Un grupo de directivas van a apuntalar en los próximos años la transformación digital en Europa.
Y la salud es uno de los sectores que más se verá condicionado por este proceso regulatorio. Su propósito es combatir el monopolio de las tecnológicas en la Red (Ley de Mercados Digitales).
Lo fundamental, en cualquier caso, será que los historiales médicos estén plenamente digitalizados. Es lo que va a permitir que pacientes con enfermedades raras puedan compartir sus datos con institutos que estén trabajando en curas o que enfermos crónicos puedan moverse más allá de su país de residencia con garantías. Una situación opuesta a la actual. “Lo que vimos con el reporte de casos de covid-19 es, por desgracia, algo paradigmático. Hay demasiados datos, muy variados y sin integrar”, constata Corcho.
El volumen de datos mundial habrá crecido de 33 zetta bytes en 2018 a 175 en 2025, pero las capacidades de los Veintisiete avanzan muy lentamente porque la mayor parte de sus datos no están debidamente digitalizados y la interoperabilidad entre regiones y países es escasa.
El continente ni crea gigantes ni explota la información que genera. ¿Qué le queda entonces? Jugársela a la carta de la regulación. Crear estándares y con su fuerza de bloque, obligar a otros a cumplirlos.
La nueva regulación facilitará una mayor personalización de los tratamientos oncológicos, al cotejarse cada diagnóstico con un mayor número de registros históricos; o anticipará o dilatará el desarrollo de enfermedades crónicas. Y hará posible un ahorro, solo en salud.
La Comisión Europea para crear un Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EHDS, por sus siglas en inglés). Este organismo supervisará la buena aplicación de la legislación en materia médica y se financiará para salud digital de los planes nacionales de recuperación.
Para Gemma Galdon, fundadora de Eticas, una start-up que audita algoritmos, de ahí se derivan “riesgos muy sensibles”. Varias investigaciones recientes han demostrado que en tareas médicas elementales como la lectura de imágenes, la capacidad de los sistemas inteligentes es aún muy limitada: han errado al percibir si un paciente tiene una fractura ósea o si hay en su organismo rastro de la covid-19. Situaciones que contrastan con la narrativa tecno optimista dominante. Pero, además, la propia ética que incorporan los algoritmos sigue siendo muy deficitaria. “Hemos visto cómo dejaban sin trasplantes de riñón a población negra o excluían a trabajadores sanitarios de primera línea del reparto prioritario de vacunas”.
La situación es híbrida: persiste la incertidumbre acerca de si es fiable para diagnosticar de forma autónoma, pero no hay dudas respecto a que mejora la gestión. “Permite analizar las relaciones entre síntomas, diagnósticos y medicamentos en el historial clínico de un paciente; anticipar la duración de un ingreso y optimizar medios…”, enumera Óscar Corcho, catedrático de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.
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