La industria biofarmacéutica ya utiliza la inteligencia artificial en múltiples sentidos. La información de los pacientes tiene un gran valor para la investigación.
La pandemia de Covid demostró la importancia de la salud digital. No sólo la telemedicina fue una rápida respuesta en los momentos de mayor confinamiento para que los pacientes no resignaran la atención médica, sino que la digitalización permitió recolectar y analizar datos clave de la pandemia, y el uso de las herramientas digitales fue un acelerador para tener vacunas en tiempo récord. El de los datos de salud es un camino que ya no tiene vuelta atrás y que debe impulsarse porque tiene el poder de concretar una de las mayores revoluciones en la historia de la atención médica.
Datos de salud y salud digital
Al hablar de digitalización de la salud, estos dos conceptos están interrelacionados, aunque remiten a cosas diferentes:
- La salud digital se define como la aplicación de tecnologías digitales en la medicina para proveer acceso a productos y servicios médicos. Esto incluye dispositivos y tecnologías que permiten generar datos y utilizarlos (como ciencia de datos e inteligencia artificial) y pueden incluir desde wearables a dispositivos médicos, telemedicina, softwares de gestión médica y tecnología de información de la salud.
- Los datos de salud son toda información personal relativa a la salud física o mental de una persona, que pueden generarse a través de distintos medios. La información incluida en una historia clínica de un paciente son datos de salud, pero también los que se generan, por ejemplo, con los gadgets que monitorean los indicadores como glucemia, frecuencia cardíaca, etc.
El uso secundario de los datos de salud
El análisis de los datos de un paciente permite controlar de manera mucho más precisa su propio estado de salud, cómo responde a una medicación, la evolución de un tratamiento, etc. Ayuda a los médicos a tomar decisiones informadas que mejoren los resultados de un determinado tratamiento y a realizar cambios desde una perspectiva centrada en el paciente.
Para el paciente, además, tener acceso a su información de salud lo empodera, le da un mayor control de su enfermedad, una mejor comunicación con los proveedores de salud y contribuye también a una mejor adherencia a las indicaciones profesionales.
Pero los datos de salud de una persona no sólo pueden beneficiarla a ella, sino que pueden tener un impacto mucho mayor a partir de lo que se llama “uso secundario de los datos de salud”.
Este concepto se refiere a la utilización de datos agregados de salud de distintas fuentes no sólo para mejorar la atención personal, sino para planificaciones de políticas públicas, monitoreos de seguridad de tecnologías médicas, investigación científica y desarrollo de nuevos medicamentos.
Para obtener el mayor beneficio de los datos, estos deben ser sistematizados, anonimizados para garantizar la privacidad de los pacientes y analizados: a través del uso de distintas herramientas informáticas, los datos crudos se convierten en información valiosa para ser utilizada. Para que esta información pueda compartirse, es necesario que exista una interoperabilidad entre los distintos sistemas que registran estos datos.
Datos para la investigación
El potencial del uso secundario de los datos de salud es enorme. Estos datos “procesados” se convierten en Real World Evidence o Evidencia del Mundo Real (RWE o EMR, según sus siglas en inglés o en castellano) y pueden utilizarse, por ejemplo, para demostrar la seguridad y eficacia de un tratamiento en paralelo con los datos de un ensayo clínico. También, para acelerar los tiempos de aprobación de las agencias regulatorias, favoreciendo el acceso de los pacientes a las medicaciones innovadoras.
En un mundo que está aún saliendo de una pandemia y donde otra pandemia, la de las enfermedades crónicas no transmisibles, también afecta globalmente, los datos de salud pueden facilitar la investigación de medicamentos más efectivos o incluso primeras opciones terapéuticas para enfermedades huérfanas.
Uno de los campos en el cual los datos de salud pueden contribuir a personalizar y mejorar los tratamientos es la oncología, y también son particularmente importantes en las enfermedades poco frecuentes, en las que la información es escasa y la realización de estudios clínicos muchas veces se dificulta por la complejidad en el reclutamiento de voluntarios por su baja prevalencia.
La industria biofarmacéutica ya está utilizando la inteligencia artificial para interpretar los datos de salud, tener un mejor conocimiento de los pacientes e impulsar la investigación científica. Por ejemplo, el análisis avanzado de datos permite identificar nuevos targets a los que apuntar, mejorar la selección de opciones terapéuticas para atacarlos y predecir interacciones.
Los datos aceleran el descubrimiento de nuevas drogas y también el testeo de las mismas, ya que el uso de la inteligencia artificial permite expandir la diversidad de participantes en los ensayos clínicos, recoger datos de manera rápida y sistemática, y también acelerar su análisis. Esto permitirá acelerar drásticamente el desarrollo de nuevos medicamentos.
La tecnología también se utiliza en la industria para expandir las colaboraciones entre distintas compañías y con la academia, para acelerar -como se mencionó anteriormente- los procesos aprobatorios, y para optimizar las cadenas de suministro, que pueden ser muy complejas.
La salud digital ya es parte de la realidad y será uno de los temas centrales en los años venideros, impulsado por el próximo Espacio Europeo de Datos de Salud, un nuevo ámbito de centralización e intercambio de los datos de salud de sus ciudadanos que la Unión Europea está poniendo en marcha. Actualmente, sus autoridades se encuentran discutiendo los marcos regulatorios para garantizar la seguridad y privacidad de los datos de los pacientes, impulsando un intercambio altruista y los beneficios que de él pueden obtenerse.
Fuente: Principios de política global en salud digital (EFPIA, IFPMA y JPMA), Glosario TEHDAS (Hacia un Espacio Europeo de Datos de Salud), Comisión Europea, Oficina del Comisionado de Información del Reino Unido, Fundación Carlos Slim, Open Data Institute
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