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 aumenta 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 principales medicamentos 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 EHR se han vuelto omnipresentes
Los registros electrónicos de salud (EHR, por sus siglas en inglés) se han generalizado en los EE. UU., en gran parte gracias a una iniciativa federal multimillonaria que hizo de los EHR interoperables un objetivo nacional. La Ley HITECH de 2009 proporcionó incentivos para los proveedores de atención médica que informatizaron y sanciones para quienes no lo hicieron. Además de la mejor atención al paciente que esto permitiría, los millones de registros de salud digitalizados crearían oportunidades para transformar la investigación médica.
“Antes de los EHR, la investigación clínica se realizaba en papel”, dice Dale Sanders, director de estrategia de Intelligent Medical Objects (IMO), una empresa de habilitación de datos de atención médica que ofrece terminología y herramientas clínicas para mejorar la calidad de los datos médicos. “Transferiría esos datos en papel a hojas de cálculo y haría su propio análisis de datos en un entorno local muy pequeño. No dio una visión más amplia de la vida de un paciente, y ciertamente no permitió ningún tipo de análisis de población más amplio”.
Teóricamente, los EHR deberían permitir agregar, analizar y buscar información recopilada de millones de pacientes para descubrir patrones que no son evidentes en una escala más pequeña, así como rastrear metódicamente el estado de salud de un solo paciente a lo largo del tiempo. Imagínese poder comparar y analizar rápidamente los casos de las pocas miles de personas que tienen una afección poco frecuente en particular o seguir a los usuarios de un determinado medicamento durante un período de tiempo determinado para observar los efectos secundarios a largo plazo que no fueron evidentes en los ensayos.
Por supuesto, no es tan fácil. “Hay una gran cantidad de datos sin procesar [in EHRs] y está muy, muy sucio”, explica John Lee, MD, médico de urgencias e informático clínico que se ha desempeñado como director de información médica para varios sistemas de salud. “Algunos de ellos no son precisos, y las cosas que son precisas no están empaquetadas de una manera que sea usable y escalable. Hay una oportunidad tentadora a nuestro alcance si pudiéramos salir de nuestro propio camino”.
Sanders está de acuerdo. “Covid nos hizo darnos cuenta de que los datos que recopilamos con los EHR no son muy buenos para la investigación clínica o para reaccionar ante pandemias y desafíos de salud pública. Es hora de evolucionar la forma en que los estamos usando”.
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