Los desafíos de los datos de las organizaciones de atención médica

Para brindar una atención óptima a los pacientes y una orientación que les ayude a tomar buenas decisiones de atención médica, los trabajadores de la salud necesitan datos clínicos de alta calidad sobre sus pacientes. Entregar los datos correctos, en el formato correcto, a la persona adecuada en el momento correcto es un desafío para la TI sanitaria, especialmente teniendo en cuenta los requisitos éticos y reglamentarios para el manejo de los datos de salud. Además, las innovaciones médicas aumentan constantemente la cantidad y la complejidad de los datos de atención médica. Según RBC Capital Markets, la asistencia sanitaria generó el 30 por ciento de los datos mundiales en 2018. Para 2025, los datos de salud crecerán un 36 por ciento cada año. Las estrategias tradicionales de procesamiento de datos de salud tienen dificultades para soportar este rápido aumento del volumen y la complejidad de los datos.

Muchas organizaciones sanitarias están mejorando los resultados de los pacientes mediante el uso de análisis de la salud de la población. Las organizaciones también utilizan la medicina de precisión, que se define como «un enfoque innovador que tiene en cuenta las diferencias individuales en los genes, los entornos y los estilos de vida de los pacientes». La medicina de precisión está aumentando la eficacia de la atención médica, pero también está creando nuevos desafíos de procesamiento de datos para las organizaciones de atención médica. Los enfoques estándar de medicina de precisión también son difíciles de escalar más allá del one-patient-at-a paradigma temporal. Las organizaciones sanitarias deben reducir el tiempo que transcurre entre la adquisición de datos sin procesar y la entrega de información útil a los trabajadores de primera línea. Esa información debe ser precisa y debe presentarse en un formato que los médicos puedan acceder, comprender y aplicar fácilmente.

Los datos de atención médica son irremplazables y son un activo muy valioso para muchas organizaciones de atención médica. Por lo tanto, debe tratar los datos de atención médica como un activo. Su organización sanitaria debe ganarse la confianza de los pacientes y gestionar el riesgo de reputación recopilando y respetando el consentimiento de los pacientes y protegiendo los datos contra el acceso y el uso indebidos. Su organización sanitaria debe proteger simultáneamente la privacidad de los pacientes, cumplir con diversas y rigurosas restricciones reglamentarias y proporcionar datos de alta calidad con rapidez a los trabajadores de la salud, los colaboradores y los pacientes. También debe decidir si puede monetizar los datos de atención médica de forma segura y coherente con su misión, sus políticas de seguridad y privacidad de datos y el consentimiento del paciente. Los desafíos incluyen los siguientes:

• Los flujos de datos de atención médica tradicionales se están viendo abrumados porque no se crearon para cumplir con estos requisitos cada vez más rigurosos y desafiantes.

• Los sistemas tradicionales suelen estar aislados. Para ofrecer una visión completa de los datos relevantes y del paciente individual, los sistemas modernos deben estar integrados y ser interoperables.

• Los sistemas tradicionales suelen organizarse en torno a una única modalidad de datos. Los sistemas modernos deben ser intrínsecamente multimodales.

• Los sistemas tradicionales no se diseñaron para gestionar los datos a la escala y la velocidad que requieren los sistemas modernos.

• Los sistemas tradicionales suelen diseñarse para ejecutarse en las instalaciones y están optimizados para los recursos de TI disponibles. Los sistemas modernos deben poder aprovechar los recursos de almacenamiento y procesamiento de datos en entornos híbridos locales: en la nube y, a veces, en entornos multinube.

Las organizaciones sanitarias que adoptan y utilizan una estrategia de datos de salud moderna se posicionan para avanzar a medida que se acelera la innovación en los ámbitos de la salud y las ciencias de la vida.