Capítulo 5: La Medicina Conectada
El inventor y profesor de la Universidad de Toronto, Steve Mann, ha llevado una computadora puesta en su cabeza continuamente durante más de 34 años. Se conoce como el primer cyborg de la historia, ya que las versiones más recientes de su dispositivo están físicamente conectadas a su cráneo. Esta computadora (junto a las cámaras y otros componentes conectados a la misma) mejora su visión, le permite navegar Internet y muchas otras cosas que van cambiando con cada nuevo experimento. Reconocido como el padre de las tecnologías wearable, Mann ganó notoriedad porque durante una visita a un McDonald’s en Paris en el verano de 2012, algunos empleados del restaurante trataron de sacarle su dispositivo a pesar de que les había mostrado una carta de su médico explicando que era parte de su cuerpo. La prensa bautizó este acontecimiento como la primera discriminación contra un cyborg.
En 1994, Mann originó el termino life-logging (algo así como “registro de actividades vitales”) cuando estuvo varios años transmitiendo en vivo por Internet las imágenes que él veía con sus ojos mediante su ciberprótesis. Cualquier persona en el mundo podía compartir su vida en tiempo real desde una página web y el proyecto arrancó una moda de video life-logging que duró varios años durante las primeras etapas del desarrollo de Internet.
Si bien el life-logging alcanzó cierta popularidad con los entusiastas de la tecnología, la primera ola realmente masiva de llevar computadoras, sensores y cámaras puestos encima empezó con el movimiento denominado quantified self (QS). El término fue originado en 2007 por los editores de la revista Wired para describir a una subcultura emergente de personas que quieren mejorar su salud o entenderse mejor a sí mismas utilizando metodologías de seguimiento automático (self-tracking, el auto-seguimiento).
Una parte clave de quantified self es el uso de dispositivos electrónicos para recopilar cualquier tipo de datos sobre sus hábitos o su cuerpo, desde la cantidad de pasos que recorre por día hasta indicadores más complejos, como presión sanguínea, patrones de latidos, contenido de azúcar en la sangre y muchos otros. Los aficionados al QS inventan y utilizan las herramientas de software para analizar los datos y así obtener ideas para aumentar su rendimiento deportivo, mejorar la calidad del sueño, diagnosticar enfermedades o disminuir el estrés.
En los años 80, cuando Steve Mann empezaba a experimentar con las tecnologías wearable, su dispositivo tenía el tamaño de un casco enorme y costaba más de 10.000 USD. En 1997, otro inventor, Thad Starner, diseñó una computadora wearable para aficionados que valía 3.000 USD. Con estos precios y tamaños, no existía la posibilidad de un mercado masivo y tuvimos que esperar más de una década para que los avances tecnológicos pudieran darnos las versiones prácticas de estos inventos. Finalmente llegó la hora. En los últimos tres años, el mercado empezó a desarrollarse a gran velocidad y muchas empresas establecidas, como Nike, o emergentes como FitBit o Jawbone, crearon pulseras, broches y otros dispositivos que son realmente divertidos y útiles. En 2014 se vendieron alrededor de 70 millones de unidades de productos de monitoreo electrónico relacionados con el fitness y el quantified self.
A pesar de este rápido crecimiento, los dispositivos wearable todavía siguen siendo un producto de nicho para los entusiastas tecnológicos y los aficionados al quantified self pero, a largo plazo, tiene la capacidad de transformar muchos ámbitos, sobre todo en medicina.
Las posibilidades de los dispositivos conectados.
Varias empresas ya están desarrollando soluciones a partir del reloj inteligente de Apple para el cuidado de personas mayores. El reloj tiene acelerómetro, que puede detectar cualquier tipo de movimiento y los niveles de actividad física, el GPS, que da la ubicación y el monitor de frecuencia cardíaca. Con un CPU potente (de 1 GHz) dentro del reloj y una conexión a Internet, imagínese las miles de apps para el cuidado de la salud que van a existir dentro de poco tiempo. Por ejemplo, el reloj puede detectar una caída y comprobar si la persona pudo levantarse sola. Si dentro de un período determinado tras una caída no se detecta movimiento, el reloj puede avisar automáticamente a los parientes o médicos encargados de cuidar a dicha persona mayor que potencialmente tuvo un accidente e indicar su ubicación exacta para que la ayuda pueda llegar rápido.
Con la llegada de los relojes inteligentes, la tecnología wearable se volverá realmente masiva. El precio inicial del reloj de Apple es de 350 dólares, que no es accesible para la mayoría de las personas en el mundo, pero los precios siempre caen rápido según la ley de Moore. Los analistas de la consultora Gartner predicen que, dentro de menos de dos años los precios de los relojes inteligentes serán inferiores a 30 USD a medida de que los productores chinos se adueñen de esta nueva tecnología y la masifiquen para sus mercados internos.
Ya existen algunos ejemplos tempranos de las posibilidades que se abren a partir de este tipo de productos. En septiembre de 2015, Paul Houle Jr, un alumno de 17 años del estado de Massachusetts en EEUU se sintió mal después de tener dos sesiones de entrenamiento de fútbol en el mismo día. Tenía algo de dolor de espalda pero no era extremo y Paul pensó que era simplemente la consecuencia de un entrenamiento demasiado duro y que se le iba a pasar. No prestó más atención al tema y se fue a dormir la siesta. Al despertar unas horas más tarde, Paul se sentía mejor, pero notó que su reloj de Apple indicaba que su frecuencia cardiaca era de 145 latidos por minuto. Esto le llamó atención, porque había comprado el reloj sólo unos días antes y una de las primeras cosas que había hecho era experimentar con el nuevo medidor de frecuencia cardiaca. Se acordaba que antes el dispositivo solo medía 70 latidos por minuto. Cuando mostró la pantalla con el numero 145 a su entrenador, él creyó que el reloj estaba roto, pero cuando contaron los latidos manualmente resultó el mismo número. Entonces Houle fue trasladado inmediatamente a un hospital de emergencia. Resultó que tenía un caso poco común de rabdomiólisis, una condición en la cual un músculo lesionado emite una proteína a los vasos sanguíneos y ésta termina dañando los tejidos del corazón, riñones y otros órganos. La rabdomiólisis puede causar daños permanentes e, incluso, la muerte en algunos casos. Según los médicos, si no hubiera sido por la atención inmediata, Paul podría haber muerto o sufrir daños irreversibles.
Un Ángel guardián en la muñeca.
En este ejemplo, el reloj inteligente tuvo un papel dramático para salvar la vida. Sin embargo, la tecnología todavía es muy incipiente: Paul tuvo que prestar atención al reloj y acordarse de la medición anterior para darse cuenta de que algo estaba mal. En un futuro no tan lejano, los algoritmos podrán hacer esta determinación de forma automática y enviar una alerta al usuario, a sus parientes o a sus médicos, hasta llamar a la ambulancia.
Imagínese que corre 5 kilómetros cada domingo por la mañana. Su asistente virtual, que conoce su rutina de ejercicio, sabe que si su corazón se acelera hasta un cierto umbral entre las 10 horas y las 14 horas el domingo, está todo bien. Este umbral está determinado por el algoritmo tomando en cuenta su edad, su estado de salud cardíaca, su género y otras variables relevantes. Además, el asistente sabe que tan rápido está corriendo por el movimiento del acelerómetro dentro del reloj o la pulsera y, así, puede evaluar si la actividad cardíaca está dentro del rango normal para la intensidad del ejercicio que está haciendo.
Por otro lado, si su corazón se acelera de repente mientras que está cenando a las 20 horas de la noche del miércoles, el algoritmo inmediatamente se dará cuenta de que algo puede estar mal. Su asistente virtual puede llamarlo ahí mismo para chequear si está bien. Imagínense recibiendo esta llamada o alerta. Dependiendo de la situación, usted podría contestar, “No te preocupes, Siri, está todo bien, sólo me asustó un perro.” Por otro lado, si usted no tiene ni idea de por qué su corazón se está acelerando, tal vez realmente pueda haber un problema. Además, es posible que usted se haya caído al suelo y no pueda contestar. En este caso, al recibir la confirmación de un problema o al no poder contactarlo, la Siri del futuro podrá avisar automáticamente a sus parientes o enviar a una ambulancia a donde esté usted.
Tratamiento de Enfermedades Crónicas
Sin duda, pronto podremos escuchar muchos nuevos ejemplos de las aplicaciones IoT salvando vidas en situaciones de emergencia, como caídas y paros cardíacos. Sin embargo, estas tecnologías tendrán un impacto aún mayor en la gestión de enfermedades crónicas. Una de los problemas más costosos en medicina es asegurar que el paciente siga correctamente el tratamiento indicado en enfermedades que requieren tratamiento continuo, como la diabetes y las cardiopatías. Es común que el paciente se olvide de tomar el tratamiento o ponerse las inyecciones en el momento indicado, o que tome la dosis equivocada. Asimismo, las personas afectadas suelen cambiar su estilo de vida de una manera incompatible con su condición (por ejemplo cambiando de dieta de forma drástica durante las fiestas o las vacaciones). Actualmente, el medico sólo puede evaluar el estado del paciente durante las visitas al hospital, lo cual es insuficiente para diagnosticar a tiempo este tipo de problemas. El costo de tratar a un paciente que termina llegando a la sala de emergencia por no seguir el tratamiento indicado es varias veces más alto que el tratamiento estándar para la enfermedad, especialmente si el paciente sufre complicaciones. La consultora McKinsey estima que las aplicaciones de IoT para el seguimiento de las enfermedades crónicas pueden generar alrededor de un millón de millones de dólares de valor en ahorro y mejora de calidad de vida para los pacientes.
El cuidado continuo con productos en base a IoT aporta a la solución de ambos aspectos de la problemática del tratamiento de enfermedades crónicas. Por un lado, la aplicación puede recordar al paciente (o a sus familiares) la toma del tratamiento a tiempo y en la dosis correcta. Por otro lado, los sensores que monitorean al paciente le dan al médico una evaluación continua de su estado fisiológico en tiempo real, además del historial completo. Combinando los datos de los sensores con los algoritmos que están programados para detectar patrones inesperados en el estado del paciente, el médico puede recibir una alerta inmediata e intervenir antes de que la situación empeore.
Hoy en día, el costo de estas soluciones es relativamente alto y sólo tiene sentido económico para los casos más agudos. Sin embargo, a medida de que la Ley de Moore y la escala de la adopción masiva bajen los precios, cada vez más pacientes empezarán a beneficiarse. Además, a partir de la disminución del tamaño de los dispositivos, las tecnologías de monitoreo aún más avanzadas ya se están volviendo prácticas. Por ejemplo, la empresa Protheus ha desarrollado una píldora inteligente que se traga y se aloja en el estómago, desde donde permite monitorear la ingesta de comprimidos para los distintos tratamientos médicos directamente desde el interior. Esta píldora funciona junto con un parche que el paciente lleva puesto en el brazo. El parche monitorea los niveles de actividad y frecuencia cardiaca. Con todos estos datos disponibles desde una aplicación móvil y en la web, el paciente y su médico tienen todo el panorama completo para gestionar el tratamiento de forma correcta.
Del tratamiento a la prevención
Hay un cuento que se repite frecuentemente en relación con la medicina del futuro. Este cuento dice que, en la China antigua, al médico no se le pagaba por los tratamientos sino por mantenerte sano. Cada año se estaba sano, se le pagaba una cantidad de dinero. Por lo contrario, si se enfermaba, el médico no recibía nada. De esta forma, se supone que el médico tenía los incentivos correctos.
No he podido encontrar una fuente fiable para este relato, así que puede ser una de esas leyendas que cobran vida propia en Internet. Sin embargo, tiene un cierto encanto utópico de sabiduría antigua y es una buena metáfora para entender la transformación que ocurrirá en el ámbito de medicina a partir del cruce de dos tendencias potentes: Big Data y IoT. En capítulo 4 vimos que el mundo industrial está transformando sus modelos de negocio del paradigma romper/arreglar al mantenimiento anticipativo. De la misma manera, el sistema de salud va a iniciar la transición del enfoque en el tratamiento hacia el enfoque en la prevención.
Imagínese su primera visita típica al hospital. Una gran parte de tiempo se emplea en la toma de la frecuencia cardiaca, la presión sanguínea, la respiración, etc. Muchas visitas terminan siendo simplemente revisiones para ver si todo está bien. Todo este esfuerzo no tiene nada que ver con el tratamiento, es un desgaste de tiempo para el paciente y es una carga pesada para los sistemas de salud, que cada vez están más sobrecargados. A medida que el mundo envejece, el seguimiento y las revisiones de las personas de edad avanzada se vuelve un problema grave para los presupuestos nacionales, con falta de personal y gastos crecientes que dejan cada vez menos para el resto de los servicios sociales.
Con la difusión de los productos conectados, cada vez más personas querrán hacer esta primera visita o revisión directamente de su casa no solo para ahorrar, sino también por el mero hecho de que es más cómodo. En una encuesta realizada recientemente en Reino Unido, más del 90% de los encuestados dijeron que estarían dispuestos a tomarse sus signos vitales directamente en su casa. Además, con el avance de la tecnología, se podrán medir más variables de manera continua por pulseras, parches, relojes o broches que, en algún momento, todos utilizaremos.
La disponibilidad de estos datos cambiará el ámbito de salud de forma dramática. Empezará una nueva época de telemedicina, donde las mediciones transmitidas por nuestros cuerpos estarán monitoreadas en tiempo real por los algoritmos que, día y noche, estarán buscando síntomas de algún problema incipiente. Por un lado, nunca tendrá que hacer una visita innecesaria al médico y, por otro lado, la gente dejará de morir porque el diagnostico se hizo demasiado tarde.
Lo más importante que este análisis será completamente individual. Al tener bases de datos en forma digital, el diagnostico ya no tendrá que comparar sus síntomas con algún promedio poblacional o una descripción en un manual o un libro de texto. Si usted es una mujer sana de 53 años, la comparará con otras mujeres sanas de 53 años. Si usted es un hombre de 25 años con diabetes, lo comparará con hombres de 25 años con diabetes. En realidad, esto es una simplificación, los algoritmos tendrán en cuenta todo, desde su nivel de actividad física y su colesterol hasta el historial clínico personal completo y los datos de secuenciación de su genoma.
Usando la combinación de medición continua y casera con el poder analítico de las computadoras, vamos a poder llevar la prevención a otro nivel. Por ejemplo, el medico tendrá un especie de máquina del tiempo a la hora de analizar las opciones: antes de prescribir cualquier tratamiento, va a poder preguntarle al sistema cómo le fue a todos los pacientes parecidos a usted a quienes en el pasado habían recetado lo mismo y si hubo algunos efectos secundarios o reacciones adversas. Por otra parte, el asistente virtual del paciente le puede indicar la dieta óptima en cada momento de su vida según su estado de salud actual o le puede avisar de que caminó demasiado poco en las últimas semanas y que esto empezó a disminuir la calidad de su sueño.
Expandir el Acceso a la Medicina de Calidad
Uno de los mayores desafíos de los países en desarrollo es aumentar la calidad de la atención médica en los pueblos y ciudades que se encuentran lejos de los centros más industrializados. En muchos lugares remotos o poco poblados, a veces no hay un médico por cientos de kilómetros alrededor. Poder desacoplar el proceso de diagnóstico del proceso del tratamiento sería un gran aporte a la solución de este problema. En cualquier lugar del planeta, una persona podría tomarse sus signos vitales y otras mediciones en casa y después acudir a cualquier médico del país o del mundo para hacer consultas. Esta modalidad reemplazaría una gran cantidad de visitas que no requieran de presencia física. El medico podría evaluar las mediciones tomadas por el paciente, entrevistarlo remotamente por video conferencia y recetar el tratamiento que después llega por correo o de la farmacia más cercana directamente a casa. Es un proceso mucho más eficiente y sencillo. Podemos ver un pequeño presagio de estos cambios en la popularidad de los servicios de atención médica remota, como el de Doctor on Demand, los cuales están creciendo rápido y cuentan con alta satisfacción tanto de los pacientes como de los médicos. Estos servicios evitan la necesidad de filas, ayudan al paciente a encontrar al especialista adecuado mucho más rápido y permiten a los médicos vivir donde quieran y, a la vez, tener pacientes en cualquier lugar del mundo.
Si podemos detectar casi todos los problemas apenas comiencen o, incluso antes, y si los pacientes pueden contactarse directamente con un médico adecuado en cualquier lugar del mundo de una manera tan fácil como buscar una página en Google, los incentivos y estrategias de los grandes actores del ámbito médico van a empezar a cambiar. En los hospitales privados siempre existía una tensión entre los médicos que quieren asegurar el mejor resultado para el paciente y el hospital, que siendo una empresa necesita maximizar sus ingresos. Dado que hoy en día la maximización de los ingresos pasa por generar más tratamientos, los hospitales a veces tienen intereses opuestos a los de pacientes y sus médicos. Con la transparencia que los productos conectados y big data brindan al proceso, los pacientes conseguirán los medios para cambiar la estructura de mercado del enfoque en tratamientos al enfoque en la calidad de vida. Quizás algún día podremos soñar con pagar por la cantidad de los años que vivamos sanos al igual que nos inspira la historia del médico chino.
Andrei Vazhnov es autor del libro Impresión 3D: Cómo va a cambiar el mundo. Andrei tiene una Maestria en Politicas Publicas de Harvard University y un diploma en fisica de Novosibirsk University.
Twitter: @andreidigital Email: andrei@andreivazhnov.net
Índice del libroCapítulo 1: Cuando Internet Desaparezca
Capítulo 2: El Comienzo de la Red
Capítulo 3: Las Lecciones del Humilde Termostato
Capítulo 4: La Internet Industrial
Capítulo 5: La Medicina Conectada
Capítulo 6: La Economía Conectada
Capítulo 7: La Revolución Será Lenta
Capítulo 8: El Planeta Eficiente
Bibliografía
