La infraestructura moderna ofrece una oportunidad para una mejor atención médica

Por Douglas Wallace, General Manager, Latinoamérica y El Caribe (Excepto México y Brasil) de Pure Storage

Aprovechar la inteligencia artificial, el crecimiento de datos y la protección de datos es vital para mejorar la atención al paciente. Los datos de atención médica se han vuelto fundamentales para garantizar que los equipos médicos puedan mejorar la atención y el tratamiento de los pacientes. Sin embargo, la gestión de estos datos no estructurados, que se almacenan en silos ampliamente distribuidos y que crecen rápidamente, es un reto cada vez mayor.

La tecnología heredada relantiza las decisiones de los médicos y hace que los pacientes tengan que esperar más tiempo para acceder a información y diagnósticos importantes. Los hospitales pueden tener docenas de aplicaciones diferentes para almacenar, estudiar, analizar y diagnosticar a los pacientes y los médicos necesitan una forma simple, efectiva y rápida de navegar por esta montaña de datos.

Además, los profesionales de la salud se enfrentan al desafío de cómo asegurar esta información privada y protegerse de la creciente amenaza de los ciberataques. Invertir en una estrategia de datos moderna es una forma de que los profesionales de la salud mejoren los resultados y el tratamiento de los pacientes.

Mejorar el acceso a la información médica para aumentar la productividad

Los médicos necesitan tener visibilidad de los datos relevantes de los pacientes para fundamentar sus decisiones en cuanto a la vía óptima de tratamiento asistencial: Esto significa acceder a todos los datos escritos en las notas médicas, así como a los datos no estructurados, incluidas las imágenes médicas, las variantes de la secuencia clínica, los datos patológicos u otros resultados de laboratorio.

Un ejemplo de este tipo de datos son los sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PAC), que gestionan el flujo de trabajo de las imágenes producidas por las modalidades de imagen (escáneres CT, escáneres MRI, rayos X). Los radiólogos utilizan los PAC para diagnosticar a los pacientes al examinar y analizar estas imágenes.

Pueden realizar entre 8.000 y 12.000 diagnósticos al año y, para ello, los radiólogos deben tener acceso continuo a los estudios de imágenes. Históricamente, cuando los datos médicos se almacenan en silos separados, esto no ha sido posible, conduciendo a un retraso en el tratamiento.

En un hospital, el almacenamiento moderno es esencial para permitir que los especialistas sean más productivos. Tiene que ofrecer un rendimiento multidimensional, ya que los radiólogos, patólogos y otros médicos necesitan acceder a múltiples tipos de información médica: desde estudios de TC que contienen miles de imágenes muy pequeñas hasta estudios de patología que contienen menos imágenes, pero mucho más grandes. Los sistemas de almacenamiento tradicionales tienen dificultades para ofrecer este rendimiento multidimensional, en parte debido a los silos de información, pero también por el crecimiento exponencial de los datos y su incapacidad para manejar este gran volumen.

El año pasado, IDC predijo un promedio de 270 GB de datos de atención médica por persona en el mundo. Los datos clínicos aislados evitan que los médicos identifiquen correlaciones en el tratamiento o la enfermedad, lo que a su vez puede conducir a diagnósticos erróneos o retrasos en el tratamiento mientras el médico encuentra la información correcta.

En su lugar, la consolidación de los datos en un «pool» de datos, se eliminan los cuellos de botella para acceder a la información correcta y, en cambio, los hace siempre disponibles y eficaces, listos para el consumo por parte de cualquier especialista, investigador o algoritmo de IA para mejorar la velocidad del diagnóstico.

La inteligencia artificial (IA) permite a los médicos obtener resultados más rápidos 

Los profesionales médicos ya están incorporando la IA en su toma de decisiones, para apoyar los diagnósticos y aumentar la productividad. En el ámbito de la imagen médica, docenas de algoritmos de IA ya han sido aprobados para su uso clínico y han recibido la marca CE para demostrar que cumplen los requisitos reglamentarios.

Los algoritmos de IA pueden ayudar a los médicos agilizando su trabajo; por ejemplo, la IA puede examinar las 2,000 imágenes generadas por una resonancia magnética y distinguir las que contienen anomalías o problemas médicos que deben ser examinados por un profesional de la salud.

Aunque el diagnóstico final sigue siendo fundamentalmente una responsabilidad humana, la IA en la imagen médica actúa como un radiólogo virtual y puede mejorar enormemente la calidad y la productividad de los diagnósticos al priorizar los resultados del examen, las imágenes o encontrar similitudes entre los estudios para comparar.