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La tecnología al servicio de la salud digital: la nueva era de la medicina de precisión, una medicina accesible para todo el mundo
La transformación digital está teniendo un impacto significativo en el ámbito de la salud: permite la creación de soluciones innovadoras que mejoran la calidad de la atención y la eficiencia de los servicios de salud. Esta transformación se centra en la explotación de los datos sanitarios de una manera nueva, que hasta ahora era imposible de abordar.
Gracias al desarrollo de nuevas tecnologías, podemos dar un nuevo uso a la gran cantidad de datos sanitarios recogidos y almacenados alrededor del mundo. Estos datos se distinguen de otros, como los usados en la industria o la agricultura, porque mantienen la privacidad y la propiedad de los mismos.
Ecosistema de datos, tecnologías disruptivas y actores relevantes
Esta nueva forma de obtener información relevante de los datos sanitarios es posible gracias al desarrollo de tecnologías innovadoras basadas en inteligencia artificial, blockchain y computación cuántica, entre otras. El objetivo es tener datos sanitarios accesibles a través de espacios de datos regulados. Estos espacios de datos actúan como catalizadores de la confianza entre diferentes actores, proveedores y consumidores de datos, que, a priori, pueden no conocerse entre sí.
Todo este ecosistema de datos, tecnologías disruptivas y actores relevantes definen lo que se conoce como Salud Digital: la nueva era de la medicina de precisión y accesible para todo el mundo.
Entre los objetivos de la salud digital se encuentran la prevención, el diagnóstico, tratamiento y seguimiento eficiente de los pacientes, la gestión de registros médicos, la investigación médica, y la mejora de la eficiencia y eficacia de la atención médica.
Tecnología digital, salud digital y atención personalizada
La tecnología digital permite a los proveedores de atención médica ofrecer una atención personalizada y basada en datos. Por ejemplo, la inteligencia artificial (IA) ayuda a identificar patrones en los datos de un paciente, lo que puede llevar a un diagnóstico más preciso y a un tratamiento más efectivo.
Sin embargo, a pesar de los beneficios potenciales de la salud digital, existen desafíos asociados con su implementación. Es importante abordar la privacidad y la seguridad de los datos, así como garantizar que la tecnología sea accesible para todos, independientemente de su ubicación o nivel socioeconómico.
En TECNALIA estamos trabajando para abordar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial de la salud digital. Creemos que la colaboración entre proveedores de atención médica y desarrolladores de tecnología es esencial para lograr una atención médica de calidad para todos.
Investigamos en tecnologías innovadoras para desarrollar soluciones. Estas incluyen el aprendizaje automático federado, criptografía homomórfica, interoperabilidad semántica e inferencia causal. Esto nos permite hacer realidad la compartición confiable de datos sanitarios. Además, y como vehículo para esta compartición efectiva de datos, desarrollamos tecnologías para la construcción de espacios de datos acorde a la nueva regulación europea.
Espacio de datos para mejorar la atención médica
Los espacios de datos son un término que se refiere a la recopilación y almacenamiento de información que puede incluir datos sobre enfermedades, tratamientos, resultados de pruebas y otras variables relevantes para la atención médica. El objetivo principal de un espacio de datos es mejorar la atención médica y la toma de decisiones clínicas, facilitando el acceso a información precisa y completa sobre la salud de los pacientes. Además, estos datos pueden ser utilizados para la investigación médica y para identificar tendencias y patrones en la salud de la población.
Para garantizar la privacidad y la confidencialidad de los datos de salud es importante que se implementen medidas de seguridad y se cumpla con las leyes y regulaciones correspondientes. Esto significa que los datos deben ser almacenados de manera segura y protegidos contra el acceso no autorizado. Además, es fundamental que los profesionales de la salud y los investigadores tengan acceso a estos datos de manera ética y responsable.
Por ello, es importante contar con estándares para la gestión de los datos sanitarios. Estos estándares permiten que la información sea compartida y utilizada de manera homogénea y eficiente, lo que facilita la toma de decisiones y la investigación clínica. Al tener estándares claros se evita que la información sea interpretada de manera distinta por diferentes personas o sistemas, lo que puede llevar a errores. Los estándares también son importantes para garantizar la interoperabilidad de los sistemas de información.
Interoperabilidad de los datos sanitarios
La interoperabilidad de los datos sanitarios es uno de los aspectos más importantes a tener en cuenta para el éxito de la salud digital. Nuestra investigación se centra en el desarrollo de tecnologías que permitan la compatibilidad de los datos sanitarios, lo que mejorará la eficiencia y eficacia de la atención médica, así como también permitirá una mejor investigación médica.
En TECNALIA estamos comprometidos en garantizar que todas nuestras soluciones consideren los aspectos éticos y legales asociados con el uso de datos de pacientes en el campo de la salud.
Además de la interoperabilidad, y con el objetivo de aprovechar la gran cantidad de datos sanitarios que estarán disponibles en el futuro, también estamos investigando herramientas de inteligencia artificial e inferencia causal para mejorar la eficiencia y eficacia de la atención médica, protegiendo al mismo tiempo la privacidad y seguridad de los datos de los pacientes. Aplicamos estas herramientas concretamente al descubrimiento de nuevos biomarcadores compuestos de procesos inflamatorios, que, entre otros usos, creemos que pueden mejorar significativamente el diagnóstico y el tratamiento las enfermedades asociadas.
Criptografía homomórfica y la IA
Por otro lado, la criptografía homomórfica es una técnica de cifrado que realiza operaciones matemáticas en datos cifrados sin necesidad de descifrarlos primero. La combinación de la criptografía homomórfica y la IA permite a los investigadores trabajar con datos cifrados y proteger la privacidad de los usuarios al mismo tiempo que se analizan estos datos para obtener información útil. De esta forma, se pueden entrenar modelos de IA sin tener que preocuparse de que los datos personales sean comprometidos.
Aprendizaje federado
El aprendizaje federado es otra técnica que se utiliza para proteger la privacidad de los usuarios en el campo de la AI. En lugar de enviar todos los datos a un servidor centralizado para su procesamiento, el aprendizaje federado distribuye el procesamiento de datos en varios dispositivos, lo que permite que los datos permanezcan en los dispositivos. De esta manera, los usuarios pueden mantener el control sobre sus datos personales mientras se utilizan para entrenar modelos de IA.
En general, tanto la criptografía homomórfica como el aprendizaje federado son técnicas prometedoras para proteger la privacidad de los usuarios y permitir el análisis de datos sensibles en el campo de la IA.
IA explicable y la inferencia causal
La IA explicable y la inferencia causal son dos técnicas que pueden mejorar la transparencia y la interpretación de los resultados de los modelos de IA. La IA explicable se refiere a la capacidad de un modelo de IA para explicar cómo llegó a una determinada conclusión. Esto es especialmente importante en aplicaciones médicas o de seguridad, donde es necesario comprender el razonamiento detrás de una decisión para favorecer la aceptación de estas tecnologías por parte de la comunidad médica y su futura regulación.
Por otro lado, la inferencia causal se refiere a la capacidad de un modelo de IA para identificar la relación causal entre diferentes variables. Esto es útil para comprender cómo los cambios en una variable pueden afectar a otra, lo que puede ser especialmente importante en aplicaciones sanitarias.
En conclusión, la transformación digital está mejorando la calidad y eficiencia de los servicios de salud mediante la explotación de datos sanitarios a través de tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial, blockchain y computación cuántica.
Haciendo realidad la compartición confiable de datos sanitarios
La salud digital busca:
- Mejorar la prevención, diagnóstico, tratamiento y seguimiento eficiente de los pacientes
- Mejorar la gestión de registros médicos, la investigación médica y la eficiencia de la atención médica.
Es importante abordar la privacidad y la seguridad de los datos, así como garantizar que la tecnología sea accesible para todos.
TECNALIA está trabajando en el desarrollo de soluciones y tecnologías innovadoras como el aprendizaje automático federado, criptografía homomórfica, interoperabilidad semántica e inferencia causal, entre otras, para hacer realidad la compartición confiable de datos sanitarios.
