El análisis predictivo de datos está produciendo cambios profundos en la gestión de la salud, permitiendo a los profesionales médicos anticipar con mayor precisión el curso de las enfermedades, o dar respuestas eficaces a los tratamientos.
Utilizando metodologías de modelado, extracción de información, inteligencia artificial, automatización y aprendizaje automático, el análisis predictivo se emplea para examinar datos tanto en tiempo real como históricos. Su función radica en anticipar sucesos futuros, tales como diagnósticos médicos, desenlaces de tratamientos o incluso brotes de enfermedades, mediante la aplicación de algoritmos estadísticos.
La utilización de esta tecnología está en constante crecimiento. Un informe del Foro Económico Mundial incluyó a las herramientas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático aplicadas a la salud, entre las 10 tecnologías emergentes más importantes del año 2023.
La medicina del futuro
Uno de los principales usos del análisis predictivo de datos es la predicción y diagnóstico precoz de enfermedades, lo que permite mejorar los resultados de los tratamientos y reducir costos. Por ejemplo, a las personas a las que se les detecta diabetes, cáncer o enfermedades cardíacas, se las puede medicar tempranamente y disminuir de esa manera los riesgos de complicaciones.
Asimismo, cuando se detectan pacientes que requieren cuidados intensivos o presentan un alto riesgo de reingresar en el hospital, los profesionales de la salud pueden canalizar de manera más eficiente los recursos financieros destinados a la atención médica. Esto conlleva una distribución más precisa de fondos y servicios hacia quienes más los necesitan, optimizando el aprovechamiento de los recursos disponibles.
El análisis predictivo ayuda a los sistemas de salud a identificar poblaciones en riesgo y diseñar intervenciones preventivas específicas. Al analizar datos demográficos y de salud de grandes grupos de pacientes, los profesionales de la salud pueden anticipar y abordar tendencias de salud pública, gestionar recursos de manera más efectiva y promover la salud y el bienestar a largo plazo.
Otro de los beneficios es la personalización de los tratamientos. Con el análisis predictivo, los proveedores de atención médica pueden utilizar datos individuales del paciente, como su historial médico, genética, estilo de vida y datos biométricos, para personalizar los planes de tratamiento y cuidado. Esto no solo mejora la precisión del diagnóstico y tratamiento, sino que también optimiza la eficiencia de los recursos médicos al garantizar que se asignen adecuadamente a las necesidades de cada paciente.
La tecnología también está transformando la investigación médica al permitir el análisis rápido y exhaustivo de grandes conjuntos de datos clínicos y genéticos. Esto ayuda a los investigadores a identificar nuevas relaciones entre biomarcadores, genes y enfermedades, acelerando el descubrimiento de fármacos y la comprensión de las enfermedades complejas.
En definitiva, estas nuevas tecnologías aplicadas permiten que los profesionales de la salud ocupen menos tiempos a identificar los síntomas y enfermedades, para destinarlos a los tratamientos y al fortalecimiento de la medicina preventiva.
Datos en acción
La revolución tecnológica en el campo de la salud ya está ocurriendo en muchos lugares del mundo.
Un grupo de hospitales de Nueva York están utilizando un programa basado en inteligencia artificial, que permite anticipar con mucha precisión el riesgo de muerte de los pacientes y su readmisión en los centros de internación. La herramienta, llamada NYUtron, fue entrenada con millones de notas médicas extraídas de historias clínicas de más de 380.000 personas que recibieron atención médica.
En el Reino Unido, el gobierno presentó una suite de aplicaciones móviles para ayudar a los pacientes a controlar enfermedades crónicas como la diabetes. En Israel lanzaron un dispositivo que, por aprendizaje automático, detecta patrones eléctricos en el cerebro para prevenir crisis epilépticas. Mientras que en Países Bajos, los hospitales están utilizando la Impresión 3D para crear modelos anatómicos personalizados que ayuda en la planificación de cirugías complejas.
También se están desarrollando soluciones innovadoras basadas en la creación de gemelos digitales de pacientes, réplicas computarizadas que emulan de manera fidedigna las características y condiciones médicas de personas reales. Esta tecnología permite probar digitalmente los medicamentos o las intervenciones antes de prescribirlas a una persona de carne y hueso, brindando mayor calidad y seguridad en la atención médica.
En el Hospital Universitario de Heidelberg, en Alemania, hay una réplica de un corazón real de un paciente, que se ve y palpita igual que el original, lo que permite a los cirujanos representar una serie de escenarios hipotéticos para el órgano, utilizando diversos procedimientos y dispositivos médicos.
Estos son solo algunos ejemplos de este nuevo paradigma de la salud que se está desarrollando en muchos lugares del mundo.
“El actual panorama tecnológico proyecta un futuro en el que la salud se personaliza, se descentraliza y se optimiza, brindando un acceso más amplio y eficiente a los servicios médicos de calidad. Se trata de tendencias en convergencia que marcarán un hito en la evolución de la atención médica y anuncian un horizonte en el que la salud se redefine a través de la tecnología”, se afirma en el reciente informe Forecast Healthcare 2024, de la compañía LLYC.
El futuro de la medicina se encuentra en la convergencia de la tecnología y la innovación, y está indisolublemente asociado al procesamiento de los datos.
A medida que más sistemas de salud incorporen estas herramientas, y lo utilicen de forma ética, transparente y segura, se logrará una atención más personalizada y una mejor calidad de vida para los pacientes.
stronger than one