1. INTRODUCCIÓN
Empezamos a vislumbrar cómo será el futuro hacia el que nos encaminamos en el uso de Internet y otras tecnologías en el ámbito de la salud. El aspecto social de la salud, lo que hemos llamado salud 2.0, cada vez va resultar más beneficiado, gracias a comunidades cada vez mejor conectadas y alimentadas por los datos de salud que incorporan sus usuarios.
En este nuevo escenario, el empoderamiento del individuo tomará un papel central. Gracias a la conectividad global, las personas tendrán acceso a información inmediata y confiable sobre su salud, lo que les permitirá tomar decisiones informadas y participar activamente en su propio cuidado. A medida que avanzamos, veremos cómo el intercambio de datos y la colaboración en línea se convierten en elementos fundamentales para impulsar la investigación en salud para mejorar el diagnóstico, tratamiento y cuidados de enfermedades.
Además, la integración de tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis de datos masivos transformarán la forma en que los profesionales de la salud toman decisiones. Los algoritmos avanzados podrán analizar grandes cantidades de información clínica y genética para proporcionar diagnósticos más precisos y desarrollar tratamientos personalizados, adaptados a las características únicas de cada paciente.
La telesalud y la atención sanitaria remota también jugarán un papel fundamental en el futuro de la salud. Las consultas virtuales y la monitorización a distancia permitirán a los pacientes acceder a la atención sanitaria sin barreras geográficas, ahorrando tiempo y mejorando la accesibilidad. Además, la realidad virtual y la realidad aumentada abrirán nuevas posibilidades en la formación, la rehabilitación y la cirugía, permitiendo una formación más inmersiva y procedimientos más precisos.
En poco tiempo vestiremos ropa capaz de monitorizar de forma continua nuestras constantes y usaremos aplicaciones que registrarán nuestra actividad y hábitos, cuyo análisis a través del big data permitirá mejorar el conocimiento que tenemos sobre distintas enfermedades.
2. BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El fenómeno ‘big data’ (traducido al inglés de ‘grandes datos’) hace referencia a aquella colección tan grande y compleja de datos, que no puede manejarse con las habituales bases de datos y aplicaciones de procesamiento de información. La digitalización de muchos servicios de la salud, están permitiendo almacenar enormes cantidades de datos, cuyo análisis haría posible entre otras cosas conocer mejor algunas enfermedades, determinar los mejores tratamientos, desarrollar modelos predictivos que permitan detectar de forma precoz algunas enfermedades y servir como guía para la práctica clínica y los cuidados que ofrecemos.
Será posible por ejemplo reflejar en un mapa los datos de salud de millones de personas, para así poder estudiar la distribución de ciertas enfermedades y conocer qué variables geográficas podrían estar influyendo en su aparición.
El futuro del Big Data en salud pasa por conseguir digitalizar toda la información de los pacientes, empezando por la historia clínica electrónica y conseguir una uniformidad en esos datos para mejorar su análisis y tratamiento. Existen ya herramientas capaces de rastrear la información contenida en la historia clínica electrónica (HCE), incluso de datos no estructurados, y extraer los datos más relevantes. El Proyecto Savana, desarrollado por un equipo de investigadores españoles, es una de ellas y usa tecnologías que procesan y analizan los datos contenidos de las historias clínicas electrónicas, para que puedan ser utilizados como apoyo a la toma de decisiones clínicas, de forma que el profesional puede consultar a la herramienta y tomar decisiones en tiempo real, en base a lo que otros profesionales ya han hecho con miles de pacientes similares.
Por lo tanto, el big data no solo consiste en recopilar un gran número de datos, sino en formular las preguntas adecuadas, para conseguir así una adecuada explotación y que sirvan para mejorar la salud de las personas. El Big Data plantea también algunas cuestiones importantes. En primer lugar, hay que pensar que la recopilación de tal magnitud de datos puede ser una tarea difícil de realizar si se hace de forma manual, por lo que habrá que implementar estrategias o mecanismos como el que hemos visto que se encarguen de la recogida de datos, haciendo que no suponga una carga adicional de trabajo para los profesionales. Y por otro lado está la dificultad de integrar los datos obtenidos y hacerlos interoperables (que se hablen unos con otros) sea cual sea el entorno en que se utilicen, de forma que podamos aprovecharlos en nuestra práctica asistencial.
3. EL YO-CUANTIFICADO
El término ‘Yo cuantificado’ (quantified self) es una de las tecnologías que más está avanzando durante los últimos años. Consiste en la monitorización continua de determinados parámetros, que permite la recopilación de información sobre hábitos cotidianos, a través de sensores integrados en dispositivos tales como pulseras, podómetros, básculas y sensores de ritmo cardiaco, temperatura, etc. A diferencia de la telemonitorización, en la que es el profesional el que realiza el seguimiento, en el yo-cuantificado (self-tracking o quantified self), es el ciudadano el que de forma voluntaria desea cuantificar su actividad física mediante estos dispositivos.
Si nos fijamos detenidamente no estamos hablando de un concepto nuevo, ya que llevamos años usando podómetros, velocímetros y dispositivos GPS. Lo que sí es nuevo es el hecho de que en estos momentos la tecnología posibilita la captura, volcado y análisis de datos en otros dispositivos como son los teléfonos móviles y ordenadores, de una forma muy sencilla y casi transparente, lo que permite llevar una monitorización en tiempo real.
4. EL INTERNET DE LAS COSAS
Si hemos pasado por varias fases de Internet, una primera centrada en la información y una segunda enfocada en las personas, los expertos auguran que la próxima década será la del Internet de las cosas (IoT), en la cual tendremos a millones de objetos (dispositivos médicos incluidos) conectados a la red e intercambiando datos entre sí. El IoT tiene implicaciones significativas en múltiples áreas relacionadas con la comodidad y eficiencia, la automatización industrial, las ciudades inteligentes, la seguridad y la salud y el bienestar.
El Internet de las cosas de salud (IoMT) o de los llamados dispositivos médicos combina la fiabilidad y la seguridad de los dispositivos médicos tradicionales con las capacidades de dinamismo y escalabilidad del Internet de las cosas. La llegada de la IoMT está trayendo consigo aplicaciones prometedoras y también numerosos desafíos. Los dispositivos médicos personales a menudo vienen como dispositivos vestibles, los llamados wearables. La IoMT es la interconexión no sólo entre numerosos dispositivos médicos personales, sino también entre los dispositivos y los sistemas de atención sanitaria, como hospitales, profesionales y empresas privadas.
5. IMPRESIÓN 3D
La impresión 3D es un grupo de tecnologías de fabricación que reproducen objetos con volumen a partir de un prototipo o modelo diseñado por ordenador que nos abren un nuevo mundo y un nuevo concepto de “impresión”.
Debemos afrontar este concepto huyendo del esquema o concepto que tenemos de “impresión” en 2D ya que la tercera dimensión se logra a través de la construcción real de un modelo a partir de materiales reales que funcionan como materia prima de este modelo. Lo más habitual es utilizar diferentes resinas, epoxis y otras complejas sustancias para trabajar sobre ellas dependiendo de las características físicas que deseemos en el modelo real (dureza, resistencia, elasticidad), pero debemos ser más ambiciosos desde el punto de vista intelectual y veremos cómo en el presente se están utilizando moléculas (para imprimir fármacos en 3D) o incluso células (para imprimir tejidos u órganos en 3D).
Desde hace unos años se han desarrollado estas herramientas de forma que han pasado a ser modelos experimentales a ser herramientas reales de uso en el momento actual para la obtención de modelos físicos diseñados previamente en un ordenador.
La creación de un modelo real en un material determinado a partir de un modelo virtual diseñado está más cerca de la robótica que del concepto de impresión que tenemos con las impresoras láser o de tinta sobre papel.
6. USO DE DRONES EN SALUD
Un vehículo aéreo no tripulado (VANT), (en inglés UAV o Unmanned Aerial Vehicle) o dron (actualmente aceptado por la Real Academia de la Lengua Española, que proviene del inglés “drone” y significa zángano) es un vehículo aéreo sin tripulación reutilizable, capaz de mantener de forma autónoma un nivel de vuelo controlado y sostenido, propulsado por un motor. Los UAV surgieron en el seno de la industria militar a raíz de la primera guerra mundial y su ulterior desarrollo se vio acrecentado con objetivos primariamente militares.
En la actualidad existen diferentes modelos, configuraciones, tamaños y diseños, con funcionalidades muy dispares entre sí de forma que han pasado de ser una herramienta de uso exclusivo militar para popularizarse y ampliar el número de consumidores.
Los principales usos de los UAV son militares, comerciales y civiles. Serán estos últimos los que nos ocupen en la revisión dado que en ellos podremos enmarcar las aplicaciones en salud en el sentido más extenso de la palabra.