Es comprensible que en el imaginario de muchas personas el uso de la tecnología haga pensar en un mundo más frío, despersonalizado y con menos contacto humano. Comprensible, pero es un error. La tecnología debe servir para que los trabajadores, de cualquier ámbito, no tengan que invertir tanto tiempo en tareas accesorias y repetitivas, y puedan centrarse en la parte realmente importante de su actividad. Eso es lo que cabría esperar del proceso de digitalización en el que están inmersos, a día de hoy, tanto las empresas como las administraciones públicas.
En prensa leemos a diario noticias relacionadas tanto con las transformación digital en general, como con tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial, el Big Data, el Internet de las Cosas o la Realidad Virtual. Todo es susceptible de ser aplicado para la mejora tanto de la sanidad pública como de la sanidad privada.
El año pasado, en los hospitales madrileños Fundación Jiménez Díaz (Madrid), Hospital Rey Juan Carlos (Móstoles), Hospital Infanta Elena (Valdemoro) y Hospital General de Villalba (Collado Villalba) se pusó en marcha el proyecto C-Salud utilizando la tecnología big data. El objetivo de este proyecto es crear una red de salud poblacional que se base en tres pilares: prevención, detección precoz y tratamiento personalizado. ¿Y para qué sirve el big data? Permite procesar cantidades enormes de datos para extraer de ellos conclusiones. Se puede, por ejemplo, evaluar la posibilidad de padecer diabetes mellitus tipo 2. En función de esa probabilidad se pueden promover medidas de prevención.
Hay más ejemplos del uso de tecnologías disruptivas en hospitales públicos de gestión indirecta en la Comunidad de Madrid. Durante la pandemia de COVID-19 se ha utilizado un algoritmo predictivo para anticipar la progresión de muchos pacientes afectados por la infección. El uso conjunto de las tecnologías big data y machine learning sirvió para identificar patrones en más de 15.000 personas ingresadas. En función de esos patrones el algoritmo predice cuál puede ser la evolución de un nuevo paciente.