El uso eficiente de datos se perfila como un catalizador esencial para transformar la medicina, convirtiendo información en acciones concretas que impacten positivamente el sector salud. Así lo afirmó Luis González Pozo, ingeniero en sistemas, durante su reciente presentación en la 6ta edición del Big Data Day: Ciencias de la Salud.
Al exponer el tema “De la Información a la Acción: El Rol de los Datos en la Medicina del Futuro en RD”, González destacó que, aunque la generación de datos de salud es inmensa, solo entre un 10% y un 15% de esta información se utiliza activamente para tomar decisiones médicas.
"Estamos perdiendo más de 300,000 millones de dólares anualmente por el mal uso de la información en el mundo", afirmó, subrayando la necesidad de optimizar el análisis de datos en el sector salud.
Durante su presentación, mencionó que en la República Dominicana, más del 50% de las muertes son atribuidas a enfermedades crónicas como la hipertensión y la diabetes, condiciones que, según la OMS, pueden prevenirse en un 80% si se detectan a tiempo. Sin embargo, lamentó que más del 50% de los pacientes no son conscientes de padecer estas enfermedades.
González, quien cuenta con más de 10 años de experiencia en la aseguradora ARS SeNaSa, explicó que en República Dominicana, uno de los principales obstáculos para el análisis efectivo de grandes volúmenes de datos en el ámbito médico es la falta de acceso del personal médico a herramientas de análisis adecuadas.
“El personal médico no cuenta con las herramientas necesarias para realizar un análisis profundo de la información histórica de los pacientes”, agregó.
Esta situación se agrava por la falta de un historial clínico único en el país, lo que limita la capacidad de los profesionales para acceder y utilizar datos cruciales en la atención médica. Detalló que actualmente, la información médica está distribuida y aislada entre diferentes instituciones, lo que impide un tratamiento eficiente y aumenta costos. “No tenemos una forma de interoperar entre instituciones, lo que afecta la calidad y trazabilidad de los datos".
González también presentó casos de éxito internacionales en el uso de datos para predecir enfermedades y mejorar la atención médica. Ejemplos como el sistema de salud del Reino Unido y el modelo Kaiser Permanente en EE.UU. demuestran cómo la analítica predictiva puede ser un aliado poderoso en la prevención de enfermedades.
Entre las oportunidades que se vislumbran, el ingeniero destacó la importancia de la transformación digital del sistema de salud, la adopción de tecnologías de Big Data y la capacitación del personal médico en ciencia de datos.
"El futuro de la medicina no solo depende de los avances científicos, sino de nuestra capacidad para transformar datos en acciones concretas", concluyó.
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