La emergencia sanitaria desencadenada por la covid-19 ha puesto en valor la importancia que tiene la sanidad digital para el futuro de este sector. Sabemos, asimismo, que la sanidad privada suele contar con mayor libertad y más amplia financiación que la pública. Pero, en la actualidad, el uso de los datos para ganar en eficiencia no es un lujo, sino una necesidad, e implica a su vez la necesidad de optimizar los sistemas de gestión y protección de datos.
La sanidad digital es un nuevo paradigma de medicina personalizada, a través de la transformación digital, y donde la inteligencia artificial y el Deep Learning van tomando cada vez más protagonismo. Ya hoy en día, los ejemplos son numerosos, y no solo en la sanidad privada. Sin ir más lejos, la aplicación de Big Data más extendida en medicina: los registros de salud electrónicos (EHR). Por poner algún ejemplo concreto, el nuevo sistema de predicción de consultas puesto en marcha por el Hospital de París (el hospital universitario más grande de Europa). O el programa de lucha contra el cáncer Cancer Moonshot, creado dentro de la sanidad pública estadounidense, con el que los investigadores pueden utilizar enormes cantidades de datos de los pacientes para encontrar tendencias y nuevos tratamientos para el mundo real.
En la sanidad digital la inteligencia artificial y el Deep Learning van tomando cada vez más protagonismo
Pero el camino no está exento de retos. En un informe publicado el pasado mes de mayo, la consultora Willis Towers Watson, que analiza el uso del Big Data en los entornos sanitarios, enumeraba los principales: A saber: interoperabilidad, gestión, almacenamiento, accesibilidad, propiedad, responsabilidad en los procesos de extracción, talento analítico y ciberseguridad.
A juicio de Willis Tower Watson, estos retos entrañan al mismo tiempo una gran oportunidad, y, como es fácil observar, la mayoría de ellos dependen en gran medida de la elección de una infraestructura adecuada de gestión y protección de datos. Tomemos como ejemplo las pruebas de imágenes que se realizan cada día con escáneres MRI. A medida que la innovación avanza en cuanto a la potencia de los dispositivos, también debe mejorar la capacidad del software de detección de modelos, lo que aumentará los requerimientos de las infraestructuras de TI.
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Los Petabytes son los nuevos Terabytes
Es obvio que existe un claro decalaje entre los procesos que utilizan muchas de las entidades sanitarias actuales –en especial las entidades públicas– y los requisitos reales a los que hay que responder para que las infraestructuras sean capaces de soportar la escalabilidad que se requiere. Los Petabytes son los nuevos Terabytes.
Muchas organizaciones entienden que esto es así, y están mutando para avanzar. Y en todos esos procesos existe una variable que se asume como crítica: la disponibilidad del dato. Los centros de investigación saben que tareas clave como el estudio de terapias innovadoras requerirán acceso a grandes volúmenes de datos, y que una lentitud excesiva en ese acceso tendrá un impacto negativo sobre la eficacia y el alcance de los servicios a los pacientes.
Por tanto, la pregunta clave es ¿cómo aprovechar la tecnología para llegar a las cotas de capacidad, disponibilidad y escalabilidad necesarias y operar de la forma más eficiente y a la vez segura?
La consecución de los objetivos dependerá, en gran medida, de una correcta elección de la infraestructura de almacenamiento y análisis de datos
Como mencionamos anteriormente, la consecución de los objetivos dependerá, en gran medida, de una correcta elección de la infraestructura de almacenamiento y análisis de datos. Será clave “pensar” a escala Petabyte y asegurarnos de poder garantizar tiempos de latencia mínimos para proporcionar altísimos niveles de servicio. En el caso de Infinidat, por ejemplo, la plataforma InfiniBox está diseñada desde sus inicios para operar en parámetros de Petabytes (más de 5 PB en un solo rack), con latencia por debajo del milisegundo y garantía de disponibilidad del dato del 100% en toda su gama. Este compromiso solo es posible mediante el uso de una arquitectura patentada que aporta una robustez y fiabilidad sin precedentes
La nube como referencia… pero no sin pensar
En el sector sanitario, la nube gana peso cada día y ello es, en gran medida, porque dicho sector está superando sus reticencias en materia de seguridad. Según datos de la consultora Markets And Markets, el mercado cloud para el sector sanitario crecerá desde los 28.000 millones de dólares de 2020 hasta casi 65.000 millones en 2025. Para muestra, un botón. O mejor, dos: en EEUU ya se están llevando a cabo la integración de historias clínicas en modo PaaS; y hace tan sólo unas semanas, AWS lanzaba un nuevo servicio para almacenar datos sanitarios en sus entornos cloud.
El gasto en capacidad para almacenar datos debe estar, inevitablemente, sujeto al negocio y no al revés como suele suceder tradicionalmente
No cabe duda, pues, de que el interés existe, y que los beneficios están ahí. Pero, por otra parte, con cierta frecuencia, la nube no termina de aportar los ahorros de costes que promete. Por esta razón, la mayoría de las empresas operan cada vez más con entornos híbridos. Para mantener este escenario serán necesarios nuevos modelos de consumo que aporten opciones de ‘pago por uso’, típicas de la nube pública, pero que necesariamente aportenla agilidad para aumentar o reducir el consumo de almacenamiento en base a las necesidades que surjan en cada momento y en función de las necesidades del negocio En otras palabras, el gasto en capacidad para almacenar datos debe estar, inevitablemente, sujeto al negocio y no al revés como suele suceder tradicionalmente.
Las soluciones de nueva generación, en especial los sistemas de almacenamiento definidos por software permiten obtener la elasticidad de la nube y crecer según las necesidades, manteniendo al mismo tiempo los datos en las instalaciones. Es lo que en Infinidat hemos bautizado como Elastic Pricing. El beneficio inmediato es que el usuario no tiene que pagar ‘impuestos derivados del Cloud’ a medida que aumenta la carga de trabajo, sino que solo paga por lo que utiliza, con un mecanismo similar al de los modelos de consumo tipo ‘utility’ propios de la nube.
En conclusión
Existen beneficios innegables en el Big Data aplicado a la sanidad: la experiencia del paciente mejorará drásticamente, al igual que la calidad en el tratamiento; la salud general de la población mejorará de manera sostenible y además los costes operativos pueden reducirse significativamente. Pero, para que este tipo de información esté disponible, las bases de datos de pacientes de diferentes instituciones deberán estar vinculadas en un gran universo de datos. Ahí está el verdadero reto, en la legislación relativa a la protección de datos.
