La tecnología se ha convertido en la palanca para el impulso del ecosistema sanitario del futuro. Los data lakes, repositorios que almacenan grandes volúmenes de datos, juegan un papel esencial para contribuir a optimizar el sector, facilitando mejoras en la calidad y personalización de la atención del paciente.
La digitalización de la salud ha dado un vuelco a la atención del paciente. Mejoras en la precisión de los diagnósticos, tratamientos personalizados, optimización de recursos hospitalarios, planificaciones más acertadas, reducción de listas de espera y un sinfín de progresos que la industria ya está percibiendo.
Hablamos de un sector crítico que, en nuestro país, da servicio a más de 49 millones de personas en el marco de 17 sistemas sanitarios distintos y con unos 270.000 médicos colegiados, según datos de la Organización Médica Colegial (OMC).
En el camino hacia una completa transformación digital, una de las herramientas que está permitiendo grandes avances en la gestión sanitaria son los data lakes, repositorios centralizados que permiten acumular grandes volúmenes de datos provenientes de distintas fuentes y formatos.
Esos datos se mantienen en los almacenes hasta que sea necesario extraerlos para realizar algún tipo de procesamiento. Más allá de la transformación tecnológica, los data lakes permiten reducir ineficiencias operativas, como duplicidades diagnósticas o ingresos evitables, con un impacto directo en costes y sostenibilidad del sistema sanitario.
La implantación de los datalakes representa una gran oportunidad para el futuro del ecosistema sanitario
A diferencia de los sistemas tradicionales de bases de datos, los data lakes están diseñados en una arquitectura sin jerarquías, por lo que pueden almacenar datos en su formato original sin necesidad de estructurarlos previamente. Esto permite que la información esté accesible para análisis avanzados, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
En la actualidad, los sistemas sanitarios manejan un volumen ingente de información. Solo en 2020, Statista estimó que este sector generó en todo el mundo 2,3 zettabytes de datos. Una información que llega a redes y centros sanitarios través de diversas fuentes, desde registros médicos electrónicos, imágenes, historiales de pacientes, dispositivos wearables, resultados de investigaciones científicas, entre otros. Si almacenamos estos datos en sistemas tradicionales, corremos el riesgo de que estén fragmentados, y resultarían difíciles de integrar y analizar de manera eficiente.
Los data lakes resuelven esta limitación al permitir el almacenamiento de estos datos sin importar su estructura inicial, lo que facilita su posterior procesamiento y análisis. Además, los datos pueden ser normalizados y enriquecidos de manera automática y, es posible acceder a ellos desde cualquier punto, siempre que se trate de usuarios autorizados.
Los organismos nacionales e internacionales se han percatado de su gran potencial. Dentro de su estrategia de Transformación Digital, el Gobierno ha puesto en marcha la generación de esos repositorios de datos en colaboración con las Comunidades Autónomas para mejorar la atención de los pacientes. Canarias, por ejemplo, ya está impulsando su propio data lake para el sector sanitario y estará conectado con el nacional para facilitar una atención sanitaria más eficaz y cohesionada.
Beneficios de los data lakes
Alineado con los principios del Espacio Europeo de Datos de Salud, contar con una infraestructura que centralice la información sanitaria contribuirá de forma significa a mejorar la atención al paciente y a optimizar los procesos y operaciones del ecosistema de la salud. Las razones son numerosas. Estos almacenes de datos permiten identificar y mejorar los diagnósticos y tratamientos, prever los factores de riesgos, identificar patrones, y programar recursos.
Entre los beneficios que aporta se pueden destacar:
- Acceso unificado. Los data lakes permiten integrar datos provenientes de diversas fuentes para mejorar el acceso a información clave para los profesionales de la salud. Esto facilita una visión holística de los pacientes y sus tratamientos, promoviendo una atención más personalizada.
- Permite centralizar, gobernar y analizar miles de millones de registros clínicos procedentes de distintos sistemas sanitarios con elevados estándares de seguridad y trazabilidad. Además, promueven el uso de datos de forma interoperable, escalable y segura, garantizando el cumplimiento normativo y la protección de la información sensible.
- Mejora en la toma de decisiones clínicas. Los data lakes permiten realizar análisis predictivos que pueden anticipar enfermedades o complicaciones. Se pueden destacar algunos casos de uso sobre la optimización de derivaciones entre atención primaria y especializada, el análisis de trayectorias asistenciales en pacientes supervivientes de cáncer de mama, el estudio de la hospitalización no programada o la evaluación de la efectividad de tratamientos en población anciana.
- La integración de herramientas de IA y machine learning, y la analítica descriptiva y predictiva, los sistemas pueden sugerir tratamientos más eficientes basados en patrones extraídos de grandes volúmenes de datos, y facilitar la mejora de la práctica clínica. Asimismo, contribuyen a una mejor toma de decisiones, a la planificación sanitaria y a la generación de conocimiento en salud en la vida real.
- Fomento de la investigación médica. Los data lakes ofrecen una plataforma crucial para los investigadores a la hora de estudiar enfermedades, tendencias, tratamientos y resultados. Esto no solo acelera la investigación médica, sino que da la oportunidad de crear nuevos tratamientos y terapias.
Estas herramientas están capacitadas para integrarse y configurar un Espacio de Datos sanitario a cualquier nivel de la administración, desde hospitales individuales hasta redes sanitarias regionales o nacionales. Esta configuración permitiría la compartición de datos entre distintas entidades del sector salud de manera segura, facilitando la colaboración pública-privada.
Retos asociados
La implantación de los data lakes también conlleva algunos retos, que los proveedores tecnológicos afrontamos con determinación para dar respuesta ágil y contribuir a la resiliencia del ecosistema sanitario. Entre ellos, destaca la importancia de asegurar la gobernanza de los datos para ofrecer datos de calidad, y aportar una información precisa, accesible y segura para los usuarios autorizados.
Los data lakes plantean una arquitectura sin jerarquías, por lo que pueden almacenar datos en su formato original
Al mismo tiempo, la interoperabilidad se consolida como un elemento crucial, tanto en su dimensión técnica (por el intercambio de datos) como en su vertiente semántica, que facilita a los sistemas entender el significado de la información compartida de manera nativa.
Por otro lado, es también necesario invertir esfuerzos en el despliegue y consolidación de estas infraestructuras tecnológicas, así como apostar por la formación de los profesionales sanitarios en el empleo de estas herramientas y por el desarrollo de procesos adecuados para su gestión.
A ello tendríamos que añadir la relevancia de la privacidad y la seguridad de los datos sensibles de los pacientes. Para ello, resulta crucial extremar las medidas de protección en línea con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea y la Directiva de Seguridad de Redes e Información 2 (NIS2).
A modo de resumen, la implantación de los data lakes representa una gran oportunidad para el futuro del ecosistema sanitario, haciendo posible una atención integral de la mano de otras tecnologías como la IA, el cloud soberano y la computación cuántica. La combinación de estas soluciones proporciona la flexibilidad necesaria para escalar capacidades analíticas, incorporar nuevos conjuntos de datos y desplegar analítica avanzada e inteligencia artificial, incluyendo entornos de desarrollo, entrenamiento e inferencia de modelos.
Esta integración permitirá a los data lakes llevar la analítica a un nivel superior, mejorando la precisión de los diagnósticos y la personalización de los tratamientos, además de conseguir una mayor eficiencia de los recursos médicos. En definitiva, una mejora sustancial de la experiencia del paciente y de la labor de los profesionales sanitarios.
