Las tecnologías portátiles de bajo coste de reciente aparición, como Fitbit, Apple Watch, Garmin y muchas otras, combinadas con determinadas aplicaciones basadas en la nube, de precisión casi médica, están bien posicionadas para cambiar la forma en que interactuamos con el sector sanitario.
En el futuro, muchos de nosotros recibiremos consejos proactivos para cuidar nuestra salud, desde cambios en nuestras actividades de ejercicio físico, dieta y recuperación hasta tratamientos preventivos contra dolencias o enfermedades potenciales, todos ellos basados en datos personales o de GPS de ámbito local, regional y nacional. Gran parte de esto será posible gracias a las aplicaciones de inteligencia artificial o aprendizaje humano de bajo coste, similares a las de aprendizaje automático que ya se encuentran en las bases de datos médicas más recientes.
La nueva e innovadora tecnología sanitaria está a solo un paso
Estos cambios no pueden ocurrir de la noche a la mañana, pero la presión social y la economía de libre mercado crearán nuevos y atractivos modelos de negocio para ofrecer cierto grado de servicio sanitario basado en estas nuevas plataformas de Internet de las cosas, edge y centro de datos. Esto ayudará a solucionar los problemas heredados del sector sanitario tradicional, que ha afrontado durante mucho tiempo los cada vez mayores costes asociados a la aplicación de las últimas y mejores tecnologías para mejorar la precisión y velocidad de los diagnósticos. Las máquinas y los sistemas, junto con el conocimiento adquirido a partir de los datos que generan, han dado paso a una notable mejora en cuanto a longevidad y calidad de la vida humana.
No obstante, la inmensa mayoría de estos dispositivos son sistemas caros y de gran tamaño que se encuentran en centros médicos y deben ser operados por técnicos expertos. El acceso a estas máquinas, ya sean de tomografía computarizada, de análisis TAC, de ultrasonido o de una “simple” prueba de esfuerzo, requiere un claro estado de salud y la prescripción de un médico. Para muchas personas, las molestias de este proceso bastan para posponer una visita al médico. Este retraso podría hacer que su estado de salud empeore y que haga falta aplicar un tratamiento de emergencia para solucionar un problema grave que podría haber sido identificado y solucionado mucho antes con un coste significativamente inferior gracias a una tecnología de rápida disponibilidad, portátil y basada en el cliente.
La tecnología portátil (las aplicaciones sanitarias) podría ser la solución perfecta para evitar estas molestias
Ahora que existen los dispositivos portátiles conectados, desde relojes hasta accesorios para el registro de actividades físicas, capaces de combinar datos de frecuencia cardíaca y GPS (ubicación, altitud, velocidad, tasa de ascenso) con datos compartidos libremente en aplicaciones web como Strava (este es mi perfil), Garmin Connect y Fitbit, tenemos la base necesaria para disfrutar de increíbles aplicaciones médicas o sanitarias. Especialmente cuando combinamos datos de actividades con información procedente de una “báscula inteligente” y una aplicación de registro de calorías.
Algunas organizaciones ya están aprovechando los datos generados por dispositivos portátiles, aunque la profundidad de análisis suele limitarse a factores como el número de pasos que se dan al día, la cantidad de ejercicio, el aumento o pérdida de peso y la frecuencia cardíaca, que se emplean para determinar costes, descuentos o incentivos aplicables a seguros médicos.
Sin embargo, podemos hacer mucho más que simplemente recompensar un buen comportamiento. Ahora, gracias al acceso a estos datos y muchos otros (uso, visitas y aplicaciones de gimnasio, condiciones climáticas, horas de luz al día, etc.), su médico podrá ofrecerle nuevos niveles de servicio sanitario a raíz de la información obtenida tras analizar estos datos.
Por ejemplo, esas últimas carreras en las que no mantuvo su ritmo habitual pueden indicar que está a punto de resfriarse o sufrir otra enfermedad más grave debido a que pudo quedar expuesto a un virus en su viaje de trabajo de la semana pasada. O quizá su frecuencia cardíaca en reposo y el cambio en sus patrones de sueño sugieren que sufre estrés laboral o personal y que debe hacer cambios en su rutina, dieta o ritmo de trabajo para no forzar demasiado su organismo y evitar un posible colapso.
Esos datos por sí solos no reemplazarán la necesidad de un análisis médico o de sangre, pero sí permitirán filtrar muchas situaciones con solo observar la frecuencia cardíaca, el estrés, el peso y el ejercicio practicado. Es posible que no necesite realizar costosas y molestas pruebas cuando lleve a cabo voluntariamente una “prueba de esfuerzo” tres o más veces a la semana al salir a correr, nadar o montar en bicicleta y proporcione esos datos concretos a uno o varios proveedores de servicios.
¿Qué pasaría si pudiéramos centralizar todos estos datos para conocer mejor nuestras necesidades de atención sanitaria?
Incluso aunque ya estemos proporcionando estos datos libremente a numerosas y variadas aplicaciones a través de Internet, una vez que reunamos los datos, ya sea directamente o bien tras autorizar a nuestro proveedor para que reúna nuestros datos desde distintas aplicaciones, tanto los datos recopilados como el análisis resultante quedarán protegidos conforme a la HIPAA, el RGPD y otras leyes de privacidad y protección de datos. Así pues, esta información ahora debe residir en un entorno de centro de datos seguro y la transmisión de informes o correspondencia entre el médico y el servicio médico (o incluso con la aplicación de inteligencia artificial o aprendizaje humano) debe ser segura, estar protegida y almacenarse conforme a las normativas locales.
Esto significa que lo que antes era una simple recopilación de datos desde dispositivos de IoT de bajo coste destinados a consumidores, conectados al edge de la red y utilizados en aplicaciones diseminadas por numerosos centros de datos, ahora se ha convertido en todo un sistema que exige cierto grado de disponibilidad y fiabilidad para maximizar realmente la propuesta de valor de los datos.
Datos que podrían salvarle la vida algún día.
