Aplicación de la Ciencia de Datos en Medicina: Innovando en la Era Digital – Tipos de Datos

Introducción al impacto de la ciencia de datos en medicina

Comenzamos una serie de publicaciones sobre la “Aplicación de la Ciencia de Datos en Medicina: Innovando en la Era Digital”, en esta serie exploramos cómo la ciencia de datos, a través del análisis descriptivo, predictivo, y prescriptivo de grandes volúmenes de información está transformando la gestión clínica y la medicina en la actualidad, brindando a los profesionales de la salud, herramientas y conocimientos para tomar decisiones más informadas, para mejorar la eficiencia en la atención y los servicios, y para reducir los errores médicos.
Como médico apasionado por el uso de la tecnología y su aplicación en la gestión Clínica, puedo afirmar con convicción que la ciencia de datos ha cambiado drásticamente la forma en que brindamos atención médica, logrando un impacto positivo en la vida de los pacientes y en el sistema de salud en general.
En este artículo, abordaremos los distintos tipos y fuentes de datos que encontramos en el sector salud y cómo pueden ser utilizados para potenciar la atención médica, enfrentar los desafíos de la medicina moderna y crear un futuro más saludable para todos.

Fuentes de Datos en Ciencias de la Salud

Fuentes de datos médicos

Registros Médicos Electrónicos (EMR)

Los Registros Médicos Electrónicos (EMR por sus siglas en inglés) que en nuestro medio conocemos como Historia Clínica Electrónica o digital, son fundamentales para recopilar y almacenar información del paciente, registrar el proceso de atención, el plan de intervenciones terapéuticas,  y los procedimientos y/o servicios suministrados en el contexto de un acto asistencial. El registro de estos datos ayuda a dejar trazabilidad del proceso asistencial,  reducir errores médicos y mejorar la comunicación entre los equipos de salud. Sin embargo, la adopción de EMR aún enfrenta barreras como la necesidad de invertir tiempo y recursos, costos, preocupaciones de seguridad y habilidades informáticas (1).

En los registros médicos electrónicos disponibles en nuestro medio, encontramos gran variabilidad de modelos, diseños y plataformas, muchas instituciones con desarrollos propios o de terceros, y gran variabilidad en el potencial beneficio que aporta la historia clínica electrónica al proceso de atención y gestión clínica.
Encontramos aplicaciones de historia clínica electrónica tan sencillas que se asemejan a una hoja de procesamiento de texto y su único atributo es “guardar” datos, hasta sistemas tan robustos que no sólo guardan información, sino que funcionan en diversos ambientes, y dispositivos, y se interconectan con otras aplicaciones de gestión administrativa tanto a nivel intrainstitucional como interinstitucional.

Lo que resalta en nuestro medio es la ausencia de estandarización sobre la estructura y contenido de los registros médicos electrónicos; sin embargo, ya conocemos algunos esfuerzos concentrados en unos cuantos prestadores de servicio de salud, que han logrado la interoperabilidad de la historia clínica mediante el protocolo HL7.

Abordaremos los temas de interoperabilidad y protocolo HL7 en una próxima publicación.

Otros sistemas de información médica

Estos sistemas incluyen ejemplos como los sistemas de información de laboratorio, sistemas de información de radiología, servicios farmacéuticos,  y sistemas utilizados por organizaciones externas de atención médica. Para obtener una visión más completa del recorrido del paciente, estos sistemas deben integrarse o comunicarse con la Historia Clínica Electrónica de los hospitales (2).

Aplicaciones móviles

Con la facilidad de acceso a celulares inteligentes, las aplicaciones móviles se han convertido en herramientas importantes para la gestión de servicios como la telemedicina, el monitoreo remoto de pacientes, y la Salud Digital, ya que permiten medir datos de salud independientemente del tiempo y la ubicación. Los teléfonos inteligentes pueden capturar y almacenar diversos tipos de datos en servidores remotos, ofreciendo retroalimentación en tiempo real y monitoreo de la salud (3).

Regulación de protección de datos

La regulación de protección de datos en Colombia está incluida en la Ley Estatutaria 1581 de 2012 y su Decreto Reglamentario 1377 de 2013. Estas leyes establecen el marco legal para la recolección, uso y protección de datos personales, incluyendo la historia clínica electrónica en instituciones de servicios de salud.

El Decreto 1377 de 2013 menciona específicamente la protección de la historia clínica como un tipo de dato personal sensible que debe estar protegido por medidas de seguridad adecuadas. Además, establece que el consentimiento informado del titular de la historia clínica es necesario para su recolección, uso y tratamiento.

Fuera del país, existe en Estados Unidos la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA); en Europa, existe el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), una regulación europea que protege la privacidad de los datos y se aplica a todas las fuentes de datos incluyendo registros clínicos (4).

Tipos de datos y Ejemplos en el campo de la Medicina

La ciencia de datos en medicina es una disciplina en constante evolución que permite la gestión de grandes volúmenes de información para aplicar analítica avanzada y de esta forma mejorar los resultados de la atención médica y la toma de decisiones. La analítica de datos se basa en el manejo de diversos tipos de datos, que van desde datos tabulares hasta imágenes y videos.

El campo de la ciencia de datos en medicina aborda el análisis de una amplia variedad de datos, incluyendo datos estructurados y no estructurados, para mejorar el diagnóstico, predicción, tratamiento y prevención de enfermedades. Estos datos pueden incluir información demográfica, clínica, genómica y ambiental, entre otros. Además, se pueden utilizar técnicas avanzadas de análisis de datos, como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, para descubrir patrones y relaciones ocultas en estos datos. A continuación, se describen algunos de los principales tipos de datos utilizados en la ciencia de datos en medicina.

Tipos de datos:

• Datos tabulares: Estos datos son comunes y conocidos en la investigación y las ciencias de datos. Se representan en un formato de columna-fila y son utilizados en aplicaciones de aprendizaje supervisado para predecir variables (5).

• Series de tiempo: Las series de tiempo son secuencias ordenadas de valores de una variable en intervalos de tiempo igualmente espaciados. Requieren procesamiento específico y son relevantes para la minería de procesos y el análisis de señales discretas en el tiempo (6).
• Lenguaje natural: El texto libre es utilizado por médicos y pacientes en notas, informes y encuestas. Se pueden aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer información automáticamente (7).
• Imágenes y videos: Las imágenes y videos son fuentes importantes de datos y requieren técnicas específicas de procesamiento y extracción de características. Las redes neuronales profundas pueden realizar extracción de características de forma automática (8).

La aplicación de la ciencia de datos en medicina tiene el potencial de revolucionar el cuidado de la salud, permitiendo una atención más personalizada y eficiente. Comprender y analizar adecuadamente los diversos tipos de datos es crucial para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece esta disciplina.

La estandarización de los datos de atención médica implica definir elementos de datos, formatos de intercambio de datos, terminologías y representación del conocimiento. Esto facilita la interoperabilidad entre sistemas y permite el análisis de datos en una variedad de aplicaciones (9).

Ejemplos de Tipos de Datos en Medicina

Aquí algunos ejemplos de cada tipo de dato mencionado anteriormente en el contexto del campo de la medicina:

1. Datos tabulares:

• Registros médicos electrónicos (EMR): información demográfica, historial médico, medicamentos prescritos y resultados de pruebas de laboratorio.
• Datos de ensayos clínicos: información sobre pacientes, intervenciones y resultados de ensayos clínicos.
• Bases de datos epidemiológicas: datos de incidencia, prevalencia y factores de riesgo de enfermedades en diferentes poblaciones.

2. Series de tiempo:

• Electrocardiograma (ECG): registro gráfico de la actividad eléctrica del corazón a lo largo del tiempo.
• Electroencefalograma (EEG): registro gráfico de la actividad eléctrica cerebral en función del tiempo.
• Monitoreo continuo de glucosa: medición frecuente de los niveles de glucosa en sangre de pacientes diabéticos a lo largo del tiempo.

3. Lenguaje natural:

• Notas clínicas: descripciones textuales de los síntomas, diagnósticos y tratamientos de los pacientes escritas por médicos.
• Informes de radiología: descripciones detalladas de las imágenes de rayos X, resonancias magnéticas u otras técnicas de imagenología.
• Resúmenes de alta hospitalaria: informes que describen el curso clínico y el plan de tratamiento para un paciente durante su estancia en el hospital.

4. Imágenes y videos:

• Imágenes de resonancia magnética (IRM): imágenes detalladas de estructuras internas del cuerpo, como el cerebro, los órganos internos y los tejidos blandos.
• Imágenes de tomografía computarizada (TC): imágenes en secciones transversales del cuerpo obtenidas mediante rayos X, que se utilizan para detectar anormalidades y guiar tratamientos.
• Imágenes de ultrasonido: imágenes en tiempo real de órganos y estructuras internas del cuerpo, útiles para el diagnóstico y la monitorización de enfermedades, así como en procedimientos médicos.
• Videos endoscópicos: grabaciones de video de procedimientos endoscópicos, como colonoscopias y broncoscopias, que permiten a los médicos examinar visualmente áreas internas del cuerpo.

Conclusión

La aplicación de la ciencia de datos en medicina permite el desarrollo de diversos tipos de análisis que abarcan desde la analítica descriptiva o retrospectiva, hasta la aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas, todo este movimiento ha transformando la forma en que brindamos atención médica, y tiene el potencial de aportar cada vez más, a la generación de mejoramientos en la calidad de vida de los pacientes y en la optimización del uso de recursos en el sector salud. Al entender las fuentes y tipos de datos que podemos gestionar en el sector de la salud y cómo se pueden utilizar en la práctica médica, podemos desbloquear nuevas oportunidades para innovar y mejorar la atención médica en la era digital.

Referencias:

A continuación te comparto algunos enlaces para que puedas ampliar la información:

1. Adopción de EMR y barreras
2. Integración de sistemas de información médica
3. Telemedicina y aplicaciones móviles
4. GDPR y protección de datos en salud
5. Datos tabulares en ciencias de datos
6. Análisis de series de tiempo
7. Procesamiento de lenguaje natural en medicina
8. Imágenes médicas y redes neuronales profundas
9. Estandarización de datos en medicina

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Oscar Efrem García Fernández