. ¿Qué nuevas trae el digitalizar los datos de los pacientes? ¿En qué consiste la salud digital? Y, tan importante, ¿cuáles son sus retos? Así es la ruta de innovación en materia de salud con uso de datos de los pacientes.

Los expertos Joseph C. Kvedar, vicepresidente de la Harvard T.H. Chan School de salud pública y profesor asociado de dermatología de la Harvard Medical School; y Julio Mayol, catedrático de Cirugía de la Universidad Complutense de Madrid y jefe de Sección de Cirugía en el Hospital Clínico San Carlos, aportan algo de luz y oscuridad al relato.

¿Qué es la salud digital? ¿Qué se ha digitalizado hasta ahora?

La salud digital, llamada con frecuencia eHealth, es un nuevo ámbito de aplicación de la sanidad mediante tres pilares diferentes:

• Salud en manos del usuario, principalmente a través de dispositivos móviles.
• Más interacción con el sistema sanitario, con foco en las telellamadas.
• Medicina basada en datos específicos del paciente, sin duda interesante.

En líneas generales, el concepto de salud digital no aporta ningún tipo de fractura con la medicina previa, sino que da un paso más allá en materia de virtualización, puede facilitar bastante el trato con algunos pacientes e incluye algo de precisión. Joseph C. Kvedar explica cómo usar los datos en salud digital:

Digitalización de documentos, primera fase de la medicina digital

Como señala Julio Mayol, «se han digitalizado los documentos, historias clínicas, imágenes, pruebas de laboratorio», entre otro tipo de documentos que antes estaban en formatos ‘poco accesibles’ en carpetas físicas en un almacén. Las comillas son importantes, porque si bien es cierto que ahora es más fácil rescatar la documentación o no perderla, esta es mucho más rígida y menos versátil.

«La mayor ayuda es la de disponer de información legible en tiempo y forma», destaca este experto, aunque, al tiempo, «está generando altos consumos de tiempo de profesional, mucha frustración y en USA es la principal causa de burnt-out entre los profesionales».

En la primera fase de digitalización se están descubriendo muchas barreras que no habían sido consideradas, como la necesidad de formar a profesionales, ya saturados por la falta de personal, o el hecho de que existen muchos procesos informales que no han sido tomados en cuenta.

En 2020, el Johns Hopkins usó datos públicos digitalizados para monitorizar hora a hora la propagación y efectos de la COVID-19.

Inteligencia artificial en diagnóstico

Una de las grandes ventajas de la digitalización es el (ahora sí) posible análisis por parte de sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Si los datos están en papel, resultan inaccesibles a las máquinas. Y, a veces, a los humanos.

¿Es fiable la IA? Como señala Joseph C. Kvedar, a su vez tomando como referencia a Satya Nadella, «la IA actual debe considerarse como una forma de ofrecer al usuario un «primer borrador de calidad» de la respuesta a cualquier pregunta». Es decir, es moderadamente fiable, pero no a prueba de fallos. No existen sistemas a prueba de fallos.

Kvedar propone un uso racional y cauto de la nueva tecnología, que tiene ventajas como ser muy buena «analizando grandes y complejos conjuntos de datos, encontrando patrones y utilizándolos para hacer predicciones«, pero «tienen que contrastar esas predicciones con la experiencia y el juicio para validar su uso en la toma de decisiones clínicas».

¿Por qué esta cautela? Además del error, hay outputs que no se pueden implementar en una herramienta digital. El diagnóstico «Tiene usted cáncer» simplemente no puede ser emitido por un frío programa falto de empatía, el paciente necesita ojos cuidadores a los que anclarse en momentos así.

Autodiagnóstico, una herramienta en pausa

El auge de los wearables y los biomarcadores ha hecho que algunas empresas se planteen la posibilidad de generar algunos autodiagnósticos. Estos ya funcionan relativamente bien para dolencias no particularmente graves, como ‘tiene usted la tensión alta’, ‘cambie la insulina’ o ‘le falta Oâ‚‚’.

También son útiles herramientas de auto-recogida de datos, como puede ser «tomar imágenes de lesiones cutáneas, guardarlas en una cámara segura e indicarles si cambian con el tiempo o si deben ser evaluadas por un dermatólogo», señala Joseph C. Kvedar con énfasis en este último punto.

Sí, es cierto que la inteligencia artificial es capaz de detectar algunos tipos de enfermedades cutáneas, y «pueden orientarte como consumidor», en palabras de Joseph C. Kvedar, «pero necesitan un profesional que ofrezca contexto y orientación, y siempre hay un porcentaje de error».

¿Sabemos usar bien los datos personales? ¿Somos conscientes de su poder?

El poder, en las manos de los ingenieros. Desde la popularización de las pulseras de actividad existe el mito de los 10 000 pasos, un número aleatorio sin base científica. El símbolo kanji ‘diez mil’, representado por el sinograma 万, parece una persona caminando. La empresa Yamasa tomó esa referencia, y el resto se la copió.

El problema de obsesionarse con los datos. En su excelente libro Irresistible, quién nos ha convertido en yonkies tecnológicos (2018), Adam Alter recoge algunos casos escalofriantes: David Walberg esperó al ojo del huracán para no romper su racha de correr a diario; Gaby Cohen se puso a correr de pie en su habitación de hospital tras haberle hecho una cesárea. No son situaciones aisladas.

¿Quién será dueño de los datos? La matemática Cathy O’Neil, en su Armas de destrucción matemática (2016), señala los graves problemas de vulnerabilidad de quienes donan sus datos de salud a corporaciones. «En Estados Unidos», confirma Joseph C. Kvedar, «utilizamos los protocolos de seguridad más avanzados en cada momento para garantizar que los datos de nuestros pacientes no se vean comprometidos».

Es decir, resulta difícil publicarlos o que sean robados. Pero no que formen parte de la discriminación algorítmica. En Estados Unidos, por ejemplo, existen leyes específicas de no discriminación por información genética (2008), clave en el uso de genética para tratamientos médicos, pero no de no discriminación por conocer el historial médico. Por ejemplo, elevar el precio del seguro médico obligatorio.

Moderar el ‘hype’ de la salud digital: cuidado con las expectativas elevadas

Cuando se introducen cambios sistémicos en una actividad, siempre se producen interacciones no deseadas. Si la digitalización fuese un medicamento, uno de sus efectos secundarios podría ser que «las herramientas vienen diseñadas con una arquitectura poco flexible», señala Julio Mayol.

La digitalización no consiste únicamente en traducir a ceros y unos una actividad. «La próxima década revelará algunos modelos de éxito de dicha integración en lo que usted, como consumidor/paciente, experimentará como una verdadera experiencia asistencial», comenta Joseph C. Kvedar.

De momento, Julio Mayol es más realista respecto a la salud digital, que describe como una «fantasía creada a partir de la observación de otros gestores y por la cual se producirá casi «mágicamente» un incremento de productividad» fruto de la «fascinación tecnológica».

Es posible que la salud digital, o sus diferentes derivadas, sí aumenten la esperanza de vida de la humanidad, especialmente cuando hablamos de epidemiología (disciplina científica en el área de la salud pública), aunque se están dando los primeros pasos y los resultados resultan aún inciertos.