Control simultáneo de dos prótesis a través de una interfaz cerebro-máquina

A la vez que seguimos inmersos en lo que nos ocupa mayoritariamente, el mundo sigue girando y lo hace en base a cosas maravillosas. No podréis negarlo si veis este video que con el que acompaño. Se trata de algo que sucedió en octubre pasado y que a día de hoy no ha hecho más que evolucionar y mejorar.

Investigadores del Laboratorio de Física Aplicada (APL) y la Facultad de Medicina (SOM) de The Johns Hopkins University demostraron, por primera vez, el control simultáneo de dos de las prótesis más avanzadas del mundo a través de una interfaz cerebro-máquina. El equipo actualmente está desarrollando estrategias para proporcionar retroalimentación sensorial para ambas manos al mismo tiempo mediante la estimulación neuronal.

Me gusta difundir este tipo de noticias, de descubrimientos. En la medida que puedo lo hago para contrarrestar los análisis y debates menos optimistas que leemos a diario. Dale difusión a cosas como esta. Lo merece.

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Tecnologías emergentes: desde dinero digital hasta constelaciones de satélites.

Cada  año, el MIT Technology Review, el medio publicado dependiente del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), publica un listado de avances tecnológicos que consideran marcarán una diferencia real en la resolución de problemas importantes. Para crear esa lista evitan elementos que puedan ser de carácter puntual o sobrevalorados y se centran en aquellos avances que realmente cambiarán nuestra forma de vivir y trabajar. A continuación listaré partes de los diversos artículos que componen este dossier y que el MIT considera que en 2020 serán las tecnologías emergentes. He utilizado el método que la propia publicación han utilizado con un pequeño enunciado de cada tecnología, un párrafo con el ¿qué?, ¿por qué? ¿quién? y ¿cuándo?

TR10: Internet imposible de hackear

A lo largo de este año, un equipo de investigación de los Países Bajos completarán una conexión de internet cuántico entre Delft y La Haya. Una red basada en las propiedades de la física cuántica que permitirá una comunicación inherentemente segura. El equipo responsable, dirigido por la investigadora de la Universidad Tecnológica de Delft Stephanie Wehner, está trabajando en una red que conectaría a cuatro ciudades en los Países Bajos mediante la tecnología cuántica. Los mensajes enviados a través de ella serán imposibles de hackear.

¿Qué? A finales de este año, un equipo de investigadores creará una red de internet cuántico entre Delft y La Haya (Países Bajos)

¿Por qué? Internet es cada vez más vulnerable a los hackers, pero su versión cuántica será imposible de hackear

¿Quién? Universidad Tecnológica de Delft (Países Bajos), Alianza de Internet Cuántico, Universidad de Ciencia y Tecnología de China

¿Cuándo? En los próximos cinco años

TR10: Medicina hiperpersonalizada

La medicina genética adaptada a un único paciente abre una vía de esperanza para las personas cuyas dolencias, hasta ahora, carecían de cura. Por ejemplo: un niño con una enfermedad mortal tan extremadamente rara que no solo no existe ningún tratamiento, sino que ni siquiera hay nadie que lo estudie en laboratorio. Pero esa situación podría estar a punto de desaparecer para siempre gracias a las nuevas clases de medicamentos que se pueden adaptar a los genes de cada persona. Se conocen varios miles de enfermedades extremadamente raras causadas por un único error específico en el ADN para las que ahora surge una posibilidad de luchar contra ellas mediante una solución genética.

¿Por qué? Fármacos genéticos adaptados a un solo paciente ofrecen esperanza a las personas cuyas enfermedades, hasta ahora, eran incurables

¿Quién? Hospital Infantil de Boston (EE. UU.), Ionis Pharmaceuticals, Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU.

¿Cuándo? Inmediato

¿Qué? Nuevos medicamentos diseñados para tratar mutaciones genéticas únicas

TR10: Dinero digital

El auge de las monedas digitales tendrá un impacto masivo en la privacidad financieraEn pasado junio, Facebook dio a conocer su plan para lanzar una moneda digital global denominada Libra. La propuesta provocó fuertes reacciones y es posible que Libra nunca se lance, al menos no como la red social la planteó inicialmente. Pero, aun así, el proyecto ha marcado una gran diferencia: pocos días después del anuncio de Facebook, un comunicado del Banco Popular de China dio a entender que, en respuesta, aceleraría el desarrollo de su propia moneda digital. Ahora, China está a punto de convertirse en la primera gran economía en emitir una versión digital de su divisa para sustituir al dinero en efectivo.

¿Qué? El auge de las monedas digitales tiene grandes consecuencias para la privacidad financiera

¿Por qué? A medida que el uso del dinero en efectivo disminuye, también lo hace la libertad para realizar transacciones sin intermediarios. Mientras tanto, la tecnología de moneda digital se podría usar para fragmentar el sistema financiero global, actualmente dominado por EE. UU.

¿Quién? Facebook y el Banco Popular de China

¿Cuándo? Este año 2020.

TR10: Medicamentos contra el envejecimiento

Los fármacos que intentan abordar dolencias a través de la lucha contra el proceso natural de envejecimiento han demostrado ser prometedoras. La primera ola de una nueva clase de medicamentos antienvejecimiento ha empezado a probarse en humanos. Pero (de momento) no harán que vivamos más tiempo, su objetivo consiste en tratar enfermedades específicas retrasando o revirtiendo el proceso básico del envejecimiento. Se llaman medicamentos senolíticos y funcionan eliminando ciertas células que se acumulan en el organismo a medida que envejecemos. Conocidas como células "senescentes", pueden crear pequeñas inflamaciones que suprimen los mecanismos normales de reparación celular y crean un ambiente tóxico para las células vecinas

¿Qué? Los fármacos que intentan tratar las enfermedades atacando el proceso natural de envejecimiento del cuerpo humano han demostrado ser prometedores

¿Por qué? Varias enfermedades diferentes, como el cáncer, los trastornos cardíacos y la demencia, podrían tratarse retrasando el envejecimiento

¿Quién? Unity Biotechnology, Alkahest, Clínica Mayo, Oisín Biotechnologies

¿Cuándo? En menos de cinco años

TR10: IA capaz de descubrir moléculas

Los científicos han conseguido utilizar la IA para descubrir compuestos con potencial para convertirse en fármacos. El universo de moléculas con potencial para convertirse en fármacos capaces de salvar vidas es enorme: alrededor de 1060, según las estimaciones, una cifra que supera a la de todos los átomos que hay en el sistema solar. Este inmenso número ofrece unas posibilidades químicas prácticamente ilimitadas, o lo haría si los químicos supieran cómo encontrar las que realmente funcionan. Pero esto ha cambiado gracias a las herramientas de aprendizaje automático, capaces de explorar grandes bases de datos de moléculas existentes y sus propiedades, y utilizar la información para generar nuevas posibilidades. Con este enfoque, descubrir nuevos candidatos a medicamentos resulta más rápido y más barato

¿Qué? Los científicos están usando inteligencia artificial (IA) para descubrir prometedores compuestos que se podrían convertir en medicamentos

¿Por qué? Comercializar un nuevo medicamento cuesta alrededor una media de 2.300 millones de euros. Una de las razones de este elevado precio reside en la dificultad de encontrar moléculas prometedoras

¿Quién? Insilico Medicine, Kebotix, Atomwise, Universidad de Toronto, BenevolenteAI

¿Cuándo? En los próximos tres a cinco años

TR10: Megaconstelaciones de satélites

Construir, lanzar y operar decenas de miles de satélites en órbita simultáneamente a un precio asequible se ha convertido en una realidad. Más de 3.500 millones de personas en el mundo aún no tienen acceso a internet. Empresas como SpaceX y OneWeb creen que pueden dar conexión de banda ancha en cada centímetro del planeta mediante megaconstelaciones de miles de satélites que transmitan la señal desde el espacio a terminales de internet. Siempre que dichos terminales tengan una vista clara del cielo, podrían ofrecer internet a cualquier dispositivo cercano. En esta década, SpaceX quiere enviar a la órbita más de 4,5 veces más satélites de los que se han llegado desde el lanzamiento del Sputnik. El sueño de estas megaconstelaciones se hecho realidad porque hemos aprendido a construir satélites más pequeños y a lanzarlos de forma más económica. Durante la era del transbordador espacial, lanzar un satélite al espacio costaba casi 51.000 euros por cada kilo de peso. Por lo tanto, enviar al espacio un pequeño satélite de comunicaciones de cuatro toneladas podía costar cerca de 200.000 millones de euros.

¿Qué? Ya podemos construir, lanzar y operar simultáneamente decenas de miles de satélites en órbita y de forma económica

¿Por qué? Estos sistemas pueden ofrecer el internet de alta velocidad a todo el mundo o convertir la órbita de la Tierra en un vertedero espacial

¿Quién? SpaceX, OneWeb, Amazon, Telesat

¿Cuándo? Ya

TR10: Supremacía cuántica

El año pasado, Google ofreció la primera demostración clara de un ordenador cuántico capaz de superar el rendimiento de un computador clásico. Los ordenadores cuánticos almacenan y procesan datos de una manera completamente diferente de la que estamos acostumbrados. En teoría, podrían solucionar ciertos tipos de problemas que incluso el superordenador convencional más poderoso tardaría milenios en resolver, como descifrar los actuales códigos criptográficos y simular el comportamiento preciso de moléculas complejas para ayudar a descubrir nuevos medicamentos y materiales. Algunos ordenadores cuánticos llevan varios años en funcionamiento, pero solo superan a los convencionales bajo ciertas condiciones. Todo cambió en octubre del año pasado, cuando Google demostró por primera vez la "supremacía cuántica". Un ordenador con 53 cúbits (la unidad básica de la computación cuántica), realizó un cálculo en poco más de tres minutos que, según las estimaciones de Google, el superordenador más grande del mundo habría tardado 10.000 años o 1.500 millones de veces más tiempo en completar. IBM desafió esa afirmación de Google, asegurando que, en el mejor de los casos, el ordenador cuántico de Google sería solo 1.000 veces más rápido. Pero aun así, fue un hito, y cada cúbit adicional hará que el ordenador sea el doble de rápido.

¿Qué? Google ha presentado la primera prueba clara de que un ordenador cuántico más potente que cualquiera convencional

¿Por qué? Con el tiempo, los ordenadores cuánticos serán capaces de resolver problemas que ninguna otra máquina sería capaz de manejar

¿Quién? Google, IBM, Microsoft, Rigetti, D-Wave, IonQ, Zapata Computing, Quantum circuits

¿Cuándo? De cinco a diez años y en adelante

TR10: IA diminuta

Ya es posible ejecutar potentes algoritmos de IA en un simple ‘smartphone’. La inteligencia artificial (IA) tiene un problema: con la intención de crear algoritmos más potentes, los investigadores utilizan una cantidad cada vez mayor de datos y potencia informática, y dependen de servicios centralizados en la nube. Esta situación no solo genera emisiones de carbono a niveles alarmantes, también limita la velocidad y la privacidad de las aplicaciones de IA. La IA diminuta es la tendencia precisamente contraria y está cambiando la situación. Los gigantes tecnológicos y los investigadores académicos están desarrollando nuevos algoritmos para reducir los actuales modelos de aprendizaje profundo sin que pierdan eficiencia. Además, una generación emergente de chips diseñados específicamente para la IA promete aumentar la potencia computacional en espacios físicos más reducidos, y la posibilidad de entrenar y ejecutar IA con mucha menos energía.

¿Qué? Ya es posible ejecutar potentes algoritmos de inteligencia artificial en un simple smartphone

¿Por qué? Nuestros dispositivos ya no necesitan comunicarse con la nube para que nos beneficiemos de las últimas funciones basadas en la inteligencia artificial

¿Quién? Google, IBM, Apple, Amazon

¿Cuándo? Ya

TR10: Privacidad diferencial

Esta técnica es capaz de medir el nivel de privacidad en conjuntos de datos estratégicos y sensibles. El Gobierno de EE. UU. tiene una gran tarea por delante este año: recopilar datos sobre los 330 millones de residentes del país y mantener su identidad en privado. Los datos se publican en tablas estadísticas que los encargados de formular políticas y académicos analizan para redactar las leyes y realizar investigaciones. Por ley, la Oficina del Censo de EE. UU. debe asegurarse de que no haya forma de que estos datos acaben en manos de terceros. Pero hay trucos para "romper el anonimato" de la gente, especialmente si los datos del censo se combinan con otras estadísticas públicas

¿Qué? Una técnica para medir el nivel de privacidad de un conjunto de datos personales

¿Por qué? A la Oficina del Censo de EE. UU. cada vez le cuesta más mantener en privado la información que recopila. Una técnica llamada privacidad diferencial podría resolver el problema, aumentar la confianza y servir de ejemplo a otros países

¿Quién? Oficina del Censo de EE. UU., Apple, Facebook

¿Cuándo? Su uso en el Censo de EE. UU. de 2020 será la aplicación a mayor escala hasta la fecha

TR10: Responsabilidad del cambio climático

Los científicos ya son capaces de identificar el impacto del cambio climático en las condiciones y fenómenos climáticos extremos. El pasado septiembre, solo diez días después de que la tormenta tropical Imelda empezara a inundar los barrios de Houston (EE. UU.), un equipo de investigación de respuesta rápida informó de que era casi seguro que el cambio climático había tenido un efecto importante en el fenómeno. El grupo, World Weather Attribution, había comparado dos simulaciones informáticas de alta resolución de planetas con cambio climático y sin él. En la primero, relativa al mundo en el que vivimos, la severa tormenta era hasta 2,6 veces más probable y hasta un 28 % más intensa.

¿Qué? Los investigadores ya son capaces de determinar el papel del cambio climático en las situaciones climáticas extremas

¿Por qué? Proporciona una idea más clara de cómo el cambio climático afecta negativamente las condiciones climáticas y lo que tenemos que hacer para prepararnos

¿Quién?  World Weather Attribution, Instituto Meteorológico Real de los Países Bajos, Centro del Clima de la Cruz Roja y de la Media Luna Roja

¿Cuándo? Ya

Os recomiendo ir al enlace original y repasar cada una de las tendencias que se resaltan. Así mismo es una buena lectura, muy nutritiva, explorar las tecnologías emergentes que se establecían en años anteriores. En 2019, fue el propio Bill Gates quien coordino el estudio. Muchas aun están en camino, lo interesante de este trabajo es que, aunque sean algo optimistas y no se cumplan en el año que aseguran, lo que es cierto que es que la mayoría están en camino. Están más cerca que lejos.

Tu médico va a ser un robot. En algunos lugares ya lo es.

Ayako Yamashita es una mujer de 67 años a quien se le había diagnosticado una leucemia mieloide en enero de 2015. Ningún tratamiento estándar daba resultado. Unos meses después el doctor Saturo Miyano y su equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Tokio decidió ponerla en manos de un ‘colega’ artificial. Se trataba de una evolución algorítmica de Watson de IBM especializada en analizar tratamientos oncológicos. Watson revisó 20 millones de estudios documentados y comparó la condición de la mujer con las historias de casos existentes. Diseñó un tratamiento que resultó ser efectivo hasta el punto que la señora Yamashita es la primera paciente oficialmente curada de un cáncer por una computadora basada en Inteligencia Artificial.

Existen muchos avances médicos asociados a la Industria 4.0 y a la Transformación Digital. Un nuevo aspirante a doctor está a punto de hacerse cargo de nuestra salud. Se trata de los médicos sintéticos. La inteligencia artificial está llegando a hospitales de todo el mundo. Al igual que el doctor Miyano, muchos son los profesionales de la medicina que consideran que la incorporación de la inteligencia artificial no es una amenaza sino una oportunidad magnífica. De hecho la consideran una herramienta poderosa como nunca antes tuvieron y que les permite ejercer la medicina con una mayor celeridad y grado de acierto. Y es que la introducción de la IA en el cuidado de la salud no tiene que ver necesariamente con enfrentar a la mente humana contra las máquinas. 

Bertalan Meskó, mejor conocido como The Medical Futurist, ha llamado a la inteligencia artificial el ‘estetoscopio del siglo XXI’.  Su evaluación puede ser incluso más precisa de lo que esperaba. Si bien varias técnicas y exámenes les brindan toda la información que necesitan para diagnosticar y tratar a los pacientes, los médicos ya están sobrecargados de responsabilidades clínicas y administrativas, y clasificar la gran cantidad de información disponible es una tarea desalentadora, si no imposible.

Sin embargo, las aplicaciones de la IA en medicina van más allá del trabajo administrativo. Desde poderosos algoritmos de diagnóstico hasta robots quirúrgicos finamente sintonizados, la tecnología se está haciendo notar en todas las disciplinas médicas. Claramente, la IA tiene un lugar en la medicina aunque lo que aún no sabemos es su valor real. Para imaginar un futuro en el que IA sea una parte del equipo de atención al un paciente, primero debemos comprender cómo la inteligencia artificial se equilibra con los médicos humanos y cómo se comparan en términos de precisión y de contribuciones específicas o únicas que puede hacer la IA. Una vez que hayamos respondido estas preguntas, podremos comenzar a deducir y luego construir el futuro impulsado por la inteligencia artificial que queremos. Vamos a ver algunos ejemplos:

1. Investigadores del Hospital John Radcliffe en Oxford, Inglaterra, desarrollaron un sistema de diagnóstico de IA que es más preciso que los médicos para diagnosticar enfermedades cardíacas, al menos el 80 por ciento de las veces. En la Universidad de Harvard, los investigadores crearon un microscopio ‘inteligente’ que puede detectar infecciones sanguíneas potencialmente letales.
2. Un estudio de la Universidad de Showa en Yokohama, Japón reveló que un nuevo sistema endoscópico asistido por computadora puede revelar signos de crecimientos potencialmente cancerosos en el colon con un 94% de sensibilidad, un 79% de especificidad y un 86% de precisión.
3. En un estudio, publicado en JAMA en diciembre de 2017, los algoritmos de ‘deep learning’ fueron capaces de diagnosticar mejor el cáncer de mama metastásico que los radiólogos humanos. Mientras que los radiólogos humanos pueden tener éxito cuando tienen tiempo ilimitado para revisar casos, en el mundo real (especialmente en entornos de gran volumen y respuesta rápida como salas de emergencia) un diagnóstico rápido podría marcar la diferencia entre la vida y la muerte de los pacientes.
4. Los expertos humanos tardan 160 horas en revisar y proporcionar recomendaciones de tratamiento a partir de cierta información de los datos genéticos en las células tumorales. Algo que Watson, por ejemplo, hace en apenas diez minutos. La herramienta de Inteligencia Artificial en versión de código abierto de Google, DeepVariant, fue la herramienta más precisa jamás presentada en el conocido Examen de FDA Truth Challenge del año pasado.
5. En abril, investigadores de la Universidad de Nottingham publicaron un estudio que mostró que, entrenada en datos extensos de 378,256 pacientes, una IA autodidacta predijo un 7,6 por ciento más de crisis cardiovasculares en pacientes que el modelo tradicional de detección. Para poner esa cifra en perspectiva, es importante saber que el universo utilizado en esta prueba fue aproximadamente de 83,000 registros, lo que equivale a que 355 pacientes más de los que por métodos ‘humanos’ se hubieran sido detectados, fueron salvados de una crisis cardíaca letal.
6. La IA es quizás más útil para dar sentido a grandes cantidades de datos que serían abrumadores para los humanos. Eso es exactamente lo que se necesita en el creciente campo de la medicina de precisión. Con la esperanza de llenar ese vacío está The Human Diagnosis Project (Human Dx), que combina el aprendizaje automático con la experiencia real de los médicos está recopilando información de 7.500 médicos y 500 instituciones sanitarias en más de 80 países, con el fin de desarrollar un sistema al que cualquier persona (paciente, médico, organización, desarrollador de dispositivos o investigador) pueda acceder para tomar decisiones clínicas más informadas.
7. Incluso en la salud mental hay aspectos determinantes. Por ejemplo, el desarrollo Cogito ha estado utilizando el reconocimiento y análisis de voz impulsado por inteligencia artificial para mejorar las interacciones de servicio al cliente en muchas industrias. La incursión de la compañía en el cuidado de la salud se llama Cogito Companion, una aplicación de salud mental que rastrea el comportamiento de un paciente. La aplicación monitorea el teléfono de un paciente y analiza el comportamiento activo y pasivo, datos de ubicación que podrían indicar que un paciente no ha salido de su casa en días o registros de comunicación que indican que no le han enviado mensajes de texto o hablado con nadie en semanas. El equipo de atención del paciente puede controlar los informes posteriores en busca de signos que, a su vez, pueden indicar cambios en la salud mental general del paciente.
8. Esta aplicación también utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar ‘registros de audio’, grabaciones de voz que hace el paciente como si fueran un diario con voz. Los algoritmos están diseñados para captar señales emocionales, tal como lo harían dos humanos hablando. A partir de ahí, los humanos entrenamos el algoritmo para identificar la voz de alguien que está deprimido, o las diferencias en la voz de un paciente bipolar a tiempo real.
9. También hay cirujanos sintéticos. Nadie está exento de verse superado. En la mayoría de los casos, los robots quirúrgicos (el más conocido es da Vinci) funcionan como una extensión del cirujano humano, que controla el dispositivo desde una consola cercana. Uno de los procedimientos más ambiciosos, que supuestamente fue el primero del mundo, se llevó a cabo en Montreal en 2010. Fue la primera operación quirúrgica completa de un robot cirujano y un anestesiólogo robot (divertidamente llamado McSleepy) donde los datos recopilados sobre el procedimiento reflejan el impresionante rendimiento de estos médicos robóticos. Me pregunto si un paciente puede demandar a un robot por negligencia en el caso que algo salga mal.

Se acercan debates interesantes. Sobre los datos y sobre las implicaciones. La inversión prevista para los próximos años en todo este asunto va a multiplicarse por más mucho. De apenas 600 millones de euros aportados a este tipo de desarrollos en 2017 pasaremos a más de 12.000 millones en 2020. Para los clínicos más receptivos a todo esto, el atractivo inmediato de los proyectos como Human Dx es que, de manera contradictoria, les permitiría dedicar menos tiempo a la tecnología. Está documentado que más del 50% del tiempo que ocupa un médico actualmente transcurre frente a una pantalla. La IA puede devolverle a los médicos la libertad para ser médicos otra vez y hacerlo humanamente. Cuanta más tecnología, más humanidad. La Inteligencia Artificial no sustituye humanos, los convierte en humanos aumentados.

Nos dirigimos a la salud del Big Data, un escenario imposible de gestionar desde un punto de vista sólo humano. Se hace imprescindible que nuestros gobernantes sepan de esto. Legislen para esto. Estimulen la inversión en esto. La vida de mucha gente está en juego. No es una apuesta ‘cool’ para quedar moderno, es obligatorio. En Japón, en Suiza, en el Reino Unido y otros países van camino de normalizar algunas de estas herramientas ‘del futuro’, otros, ni caso. Siguen con sus desdichas, sus miserias de parlamento y sus problemas endogámicos que no interesan a nadie. Sólo a ellos y a los tertulianos asalariados. No es obligatorio saber de tecnología para gobernar, pero si es una necesidad tener conocimiento de lo que la tecnología permite para mejorar el bienestar de los gobernados.

Los datos y la transformación digital del sector salud. ¿Que supondrán?

Hace unas semanas ofrecí la conferencia 'Noticias que llegan del Futuro' en la clausura de la Jornada sobre Tendencias de la Fundació TIC Salut. Un interesante encuentro del sector sanitario donde se pudo entrever cuál será su futuro inmediato en relación al ámbito social, las nuevas líneas de exploración, la asistencia remota, la incorporación de la Internet de las Cosas en la obtención de datos, la realidad virtual en el entrenamiento médico, el avance de sistemas expertos e inteligencia artificial y la automatización de procesos médicos en hospitales y centros de tratamiento. En esos mismos días, precisamente, acepté la invitación a ser miembro del d-LAB, programa del Mobile World Capital, cuyo primer desafío, que se publicará en pocas semanas, será el de localizar proyectos de transformación de la sanidad a través de la gestión colectiva de datos de salud personales. Sin duda uno de los campos más estimulantes, que mayor recorrido tendrán en los próximos años y que, de un modo absolutamente disruptivo, supondrán el cambio de mayor intensidad de cuantos la transformación digital haya generado hasta la fecha.

Desde el punto de vista personal así lo veo, pero está claro que la salud y la transformación digital viven un momento intenso. Uno de los campos donde mayor será la afectación de tanta tecnología y desde el que la vida de las personas más se va a ver modificado. De hecho, asistimos a un instante histórico en que las soluciones que la tecnología ofrece al mundo sanitario se unen a unas nuevas necesidades de tipo social que no existían hasta hace poco. La diferencia entre la evolución de la salud digital y su impacto con respecto a otros sectores, radica en que en la sanidad las innovaciones que hacen posible tanto avance son muchas, algo que no pasa en otros campos donde la innovación suele estar sujeta a una o dos tecnologías. Incluso el hecho que la población envejezca y requiera de atención cada vez más experta y predictiva sunpondrá un punto de inflexión absoluto. Almacenamiento de datos, inteligencia artificial, procesados expertos, impresión en 3D, telemedicina, monitorización a través de objetos inteligentes, máquinas dialogando entre ellas ofreciendo datos de salud a tiempo real de cualquier persona y control remoto de constantes vitales, serán los 'strong-points' del sector en un futuro inminente.

De todas esas interacciones surge la necesidad del análisis de cuanto vamos a construir. Pacientes y profesionales. Los datos de salud personal suponen para el sistema sanitario su estructura básica. El 35% de los doctores europeos utilizan un recopilatorio de datos para mejorar la atención al paciente, un 31% para reducir costes de atención, un 28% para mejorar resultados y un 22% los utiliza para mejorar la detección temprana. Esta última es la que mayor potencial tiene pues la tecnología nos permite alcanzar rangos de éxito basados en el big data inéditos hasta hoy.

El fondo Rock Health invirtió más de 4.100 millones de dólares en empresas mHealth que desarrollan aplicaciones y dispositivos que recopilan datos personales de un modo automático. En 2017, según la Comisión Europea, de los 3.400 millones de personas con smartphones en el mundo, más de la mitad serán usuarios de aplicaciones de salud que entregarán datos de sus historiales, estado a tiempo real y variables sanitarias.

A diferencia con otros aspectos de la diversificación de datos, de la pérdida de control sobre la emisión y recepción de éstos, en el caso de la salud la ética se encuentra ante una tremenda disyuntiva. Cuanto más datos más posibilidades de detener enfermedades, mejorar predicciones y salvar vidas. La puesta en común de una gran cantidad de datos sanitarios es un producto muy valioso. Por ejemplo, Pfizer gasta 12 millones de dólares cada año en compras de datos de salud.

¿Estas dispuesto a compartir tus datos sanitarios? En este sentido, PatientsLikeMe registró que el 95% de los adultos que encuestaron estarían dispuestos a compartir sus datos de salud para ayudar a los médicos a mejorar la atención. Sin embargo, el 76% de éstos también se preocupan de que sus datos compartidos se pueden utilizar de manera perjudicial.

En ese evento que referencié al principio se trataron muchos aspectos que vinculan tecnología, tendencias y salud. Mi conferencia trató los avances que la transformación digital está integrando en el sector salud. De cómo la Industria 4.0 con su robotización, automatización y desarrollos en impresión 3D, procesos y modelos de capturar datos a partir de objetos conectados a humanos están generando una nueva era en el sector salud. Que el d-LAB del MWC tenga entre sus desafíos este campo tampoco es casualidad. A mi modo de ver, en la salud, como ya pasó en otros sectores, la pregunta que deben hacerse sus profesionales ya no es si ¿me afectará la disrupción? La pregunta debería de ser ¿cuándo me afectará y con que tecnologías?