Muchos recordamos lo que era chatear en la era pre-WhatsApp: uno sólo podía mensajearse con quien tenía su misma marca de celular; BBM o BlackBerry Messenger para los usuarios de BlackBerry, iChat o iMessage para iPhone o; sino, se tenía que enviar un SMS. WhatsApp permitió romper con esa estructura de redes cerradas al autorizar que cualquiera pueda comunicarse y cambiar información independientemente de la marca, modelo o sistema operativo de los celulares. Esto es la interoperabilidad. Otros ejemplos son; un mouse que pueda conectarse a una computadora y funcionar de manera instantánea; o, más analógico, una manguera contra incendios que puede funcionar con un hidrante de incendios. Es decir, dos o más cosas que están diseñadas para trabajar juntas.
La posibilidad de intercambiar información entre sistemas es vital en cualquier área; pero muchas instituciones utilizan sistemas que se siguen desarrollando en diferentes plataformas con diferentes lenguajes de programación; todo esto por personas que tienen sus propias ideas y objetivos sobre el foco y alcance de estos mismos sistemas. En Salud esta posibilidad de intercambiar información cobra otra dimensión; y sobre todo en plena pandemia; la interoperabilidad puede ahorrar tiempo; y consecuentemente, salvar vidas.
En Salud esta posibilidad de intercambiar información cobra otra dimensión; y sobre todo en plena pandemia; la interoperabilidad puede ahorrar tiempo; y consecuentemente, salvar vidas
Ahora bien, si utilizamos tecnología de avanzada en nuestras vidas diarias; o sea que podemos almacenar documentos en la nube, vincular redes de dispositivos inteligentes o incluso usar algoritmos para recopilar y analizar grandes cantidades de datos; ¿por qué la mayoría de las instalaciones médicas parecen estar atrapadas en la década de 1990? ¿Cómo vamos a poder tomar decisiones clínicas y epidemiológicas ‘en tiempo real’ cuando, muchas veces, la fuente de esos datos son reportes cargados a mano en formato Excel? Sí, los datos están “digitalizados”, pero no son accesibles ni útiles para tomar decisiones rápidas.
Frente a fenómenos tan ajenos como una pandemia -que pasa una vez cada 100 años- bajar la incertidumbre de los modelos predictivos y el aumento en la certeza en la toma de decisión, no sólo salvan vidas, salvan economías enteras. Citando el emblemático ensayo del filósofo surcoreano Byung-Chul Han, “en Asia las epidemias no las combaten sólo los virólogos y epidemiólogos, sino sobre todo también los informáticos y los especialistas en macrodatos”. Pero su concreción depende, en mayor o menor medida, de dos condiciones: la velocidad de procesamiento de información y la calidad de los datos que se analizan. En la fase actual de respuesta a la pandemia, la evaluación y el monitoreo constante de las intervenciones tomadas en fases más tempranas es vital para diseñar el ´nuevo normal´; - en especial mientras no haya una vacuna o cura. Pero esto sólo se puede hacer si hay estándares de interoperabilidad y la voluntad de los diferentes actores por integrarse y compartir data en pos del bien común.
Entidades regulatorias como la FDA y la ANMAT, están aprobando protocolos de tratamientos con estudios retrospectivos basados en ‘Real World Evidence’; lo que ahorra años de estudio, millones de dólares y, más importante, salva vidas
Esto no es un fenómeno local solamente; un hospital en EEUU utiliza en promedio 917 aplicaciones para operar de forma diaria; de las cuales menos del 21% están integradas. Tal es status quo en ese país que, por citar un ejemplo, se gastan USD 250 mil millones anuales para procesar 30 mil millones de transacciones de atención médica, de los cuales la mitad, o USD 15 mil millones, son faxes. Se ha teorizado que parte del problema se debe a la Ley HITECH, que apartó USD 30 mil millones para alentar a los proveedores a cambiar de registros médicos en papel a electrónicos; pero sin disposiciones que exigieran que los sistemas de Registros Médicos Electrónicos (RME) pudieran comunicarse entre sí.
Un caso interesante de uso de datos facilitado por estándares de interoperabilidad es lo que sucede con el relativamente nuevo paradigma de la investigación clínica. Hasta hace unos años, el “gold-standard” de calidad de evidencia para decidir eficacia y seguridad de una droga, y en consiguiente, autorizar su uso y comercialización en el mercado, eran los Ensayos Clínicos Aleatorios (Randomized Controlled Trials). Esto implica invertir 5 años recolectando datos y otros 3 analizándolos, en un total de 8 a 10 años de investigación y unos USD 985 millones promedio para sacar una droga al mercado. Con el devenir de más y más instituciones e individuos utilizando dispositivos electrónicos y creando datos a través de historias clínicas electrónicas, CRM de hospitales, etc., se planteó la posibilidad de utilizar tales datos para evaluar la autorización del uso de una droga existente en el mercado para cierta patología, pero para otra condición. Hoy, entidades regulatorias como la FDA y la ANMAT, están aprobando protocolos de tratamientos con estudios retrospectivos basados en “Real World Evidence”; lo que ahorra años de estudio, millones de dólares y, más importante, salva vidas. RWE se estaría utilizando, por ejemplo, en la carrera para desarrollar un tratamiento eficaz contra el SARS-CoV-2/COVID-19 o una vacuna.
Frente a fenómenos tan ajenos como una pandemia -que pasa una vez cada 100 años- bajar la incertidumbre de los modelos predictivos y el aumento en la certeza en la toma de decisión, no sólo salvan vidas, salvan economías enteras
Solo porque los sistemas se puedan comunicar, no significa que vayan a hacerlo. Los estándares existen y se implementan; pero eso no se traduce directamente en mayor cooperación. Esta incompatibilidad no es un error, es una decisión de comercial. En EEUU, y gracias a décadas de consolidación, 5 mega-empresas de RME controlan el 85% mercado, con un valor estimado de alrededor de USD 30 mil millones USD en 2019).
Con WhatsApp se demostró también que muchas de las trabas “técnicas” de interoperabilidad eran, simplemente, parte del modelo de negocio de los fabricantes de celulares. Los archirivales Apple y Google, con su configuración de “contact tracing” han demostrado una vez más que en época de crisis, es importante comunicarse (o interoperar) para unir fuerzas frente a un objetivo común. Solamente cuando entendamos la importancia de esto vamos a poder hacer verdaderamente modelado predictivo de infecciones, políticas basadas en evidencia empírica y toma de decisiones basadas en datos “en tiempo real”, que permitirían aumentar la eficiencia en nuestros ya débiles sistemas de salud, y evitar, por ejemplo, flexibilizar la cuarentena o evitar cuellos de botellas en flujos de pacientes como es el de admisiones hospitalarias.
La autora es médica especialista en Salud Pública y Economía de la Salud y Co-fundadora de BDIN