Por: Dra. Lucía Carvajal | Siftia
La interacción entre tecnología y salud ha impulsado avances sin precedentes, transformando la promoción del bienestar, reduciendo brechas de acceso y superando limitaciones geográficas. El futuro de la salud pública está marcado por la atención primaria fortalecida, la toma de decisiones basada en datos y la implementación de tecnologías estratégicas como Big Data, Inteligencia Artificial, robótica, nanotecnología, biotecnología y genómica.
Además, la conectividad global permite combatir la desinformación, compartir datos con responsabilidad y facilitar la difusión de información confiable. Los dispositivos inteligentes, por ejemplo, no solo mejoran la toma de decisiones individuales sobre la salud, sino que también contribuyen a investigaciones científicas de alto impacto.
Hoy, diversos avances tecnológicos están transformando profundamente la salud pública y abriendo nuevas posibilidades para enfrentar desafíos globales. A continuación, exploramos algunos de los más relevantes.
Inteligencia Artificial (IA): predicción y detección temprana
Caso: IA y malaria
En 2022, la malaria causó 631,000 muertes a nivel mundial. Esta enfermedad, provocada por parásitos del género Plasmodium y transmitida por mosquitos Anopheles, está influenciada por factores ambientales como la temperatura, la humedad y las precipitaciones.
La Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta poderosa en la lucha contra la malaria. Mediante técnicas de aprendizaje automático y modelado predictivo, es posible analizar grandes volúmenes de datos (climáticos, socioeconómicos y demográficos) para predecir cuándo y dónde las condiciones serán favorables para la transmisión de la enfermedad. Esto permite identificar comunidades vulnerables antes de que ocurra un brote, facilitando la distribución eficiente de recursos como mosquiteros, insecticidas y campañas de fumigación.
Caso: IA en el diagnóstico del cáncer
El cáncer es la segunda causa de muerte a nivel mundial. En 2018, según la OMS, esta enfermedad causó 9.6 millones de muertes, y en Costa Rica, representó una de las principales causas de defunción en todas las provincias.
Aquí es donde la IA ofrece un gran potencial. Gracias a algoritmos de aprendizaje profundo, es posible analizar placas, tomografías, imágenes médicas, análisis de sangre e historias clínicas para identificar patrones y detectar anomalías con gran precisión. Esto permite una detección temprana y oportuna, mejorando significativamente las tasas de supervivencia y la calidad de vida de los pacientes.
La IA está revolucionando el diagnóstico de muchas otras enfermedades con niveles de precisión sorprendentes… y esto es solo el comienzo.
Productos de Datos: el poder de la información en la salud pública
El paso de los registros médicos en papel a la nube ha permitido el almacenamiento masivo de información en data lakes. Gracias a herramientas avanzadas de análisis, estos datos pueden transformarse en información valiosa para la toma de decisiones en salud pública.
Por ejemplo, la analítica avanzada permite consolidar información de expedientes electrónicos, datos ambientales y geoespaciales, facilitando intervenciones específicas en tiempo real. Esta capacidad ha mejorado programas clave como:
- Distribución de vacunas, optimizando la logística y asegurando cobertura en comunidades vulnerables.
- Monitoreo de tasas de inmunización, permitiendo respuestas más rápidas ante brotes.
- Gestión de la calidad del aire en ciudades contaminadas, ayudando a reducir enfermedades respiratorias.
Telesalud y Salud Digital: acceso sin fronteras
La telesalud ha reducido barreras geográficas, optimizado recursos y democratizado el acceso a la atención médica. Durante la pandemia de COVID-19, estas herramientas fueron esenciales para reducir contagios, ofrecer seguimiento médico y facilitar la rehabilitación a distancia.
Hoy, dispositivos portátiles y aplicaciones móviles permiten a los pacientes monitorear su salud en tiempo real, fomentando una atención más preventiva y personalizada. Esto empodera a las personas para gestionar mejor su bienestar y detectar señales de alerta antes de que se conviertan en problemas graves.
Interoperabilidad: rompiendo las barreras de comunicación
El intercambio de información entre distintos sistemas de salud ha sido históricamente un desafío. La interoperabilidad permite que plataformas y organizaciones trabajen juntas, compartiendo datos de manera segura y eficiente.
Esto facilita un enfoque más coordinado en la atención del paciente, evitando la duplicación de pruebas y reduciendo costos innecesarios. Gracias a estándares como Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), los datos pueden moverse fácilmente entre hospitales, clínicas y laboratorios, asegurando que los profesionales de la salud tengan una visión completa y actualizada del historial de cada paciente.
Hacia un futuro más saludable
El impacto combinado de estas tecnologías promete poblaciones más saludables, decisiones mejor informadas y sistemas de salud más sostenibles. Sin embargo, su implementación debe priorizar la ética, la privacidad, la seguridad y la equidad, asegurando que los beneficios lleguen a todos, sin importar su ubicación o nivel socioeconómico.
Las alianzas entre expertos en tecnología, profesionales de la salud y responsables políticos serán clave para aprovechar todo el potencial de esta revolución tecnológica. Juntos, podemos construir un futuro en el que el acceso a la salud de calidad sea una realidad global.
¿Cómo se imagina la salud pública del futuro?
¿Cuáles otros avances tecnológicos considera están transformando la salud global?
Cuéntenos más.
Referencias bibliográficas:
- Organización Mundial de la Salud (OMS). Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health. Ginebra: Organización Mundial de la Salud; 2021. Disponible en: https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200
- Organización Mundial de la Salud (OMS). Uso de inteligencia artificial en la salud pública. Ginebra: Organización Mundial de la Salud; 2021. Disponible en:
https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/53887/OPSEIHIS21011_spa.pdf - Thakur GK, Thakur A, Kulkarni S, Khan N, Khan S. Deep Learning Approaches for Medical Image Analysis and Diagnosis. Cureus. 2024 May 2;16(5):e59507. doi: 10.7759/cureus.59507. PMID: 38826977; PMCID: PMC11144045.
- World health statistics 2024: monitoring health for the SDGs, Sustainable Development Goals. Geneva: World Health Organization; 2024. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO.
World malaria report 2023. Geneva: World Health Organization; 2023. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IG
Las imágenes utilizadas en este artículo fueron creadas con inteligencia artificial.
