El Potencial de los Datos Sintéticos en Salud

La industria de la salud es sin duda uno de los sectores más complejos y sensibles cuando se trata de acceso y procesamiento de datos.

La razón principal por la que el acceso y procesamiento de datos de salud es tan importante se debe a la extrema delicadeza de la información que compone estos datos. Contiene elementos como las enfermedades que los individuos sufren o han sufrido, las consecuencias de las mismas, los tipos de pruebas a las que se han sometido, o los medicamentos administrados.

Por esta razón, incorporar la generación de datos sintéticos en el ciclo de vida de los datos de salud se considera un elemento clave. Ayuda a los científicos de datos a crear soluciones capaces de detectar y predecir enfermedades, o incluso colaborar en la obtención de nuevas curas y tratamientos sin los cuellos de botella legales y éticos de los datos del mundo real.

Desafíos de datos en la industria de la Salud

La aplicación de decisiones basadas en datos implica una serie de desafíos cuando se trata de acceder a datos privados y sensibles. Dentro del sector sanitario específicamente, hay tres desafíos principales:

1. Privacidad y regulaciones de datos

Probablemente ningún sector exige más privacidad que el sector salud. La información con la que trabajan los centros médicos y las empresas abarca detalles extremadamente íntimos. Las regulaciones clave incluyen:

• Reglamento General de Protección de Datos (GDPR): En Europa, el GDPR establece las directrices para la recopilación, almacenamiento, uso y protección de la información del paciente. Se aplica a todas las organizaciones que requieren acceso a datos personales para actividades sanitarias específicas.
• La Ley de Atención Digital (DVG): Esta regulación alemana establece que las aplicaciones de salud digital deben cumplir con estrictos requisitos de protección de datos y seguridad, permitiendo a los médicos recetar apps de salud digital.
• La Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA): Esta regla establece estándares nacionales en EE.UU. para asegurar que la información médica esté protegida, estableciendo listas de verificación para transmisión, acceso, integridad y auditoría de datos.

2. Los datos de salud provienen de diferentes fuentes

Una amplia gama de fuentes contribuye a la recopilación de datos, incluyendo registros hospitalarios, historiales médicos, exámenes y dispositivos portátiles. Al tener tal variedad de fuentes, el formato en que se presentan los datos varía; algunos proporcionan datos estructurados, mientras que otros presentan datos no estructurados (como imágenes médicas).

Interpretar y recopilar estos datos es vital para la atención del paciente. Sin embargo, incluso con consentimiento explícito, toma un esfuerzo significativo depurar y estructurar estos datos. Cumplir con los requisitos de privacidad no siempre garantiza que los científicos tengan suficientes datos de calidad para construir modelos de prevención.

3. Los datos de salud no están estructurados

Se estima que el 80% de los datos dentro de las organizaciones sanitarias no están estructurados. Es crítico identificar, extraer y anonimizar esta información sensible dondequiera que exista, en sistemas, mensajes o documentos.

Las nuevas técnicas de IA y aprendizaje automático ahora son capaces de identificar palabras clave entendiendo el contexto alrededor de un documento o imagen, incluyendo la estructura clínica de los pacientes involucrados.

La Solución de Datos Sintéticos

En los últimos años, los datos sintéticos han recibido considerable atención como método para proteger la privacidad del paciente y aumentar la investigación clínica. Llevan la capacidad de crear registros de pacientes falsos e imágenes médicas que son verdaderamente no identificables porque los datos no se relacionan con ningún individuo real.

Al usar IA para automatizar el proceso de acceso a datos de pacientes, las organizaciones sanitarias pueden ahorrar tanto tiempo como dinero, mientras evitan los riesgos masivos asociados con posibles brechas de datos. Los beneficios potenciales para la innovación en esta industria son enormes, y las empresas apenas están comenzando a darse cuenta de las posibilidades.