Ciclo de SobreExpectación de TIC para Profesionales de Salud, 2020

Desde 1995, Gartner publica sus ciclos de SobreExpectación en Tecnologías de la Información que se basa en la Ley de Amara

“Tendemos a sobreestimar el efecto de una tecnología a corto plazo y a subestimar el efecto a largo plazo.” Roy Charles Amara (también conocido como la ley de Amara)

Las tecnologías de la información tienen ciclos de 5 fases en su madurez

  1. Lanzamiento tecnológico: se presenta en los medios de prensa como un producto o tecnología y genera interés.
  2. Cúspide de expectativas sobredimensionadas: el impacto en los medios genera un gran entusiasmo y expectativas poco realistas. Hay más fracasos que cumplimiento.
  3. Abismo de la desilusión: la tecnología entra en el abismo cuando no cumple las expectativas, deja de estar de moda y no aparece más en los medios.
  4. Pendiente de iluminación: la tecnología sigue avanzando en lo que realmente puede lograr con las empresas que siguen desarrollándola.
  5. Meseta de productividad: los beneficios de su implementación están demostrados y aceptados para lo que logra resolver. La tecnología se hace más estable y pasa a ser parte del status quo. La altura final de la curva varía en función de cuán generalizable es la tecnología (más bajo, más de nicho).

Estas son las Tecnologías de la Información en Salud y la etapa que están en su ciclo se sobreeexpectación según Gartner

Expectativas en aumento

  • Plataforma digital de salud para clínicos: tener una única plataforma para todo lo que necesitemos.
  • Gemelos digitales en la salud: la idea es crear una representación de la salud de cada persona con datos como información de sensores, imágenes, diagnósticos, laboratorios, etc. Que permiten simular intervenciones antes de hacerlas con el paciente real.
  • Tecnología de análisis del habla para el diagnóstico clínico: reconocer enfermedades con el análisis del habla es algo que permiten algunos algoritmos de IA (Ej: predicción de enfermedad de Alzheimer analizando el habla)
  • Salud de Precisión: es el uso de información, incluida la genética, para conocer mejor a las enfermedades de la población y definir su mejor tratamiento.
  • Asesores de salud con IA: sistema que permite a una persona ir respondiendo preguntas y recibir un resultado de salud para seguir (tratamiento, conducta médica, educación) Ej: ADA
  • Escriba digital: sistema para poder dictarle a un sistema y que este documente en los Registros Clínicos Electrónicos. Facilitar el proceso de registro de datos.
  • Medicina de Precisión: el uso de información, incluida la genética, para brindar tratamientos personalizados a cada individuo.
  • Asistente virtual de salud: sistema que acompaña a un paciente en el tratamiento de una enfermedad, recordándole acciones que debe realizar (tomar medicamentos, hacer ejercicio o mediciones) y respondiendo a preguntas que pueda tener.
  • Ayudas automatizadas para la toma de decisiones de los pacientes: sistemas que van dando feedback al paciente en la toma de decisiones de la vida diaria en base a la carga de enfermedad.
  • Curación y enriquecimiento de datos de salud: resolver la problemática de la ambigüedad del registro clínico y crear información sintética anonimizada para entrenar algoritmos, hacer docencia o investigación.
  • Interpretación de imágenes diagnósticas con IA: análisis de imágenes médicas con algoritmos que predicen diagnósticos.
  • Mercado de aplicaciones para proveedores de servicios sanitarios: mercados de APPs como Epic App Orchard o Cerner APP Gallery o Smart APP Gallery

Peak de expectativas

  • Sistemas de vigilancia de estados críticos: sistema que toma variables de monitores, laboratorio, registros clínicos y hace predicciones de infección, shock, mal desempeño ventilatorio, etc.
  • Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones: la razón de ser de los sistemas de información clínicos, ofrecer recordatorios o alertas que dan respuestas ante dudas, ayudan a tomar decisiones, optimizan el flujo de proceso o trabajo.
  • Blockchain en salud: utilizar las cadenas de bloques para crear una suerte de libro contable de cada transacción que sea inmodificable y que permita a diferentes actores interoperar.
  • Aplicaciones de seguimiento de contactos: sistemas para poder seguir la trazabilidad de enfermedades infecto-contagiosas.
  • IoT en Salud: el uso de dispositivos wearables que entreguen información en tiempo real de variables fisiológicas.
  • Arquitectura para el Análisis de Datos en Salud (BI - Dashboards): arquitectura para hacer uso de la información, similar a Como analisar dados de FHIR no BigQuery  |  Centro de arquitetura do Cloud  |  Google Cloud

Expectativas en descenso

  • Análisis de Persuasión del paciente: analítica de datos para lograr persuasión.
  • Robots asistenciales para personas mayores: el uso de robots como acompañantes de salud.
  • Medicina genómica: el uso de la información genómica para el cuidado del paciente (tanto diagnóstico como terapéutico).
  • Centro de Comando en tiempo real: monitorear un hospital desde un centro de comando con dashboards y personas que estén pendientes de evitar los cuellos de botella de la atención (admisión de pacientes, ingreso a cirugía…)
  • ERP: Sistema Enterprise Resource Planning que permite gestionar la carga administrativa de salud.
  • Gestión de consentimientos electrónicos: poder gestionar consentimientos de forma electrónica para el re-uso de la información clínica o para procesos médicos.
  • Cálculo de costes sanitarios en tiempo real: realizar microcosteo en tiempo real conectando el Registro Clínico con el sistema ERP.
  • CRM: Sistema Customer Relationship Management para manejar las interacciones con los pacientes.
  • Portales de pacientes multiproveedor: Portales de Pacientes que concentran el historial clínico de diferentes hospitales o sistemas de salud (Google Health, Microsoft Health Vault)
  • Gestión de la capacidad y el flujo de atención: gestión de flujo asistencial en la urgencia y hospitalizado para evitar problemas de acceso al sistema de salud.
  • Sistemas de gestión de salud poblacional: control de poblaciones para prevención primaria-secundaria y terciaria.

Expectativas subiendo moderadamente

  • Registros Clínicos Electrónicos: ya está asumido que son esenciales, nadie contempla hoy un sistema de salud sin registro electrónico.
  • OpenNotes: el acceso, por parte de los pacientes, a la información registrada por los clínicos de forma electrónica en su Portal de Pacientes y que no tengan que hacer trámites para pedir copias del registro.
  • Interoperabilidad en Salud: la capacidad de los sistemas de información de compartir datos. Cada vez más relevante.
  • Sistemas de Asistencia a la Codificación: sistemas que asistan a los codificadores de la CIE para encontrar el código correcto de la clasificación.

Expectativas estables - meseta

  • Localización en tiempo real (RTLS): sistemas de localización y tracking de activos o de personas (pacientes - profesionales de la salud). Ya se saben bien las limitaciones que tienen y en los escenarios que sí es útil.

Reporte
https://www.gartner.com/en/documents/3988462/hype-cycle-for-healthcare-providers-2020

Imagen original
https://www.xerox.com/en-lb/innovation/insights/hype-cycle-report

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Estimado Alejandro, gusto en saludarte a ti y toda la comunidad. Muy interesante el material que has dejado, pienso que las tecnologías implementadas perdurarán en la medida que la gestión que se haga sea la adecuada. Dejo link de una charla que habla de la experiencia en telemedicina de nuestro Hospital Traumatológico de Concepción, un hospital de especialidad quirúrgica que debió replantear algunos procesos para mantener sus atenciones. También de la visión de la Salud Digital y el aporte que queremos hacer desde Concepción asociado al Centro de Ingeniería para la Vida de la UdeC.
La charla es hoy 19 horas, cordialmente invitados todos.
atte
Mario Condal

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