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Si bien nuestro enfoque en la pandemia ahora ha disminuido, nuestros problemas de calidad de datos de salud continúan. Estamos nadando en datos de salud: según algunas estimaciones, un tercio de todos los datos generados en el mundo están relacionados con la salud y la atención médica, y esa cantidad crece más del 30 % cada año.
Entonces, con todos esos datos, ¿por qué no podemos responder nuestras preguntas de salud más apremiantes? ¿Cuál de los cinco medicamentos principales para la diabetes (si los hay) será mejor para mí? ¿Será la cirugía de espalda más efectiva que la fisioterapia para mi columna? ¿Cuáles son las probabilidades de que necesite quimioterapia además de radiación para que el tumor desaparezca?
Los registros de salud electrónicos se han vuelto omnipresentes
Los registros médicos electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés) se han generalizado en los Estados Unidos, gracias en gran parte a una iniciativa federal multimillonaria que hizo de los registros médicos electrónicos interoperables un objetivo nacional. La Ley HITECH de 2009 proporcionó incentivos para los profesionales de la salud que informatizaron y sanciones para los que no lo hicieron. Además de la mejor atención al paciente que esto permitiría, los millones de registros médicos digitalizados crearían oportunidades para transformar la investigación médica.
“Antes de los registros de salud electrónicos, la investigación clínica se basaba en papel”, dice Dale Sanders, director de estrategia de Intelligent Medical Objects (IMO), una empresa de habilitación de datos de salud que ofrece terminología clínica y herramientas para mejorar la calidad de los datos médicos. “Transferiría esos datos en papel a hojas de cálculo y haría su análisis de datos en un entorno local muy pequeño. No proporcionaba una visión más amplia de la vida de un paciente, y ciertamente no permitía ningún tipo de análisis de la población en general.
Teóricamente, los registros de salud electrónicos deberían permitir que la información recopilada de millones de pacientes se agregue, analice y busque para descubrir patrones que no son evidentes a pequeña escala, así como para monitorear metódicamente el estado de salud de un paciente individual a lo largo del tiempo. Imagínese poder comparar y analizar rápidamente los casos de los pocos miles de personas que tienen una condición rara en particular, o seguir a los usuarios de un medicamento en particular durante un período de tiempo específico para observar los efectos secundarios a largo plazo que no eran evidentes en el juicios
Por supuesto, no es tan fácil. “Hay muchos datos en bruto [in EHRs] y está muy, muy sucio”, explica John Lee, MD, médico de urgencias e informante clínico que se desempeñó como director de información médica para varios sistemas de atención de la salud. “Algunos de ellos no son precisos y la información precisa no está empaquetada. de manera utilizable y escalable. Hay una oportunidad tentadora a la mano si pudiéramos salir del camino.
Sanders está de acuerdo. “Covid nos ha hecho darnos cuenta de que los datos que recopilamos con los registros de salud electrónicos no son muy útiles para la investigación clínica o para responder a pandemias y desafíos de salud pública. Ha llegado el momento de evolucionar la forma en que los usamos”.
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Este contenido fue producido por Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.
