Recolección de datos: La clave para el uso de la IA en salud

Recolección de datos: La clave para el uso de la IA en salud

En marzo de 2020, el Ministerio de Salud de Chile confirmó la detección del primer caso de COVID-19 en territorio nacional. El hallazgo, que sería el primero de miles de contagios a lo largo del país, dio pie a medidas de aislamiento y una posterior cuarentena que persiste hasta el día de hoy en algunas comunas. Si bien estas restricciones han tenido un impacto negativo en múltiples industrias, lo cierto es que las áreas han encontrado en la pandemia un impulso para mejorar la atención integral.

En este escenario, el mundo de la salud es quizás el más golpeado por la crisis sanitaria. Optimizar la capacidad de diagnosticar y tratar a un número cada vez mayor de pacientes es, sin duda, una necesidad muy previa al coronavirus, pero cuya urgencia claramente aumentó con su aparición. Es aquí donde la tecnología ha comenzado a tomar un rol fundamental en la superación de obstáculos como la imposibilidad de llegar a los centros de asistencia, el manejo de grandes cantidades de pacientes y la gestión de la información correspondiente a cada uno de ellos y ellas.

La aparición de conceptos como “telemedicina” y “trazabilidad” han puesto de manifiesto la importancia de recopilar y almacenar toda la información posible con el fin de generar mejores prácticas. Pero, ¿por dónde empezar y cómo implementar correctamente un protocolo de recopilación de datos?

Interoperabilidad: El lenguaje de los datos

Si bien las nuevas tecnologías traen consigo grandes beneficios para los pacientes y usuarios clínicos, uno de los grandes desafíos actuales es la mantención de un sistema de gestión de datos eficiente. A eso se le suman las complejidades derivadas de la privacidad, especialmente cuando se trata de información sensible, como ocurre en el área médica.

Es por esto que la clave está no sólo en recopilar, sino que también en encontrar la forma de que toda esta montaña de información “hable el mismo idioma”. En este desafío, el concepto de interoperabilidad vendría siendo un verdadero decodificador para permitirnos estructurar la data para poder utilizarla y sacarle provecho en distintas plataformas.

“En el área médica, el dueño de los datos es el paciente. Esto quiere decir que si una persona vive en Rancagua y se quiere venir a vivir a Santiago, toda su información va a quedar perdida en el Hospital de Rancagua a menos que se haya aplicado este criterio de interoperabilidad”, explica Danilo González, Data Scientist de UNIT.

Ante la gran cantidad de fuentes, tipos y formatos de información provenientes del sistema de salud público y privado, soluciones como VOYAGER, utilizan normas internacionales para unificar los datos de pacientes. De esta manera, el equipo clínico a cargo puede tener acceso a un archivo estandarizado, reduciéndose así el tiempo de gestión administrativa y priorizando el diagnóstico, tratamiento y su adherencia al mismo.

“Guardar los datos no solo sirve ante la eventualidad de poner en práctica una solución de Inteligencia Artificial (AI). La gracia es poder manejar la información de cada paciente de manera integral, lo que además entrega una capa de seguridad y credibilidad a la base de datos”, puntualiza el Data Scientist.