Durante la inauguración del XXV Congreso de la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG), Julio Mayol, director médico del Hospital Clínico San Carlos de Madrid, hizo reflexionar a los asistentes con su conferencia sobre ‘Big data y salud’, en la que abogó por una transformación del sistema para no tener más de lo mismo. Apostó por un nuevo modelo de negocio, porque “ahora el sistema premia que la gente esté enferma”.

En su opinión, los cinco problemas que tienen que solventarse son: “la variación no deseada de la calidad y los resultados, el daño a los pacientes, el desperdicio de recursos sin maximizar valor, las desigualdades e inequidades y la no prevención de la enfermedad”.

Para solventar esto, además de apostar por un nuevo modelo de negocio, Mayol señaló que es necesario la innovación en las personas, “y esto es lo más difícil porque hay que abandonar la manera de pensar para asumir otra”. También, la innovación tecnológica, es decir, “los datos para convertir en verdad la generación de valor”. Valor entendido como el beneficio menos el daño por la calidad percibida entre los costes.

En este sentido, el director médico del Hospital Clínico San Carlos incidió en la importancia de empezar a medir la percepción de la atención recibida por cada paciente. “Hay que cambiar la manera en que pensamos, y para ello necesitamos redes sociales offline y online”. Y, destacó, que las sociedades científicas son un buen lugar para realizar este cambio: “conseguir una masa crítica de personas que quieran cambiar”.

Los datos, explicó Mayol, van a cambiar la naturaleza del ser humano (inteligencia artificial) y la ingeniería humana (CRISPR, Nanotecnología e impresión 3D). “Va a pasar. Nos neguemos o no”. El big data, la gran cantidad de datos que se caracteriza por la velocidad a la que se adquieren y que no pueden procesarse por las técnicas actuales, “no tiene sentido si no introducimos los valores. Nosotros vamos a ser relevantes en valores y en las preguntas de los datos”, ha incidido el especialista.

Unos datos que se almacenan en Data lake, que recoge datos estructurados (como los registros de la tensión) y no estructurados (las notas escritas en la historia clínica), y que se explotan de forma analítica (descriptiva, predictiva y prescriptiva) y por aprendizaje automática, añade Mayol.