La pandemia impulsó el proceso de transformación que ya venía transitando el sector de salud. Las nuevas tecnologías posibilitan el acceso a gran cantidad de datos, el desafío es transformarlos en información y justamente allí es donde entra en escena la Data Science.

La Ciencia de Datos o Data Science se encarga de analizar grandes volúmenes de datos con la ayuda de la inteligencia artificial para mejorar el manejo de la información. Como resultado de ese análisis el profesional de Ciencia de Datos puede descubrir tendencias, predecir el futuro y algo sumamente importante en la medicina: anticiparse.

A su servicio

En esta línea, comenzó a crecer en el mundo la utilización de los datos como servicio o DSaaS, y el sector de salud también se suma a esta tendencia. A comienzos de este año Amazon Web Services (AWS) se asoció con Change Healthcare, firma de tecnología médica, para ofrecer DSaaS para el análisis de la salud.

El objetivo de este acuerdo es evaluar y mejorar la efectividad de las intervenciones y terapias, particularmente para las poblaciones vulnerables y desatendidas. Históricamente el proceso de usos de datos de salud con determinantes sociales es manual y lento. Pero las nuevas tecnologías proporcionan agilidad y seguridad. El DSaaS permite integrar los datos y, gracias a la implementación de software, se automatiza y monitorea el cumplimiento del resguardo de la privacidad.

Desde Change Healthcare resaltan que la investigación comparativa tradicional no tiene en cuenta de manera efectiva las inequidades. Al integrar datos más allá del entorno clínico, de una manera que respalde la privacidad, se puede comprender cómo las diversas circunstancias de la vida afectan la eficacia del tratamiento. Ese conocimiento es clave para mejorar los resultados y la economía de la atención médica.

La Facultad de Medicina de la Universidad de Duke, por ejemplo, utiliza DSaaS para explorar las diferencias en la progresión de la enfermedad COVID-19 en función de condiciones preexistentes y diversas intervenciones para diferentes subgrupos étnicos y socioeconómicos.

La supercomputadora

Otro ejemplo de cómo el análisis del gran volumen de datos puede ayudar a la salud es las supercomputadoras. Estos sistemas informáticos de alto rendimiento permiten a los investigadores realizar un gran número de cálculos en epidemiología, bioinformática y modelado molecular.

Estos experimentos que tardarían años en completarse si se trabajaran manualmente, o meses si se manejaran en plataformas informáticas tradicionales.

Como un poderoso ejemplo del potencial, IBM Summit, una de las supercomputadoras más poderosas del planeta, ya permitió a los investigadores del Laboratorio Nacional Oak Ridge y a la Universidad de Tennessee detectar 8,000 compuestos para encontrar aquellos que son más propensos a unirse a la principal proteína “spike” del coronavirus, lo que hace que sea incapaz de infectar las células huésped. Fueron capaces de recomendar los 77 prometedores compuestos de fármacos de moléculas pequeñas que ahora podrían ser probados experimentalmente. Este es el poder de acelerar el descubrimiento a través del cálculo.

Medicina de precisión

Además, la combinación de diversas fuentes de datos ayuda a que el personal de salud pueda prever el desarrollo de las enfermedades gracias a sistemas predictivos, esto es lo que se suele llamar medicina de la precisión. Se tienen en cuenta no sólo la patología de una persona, sino también su historia clínica, su perfil genético y hasta su estilo de vida para crear una imagen completa de su salud.

A mediados de este año Google firmó un acuerdo con la red estadounidense de hospitales HCA Healthcare con el objetivo de desarrollar algoritmos con datos de pacientes para ayudar a tomar decisiones de atención médica. Según esta alianza la firma tecnológica tendrá acceso a los datos anónimos de los pacientes de una red que opera 181 hospitales y más de 2.000 sitios de atención médica, en 21 estados del país norteamericano.

Además de los algoritmos Google podría crear herramientas de atención médica de forma independiente y luego pasarlas al HCA para que las pruebe por su cuenta, según las fuentes que leyeron el contrato.

“Queremos traspasar los límites de lo que el médico puede hacer en tiempo real con los datos”, dijo Chris Sakalosky, director general de Salud y Ciencias de la Vida en Google Cloud a The Wall Street Journal.

El acuerdo, que The Wall Street Journal describe como “multianual” sin especificar por cuántos años se firmó, es una gran victoria para Google, ya que sus instalaciones manejan el 5% de los servicios hospitalarios prestados en Estados Unidos, es decir, alrededor de 30 millones de interacciones con pacientes cada año.

Microsoft y Amazon también tienen acuerdos con hospitales para analizar la información de sus pacientes; y Google ya se había asociado, en el pasado, con el sistema de atención médica Ascension para recopilar registros de pacientes en un proyecto secreto llamado ‘Project Nightingale’, según el sitio de noticias estadounidense The Verge.

Pero todos estos acuerdos no son casos aislados, cada vez más firmas Big Tech se interesan por el mundo de la salud.

El procesamiento de datos ofrece la oportunidad de desarrollar nuevos tratamientos y mejorar la seguridad del paciente, pero los expertos advierten que la seguridad y la privacidad son claves cuando la información que se procesa está relacionada con la salud de las personas.