Por: Dra. Lucía Carvajal | Ing. Carlos Pravia Siftia
En 2012, uno de mis profesores universitarios me asignó la lectura de un documento del International Council of Nurses (ICN) sobre el uso de la tecnología para brindar atención en salud mediante internet, llamadas telefónicas o clases virtuales en regiones africanas. Lo que hoy parece tan natural, en ese momento transformó por completo mi perspectiva profesional.
Decidí cambiar el tema de mi tesis, ajustar mis cursos, adquirir nuevos libros e intercambiar correos con expertos internacionales. Fue un descubrimiento revelador: la tecnología aplicada a la salud tenía el potencial de salvar vidas, un campo que hasta entonces no había explorado en profundidad.
Aunque la pandemia de COVID-19 evidenció este impacto a nivel global, hace una década el vínculo entre las áreas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), la salud y la participación de mujeres no tenía tanto impulso. Para mí, fue un punto de inflexión que definió mi camino profesional.
Motivada por este interés, decidí complementar mi formación con cursos de ingeniería de software.
Aprendí sobre la historia de la computación, programación básica y, lo más importante, descubrí la increíble flexibilidad del software: una disciplina adaptable e indispensable en prácticamente cualquier campo. Hoy es evidente que nadie puede vivir o trabajar sin los avances que ha traído la ingeniería de software.
Nunca imaginé que mi carrera como enfermera me llevaría a trabajar en una empresa de software e ingeniería de datos. Sin embargo, esta experiencia ha sido invaluable, permitiéndome entender cómo la integración de la salud y la tecnología genera avances significativos, creando productos no solo funcionales, sino también bioéticos y centrados en el bienestar humano.
¿Qué hace diferente al software de atención médica?
La principal diferencia radica en su impacto directo en la vida de las personas. Un fallo en cualquier software puede ser problemático, pero en el ámbito sanitario puede comprometer decisiones clínicas, poner en riesgo la salud e incluso la vida de los pacientes.
Además, la regulación en este sector es más estricta que en otros ámbitos. Los sistemas deben cumplir con normativas específicas que varían según el país:
- Estados Unidos: HIPAA y regulaciones de la FDA.
- Europa: GDPR y normativas de la EMA.
- Costa Rica: Leyes 8968, 5395, 8220 y Normas Técnicas del Ministerio de Salud.
Estos marcos normativos aseguran la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos clínicos, pero también presentan desafíos en el desarrollo de software, que debe equilibrar innovación y cumplimiento normativo.
Factores clave en el desarrollo de software sanitario
- Voluntad y colaboración interdisciplinaria
Para que la integración entre salud y software sea efectiva, ambas disciplinas deben trabajar en conjunto, con disposición para intercambiar ideas y co-crear soluciones. El software en salud no puede diseñarse en aislamiento; requiere la visión de médicos, enfermeros, ingenieros y expertos en datos para garantizar que sea seguro, confiable y adaptable a la evolución de los procesos clínicos.
- Seguridad: prioridad absoluta
En primeros auxilios, antes de intervenir se asegura el entorno. En el desarrollo de software para salud, la seguridad debe ser el primer paso.
La información sanitaria es altamente sensible: incluye datos personales, antecedentes familiares, consumo de sustancias y patologías crónicas. Esto la convierte en un blanco atractivo para el cibercrimen. Un fallo en la seguridad no solo puede ocasionar la pérdida de información crítica, sino que también puede tener consecuencias directas sobre la vida de los pacientes.
Áreas como farmacovigilancia, investigación clínica, dispositivos médicos y monitoreo remoto dependen de sistemas seguros, ya que las decisiones que se toman con base en ellos pueden determinar el éxito o fracaso de un tratamiento.
- Prueba y error en un entorno controlado
Si eres profesional de la salud, podrías pensar que la prueba y error es inadmisible cuando se trata de vidas humanas. Sin embargo, en el desarrollo de software es un proceso esencial.
Para mitigar riesgos, se implementan estrategias como:
- Failsafe protocols: Sistemas de respaldo para evitar fallos críticos.
- Dashboards de monitoreo: Detectan anomalías y permiten ajustes en tiempo real.
- Aprendizaje continuo: El software evoluciona conforme los procesos clínicos se optimizan.
El software en salud no debe ser estático; debe ser tan dinámico como lo requieren los profesionales médicos y sus pacientes.
- Big Data: el motor de la medicina digital
El sector salud genera enormes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes: imágenes médicas (TAC, radiografías), resultados de laboratorio, expedientes clínicos y registros en diferentes formatos (estructurados, no estructurados y semiestructurados).
El Big Data en salud se define por seis características clave:
- Volumen: Información masiva generada constantemente.
- Velocidad: Necesidad de procesar datos en tiempo real.
- Variedad: Desde imágenes médicas hasta registros de texto.
- Veracidad: Calidad de los datos para diagnósticos precisos.
- Valor: Datos utilizados para generar insights clínicos.
- Visualización: Herramientas analíticas para toma de decisiones.
La correcta gestión de estos datos permite no solo mejorar diagnósticos, sino también predecir enfermedades, personalizar tratamientos y optimizar la asignación de recursos en el sector salud.
El futuro de la simbiosis entre software y salud
El software está redefiniendo la atención médica a través de:
- Telemedicina: Atención remota eficiente y accesible.
- Inteligencia Artificial: Diagnósticos y análisis predictivos.
- Biotecnología y datos: Personalización de tratamientos.
- Ecosistemas interoperables: Conectividad entre sistemas clínicos.
El futuro de la salud está en la convergencia con la tecnología. A medida que estas herramientas se refinan, veremos sistemas más eficientes, accesibles y centrados en la prevención.
¿Qué opina? ¿Cuáles otros factores clave agregaría? ¿Cómo imagina la evolución del software en el sector salud?
Referencias bibliográficas:
- Bates DW, Saria S, Ohno-Machado L, Shah A, Escobar G. Big data in health care: using analytics to identify and manage high-risk and high-cost patients. Health Affairs. 2014;33(7):1123–1131. doi:10.1377/hlthaff.2014.0041.
- Martínez, J. Big data: aplicación y utilidad en la salud. Revista de Farmacia Hospitalaria. 2015; 39(2): 69-70. https://doi.org/10.1016/j.rfh.2023.08.002.
- Ronchieri E, Canaparo M. Assessing the impact of software quality models in healthcare software systems. Health Systems. 2023;12(1):85–97. doi:10.1080/20476965.2022.2162445.
