Si bien el desarrollo de las herramientas tecnológicas presentó un auge inesperado, el crecimiento digital no fue suficiente para desvanecer la incertidumbre y preocupación ante un fenómeno insólito. Ejemplo de ello es que para muchos países resultó complejo diseñar un plan de prevención coherente ante la enfermedad desconocida, así como la imprecisión estadística en el número de contagios a nivel global.

Infraestructura de macrodatos en atención médica

Kaloyan Valentinov Danchev narra que fue junto a su socio, Todd Rogers, que identificó la trascendencia de las herramientas digitales aplicadas al desarrollo clínico.

“Desafortunadamente, en 2016 a Todd le diagnosticaron cáncer de pulmón y, mientras se sometía al tratamiento, se dio cuenta de que los profesionales médicos no cuentan con la infraestructura necesaria para capturar y analizar datos a gran escala. Tienen acceso a revistas médicas y científicas para aprender sobre nuevos estudios y técnicas, libros de texto sobre procedimientos de atención estándar para diversos problemas de salud, pero no cuentan con acceso a datos que permitan ver las tasas de éxito de cada tratamiento a escala global. Debido a esto, los proveedores de atención médica podrían perder la oportunidad de ayudar a salvar más vidas”, expresa.

La infraestructura para esto no necesariamente tendría que ser complicada. Kaloyan Valentinov Danchev detalla que, de hecho, podría ser simple.

“Todo lo que se necesitaría es que una de las empresas de análisis líderes en el mundo escribiera un programa simple en el que cada hospital pudiera ingresar sus datos por categoría. Por ejemplo: el hospital podría ingresar el tipo de cáncer, ubicación, institución médica, fecha de diagnóstico, métricas del paciente, tratamiento y duración, efectos secundarios y resultado.

Esto se completaría a escala global y cuando los proveedores se enfrenten a un paciente que padezca el mismo tipo de cáncer, podrían buscar fácilmente con estas información recabada y así encontrar el plan más eficiente para cada persona.

¿Podría el Big Data crear un futuro a prueba de pandemias?

Kaloyan Valentinov Danchev afirma que si bien la aplicación de una infraestructura de datos tan grande no podría evitar la aparición de enfermedades imprevistas, podría ayudar en la detección temprana y la implementación de planes de prevención a escala global, así como identificar los tratamientos más efectivos. Esto significa que los países podrían prepararse más rápido y detener los virus emergentes antes de que tengan la oportunidad de alcanzar una escala pandémica.

Todos los datos de diagnóstico y tratamiento serían de fácil acceso, por lo que los países que enfrentan signos tempranos de infección, o aquellos que aún no han alcanzado su pico de infección, podrían estar armados con conocimientos sobre el mejor plan de acción con base en la experiencia de los países que ya presentan un alto índice de contagios.

“Podrían prepararse aumentando la producción de equipo de protección personal o comenzando a convertir otros edificios en hospitales provisionales ​​para garantizar que haya disponibilidad de camas adecuadas cuando la pandemia alcance su punto máximo”, añade.

Hospitales competitivos, mejor financiamiento y aplicaciones comerciales

En un sistema de salud con fines de lucro como el de Estados Unidos, la recopilación de estos datos podría ayudar a los pacientes a determinar qué proveedor de atención médica es el más eficaz para brindar ciertos tipos de atención. Si a un paciente se le diagnosticara un tipo de cáncer poco común, se podría investigar qué hospitales tenían la mejor tasa de éxito o planes de tratamiento para ese tipo de cáncer. Esto no sólo podría significar que el paciente podría tomar una decisión informada sobre el proveedor con el que decidió buscar tratamiento, sino que también significaría que los hospitales competirían para brindar la mejor atención posible.

Debido a que el gobierno financia un gran porcentaje de la atención médica en Estados Unidos, la aplicación de big data también podría usarse para descifrar dónde se necesitan más fondos.

“Esto se puede hacer analizando los datos disponibles sobre los índices de éxito, las razones del fracaso u otras métricas. En este escenario, si un hospital mencionó la falta de equipos o instalaciones obsoletas como una razón para la pérdida de vidas, el gobierno federal podría otorgar fondos adicionales a ese hospital para asegurarse de que esté bien equipado para brindar la mejor atención posible”, especifica Kaloyan Valentinov Danchev.

Hacia un futuro con Big Data

Si bien ha comenzado el cambio hacia la utilización de macrodatos en la atención médica, el proceso ha sido lento. Algunos países lo han usado a pequeña escala: en París intentaron identificar tendencias en torno a la demanda de médicos a través del análisis de big data para garantizar que los hospitales estuvieran bien dotados de personal en las horas pico. O Propeller Health -anteriormente Asthmapolis- que utiliza sensores en los inhaladores para asmáticos y así identificar las tendencias del asma.

“Aparte de casos de uso pequeños y aislados como estos, sólo he visto que los macrodatos se hacen populares en un formato más grande cuando se trata de identificar oportunidades de ahorro de costos y en el contexto de estudios de investigación clínica”, advierte Kaloyan Valentinov Danchev.

Ante el acelerado ritmo de la transformación digital, el futuro con macrodatos todavía está muy lejos. Sin embargo, enfatiza en los beneficios que podría ofrecer una base de datos mundial de atención médica y tratamientos. “Es solo cuestión de tiempo antes que veamos que se utiliza en escala masiva. Al igual que las lecciones aprendidas tras la pandemia por influenza española en 1918, se necesita un gran evento para forzar el cambio y tal vez la crisis sanitaria por COVID-19 sea el nuevo catalizador que necesitamos”, concluye Kaloyan Valentinov Danchev.