La sostenibilidad y nuestra atención médica diaria están cada vez más entrelazadas. Las innovaciones en inteligencia artificial, infraestructura digital y seguridad de datos están determinando la calidad de nuestro servicio de atención médica, entonces, ¿cómo está cambiando?
Todos entendemos que ingresar al sistema de salud como paciente puede ser estresante. A lo largo de la pandemia, sin importar cuál sea la condición, ya sea en espera de un diagnóstico, tratamiento o un chequeo programado, el impacto se comprende claramente. La atención médica digital se encuentra en un punto fundamental desde la perspectiva de las innovaciones tecnológicas que facilitan mejoras en el tratamiento de enfermedades, un mayor bienestar individual y una atención personalizada.
Una nueva era de Atención Predictiva llama
Se espera que los sistemas de atención médica de todo el mundo brinden diagnósticos y atención que sean tanto predictivos como proactivos. Los comentaristas de atención conectada y bioinformática, incluida la reunión anual del Foro Económico Mundial (2020), pronosticaron que estas innovaciones serán habilitadas y mejoradas por la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el análisis basado en datos.
En un futuro muy cercano, la aplicación de análisis avanzados, incluidos AI y ML, mejorará en gran medida la toma de decisiones clínicas y los resultados de la atención al paciente. Se aprovechará el análisis de los registros de salud de los pacientes junto con vastos conjuntos de datos que cubren poblaciones, condiciones, países, factores ambientales, datos de virología y más para ayudar a manejar una gran variedad de condiciones de salud.
Gartner afirma: "Las demandas de colaboración y coordinación de atención en todo el ecosistema están aumentando la demanda de datos en tiempo real, información y optimización y orquestación del flujo de trabajo". Esto está dando como resultado tecnologías fundamentales, como los sistemas de salud en tiempo real (Hype Cycle for RTHS Technologies; se requiere suscripción). El analista predice que en los próximos años, “la atención médica se caracterizará por una reingeniería de la atención clínica y las operaciones en torno a la salud digital y el uso generalizado y en tiempo real de datos para lograr objetivos”.
Es comprensible que tanto los proveedores de atención médica como los equipos médicos estén entusiasmados con el potencial del diagnóstico y la medicina de precisión impulsados por IA. Principalmente, esto se debe a lo que significa para las mejoras en la atención al paciente, especialmente cuando tantos países esperan que la continuación de la atención se amplíe para satisfacer las necesidades de una población más grande de personas mayores en los próximos años.
El futuro es la atención al paciente basada en datos
La informática clínica, por ejemplo, utiliza datos y una variedad de herramientas para apoyar a los profesionales de la salud. Estos incluyen el análisis de datos, la prevención de accidentes en las salas de los pacientes del hospital, la ejecución de sistemas para almacenar y compartir rayos X, así como escaneos de ultrasonido y resonancia magnética (IRM). Dentro de unos años, la IA se utilizará para acceder a fuentes de datos y revelar patrones en la enfermedad, ayudando a los programas de tratamiento y atención al paciente.
El análisis de datos impulsado por IA y la automatización de tareas intensivas en recursos permitirán a los proveedores de atención médica públicos y privados aumentar la productividad y la eficiencia de la prestación de atención, al mismo tiempo que mejoran el uso de recursos, reducen los tiempos de espera y abordan el agotamiento de los empleados.
Las tecnologías de transformación, como las plataformas de salud digital (DHP), permitirán a los proveedores de atención médica responder rápidamente a la incertidumbre externa, así como al cambio planificado. Pueden hacer esto utilizando aplicaciones y herramientas de atención médica en la nube que reúnen registros médicos electrónicos (EHR), conectividad de datos y análisis potentes. Al hacerlo, pueden abordar problemas estratégicos para los proveedores, donde la arquitectura de aplicación monolítica centrada en EHR no cumple con las demandas cambiantes de los pacientes y la fuerza laboral clínica. Se cree que DHP reducirá el costo total de propiedad (TCO) de EHR, liberando datos para una visión más profunda y brindando resultados clínicos mejorados y de menor costo.
No hay duda de que para facilitar el cambio, se deben desarrollar asociaciones estratégicas (ecosistemas) entre proveedores de atención médica, empresas de tecnología, proveedores de servicios de centros de datos y organizaciones asociadas para impulsar esta transformación digital. Muchos en el cuidado de la salud ya ven los resultados positivos de la inversión en IA como un poderoso facilitador de la eficiencia operativa, lo que conduce a mejores diagnósticos, tratamientos y resultados.
Además de resolver los desafíos de integrar y aprovisionar los sistemas de atención médica al tiempo que ofrecen una ruta potencialmente más rápida hacia colas más cortas para el tratamiento y menos presión sobre los recursos y el personal de atención médica, los ecosistemas también podrían ofrecer una solución a la escasez de recursos humanos clínicos. Con Health Education England pronosticando que necesitan llenar un vacío de habilidades de un asombroso 672% para cumplir con el requisito anticipado de una "fuerza laboral digital" en la próxima década, los profesionales de tecnología en el canal de TI podrían tener una importancia estratégica al brindar apoyo crítico.
El cuidado de la salud necesita datos, los datos necesitan infraestructura
Las demandas de datos de las aplicaciones impulsadas por IA y ML se basarán en chips de procesador de mayor densidad, especialmente GPU de alta densidad para proporcionar el gruñido en tiempo real para garantizar la entrega rápida de procesos como la captura, el análisis y la interpretación de datos. La mayoría de los administradores de PACS (Picture Archiving and Communications System) y los departamentos de TI probablemente nunca hayan visto requisitos de densidad como los que exigen los chips actuales que consumen mucha energía, y mucho menos tener la capacidad de adaptarse a estos requisitos dentro de su infraestructura de TI actual.
La transformación de TI, los dispositivos móviles y el Internet de las cosas (IoT) también están creando enormes volúmenes de datos a nivel mundial. IDC predice que en 2025 se crearán 175 zettabytes (175 billones de gigabytes) de datos nuevos en todo el mundo, mientras que Gartner pronostica que más del 75 % de los datos empresariales se generarán y procesarán fuera del centro de datos tradicional.
Un fenómeno creciente de "gravedad de datos" está atrayendo la ubicación física de análisis, aplicaciones de software y hardware de TI hacia la fuente de datos en sí. Esto está creando un conjunto completamente nuevo de desafíos en el cuidado de la salud, que deben superarse para ayudar al paciente en cualquier lugar, desde la consulta del médico hasta la sala de emergencias, el quirófano y la sala del hospital hasta la cabecera de la cama.
'Un año en la vida del NHS AI Lab', 2020, ilustró que los diagnósticos tenían el uso más frecuente de IA dentro del NHS. Esto marca el comienzo del uso de aprendizaje profundo (DL), ML y tecnología de categorización en enormes conjuntos de imágenes médicas para crear flujos de trabajo y algoritmos. Si bien esto permitirá resultados más rápidos y precisos en el punto de atención, también significa que también se debe realizar una cantidad cada vez mayor de procesamiento de datos en el borde de la atención médica. A su vez, esto genera una variedad de desafíos adicionales, desde la energía, el espacio y la acústica hasta la seguridad física y de datos.
Sanidad digital y sostenibilidad
Como productor declarado del equivalente al 4,4 % de las emisiones netas globales, el sector sanitario se enfrenta a sus propios desafíos de sostenibilidad. Al mismo tiempo, los centros de datos se han convertido recientemente en el centro de atención por la creciente demanda de las redes eléctricas de todo el mundo. En conjunto, estos se suman a mayores desafíos de infraestructura de TI. Los líderes de atención médica están preparados para priorizar iniciativas sostenibles, con ahorros de costos proyectados como un impulsor adicional, que muchos creen que van de la mano con los avances tecnológicos.
Dado que la industria del centro de datos proporciona servicios e infraestructura para respaldar la transformación digital de casi todos los sectores, también heredará una proporción sustancial de sus desafíos de sostenibilidad. Los centros de datos existen para procesar, almacenar y transmitir datos de la manera más eficiente posible, mejorando el beneficio para los clientes y propietarios. Para el proveedor de servicios de centros de datos, el gasto operativo más alto es la electricidad: el costo de alimentar y enfriar los equipos de TI y su entorno de soporte.
Dependiendo de la fuente de suministro de su red, la industria del centro de datos también se ha destacado como una fuente creciente de emisiones de GEI. Sin embargo, la introducción proyectada de mayores fuentes de energía renovable en la combinación de energía de la red no solo reducirá sustancialmente la huella de carbono, sino que también ayudará a proteger a la industria de la volatilidad de los precios y el suministro. Al mismo tiempo, ayudará a aumentar la resiliencia a medida que se reduzca la dependencia de los combustibles fósiles importados.
Los chips más calientes significan un nuevo paradigma de enfriamiento para ofrecer una promesa de atención médica avanzada
En los próximos años, el aumento exponencial en el procesamiento de datos necesario para extraer información del paciente de grandes conjuntos de datos impulsará continuamente el requisito de densidades de cómputo de mayor potencia. El consumo de energía de la CPU va en aumento, con la potencia de diseño térmico (TDP) asignada para alcanzar más de 400 vatios, lo que da como resultado chips más calientes y densidades de rack más altas. Aumentar el uso de GPU de alta potencia junto con la CPU para acelerar las cargas de trabajo computacionales también genera un consumo de energía mucho mayor y genera la necesidad de una revisión fundamental de la gestión térmica en el centro de datos y en el perímetro.
Actualmente, la forma predominante de eliminar el calor de los equipos de servidores de TI es mediante el aire frío ineficiente que atraviesa el chasis, utilizando numerosos ventiladores eléctricos internos para satisfacer los procesadores de mayor densidad dentro de los servidores. Incluso los sistemas de refrigeración por aire más eficientes no pueden hacer frente a los requisitos de las CPU con un TDP asignado de más de 400 vatios. Simplemente soplar más aire fresco al problema no es práctico, eficiente ni sostenible. La eficiencia de la computación también requiere la colaboración entre servidores, centros de datos, interconectividad y el cliente para comprender la mejor manera de mover, procesar y almacenar datos. Los cálculos a nivel de supercomputadora y HPC requieren diseños específicos que aumentan la necesidad de enfriamiento directo a los componentes.
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