Las Herramientas de la Salud Digital

La Salud Digital utiliza un importante conjunto de herramientas digitales, basadas en el desarrollo de la tecnología digital tanto en el ámbito de la información y los datos, como en el de las comunicaciones, la transmisión y el almacenamiento de esos datos.

En este blog pretendo llevar a cabo un acercamiento al amplio mundo de las herramientas que utiliza la salud digital, generando una visión que ayude a aclarar su contenido y funcionamiento y de una forma especial a entender la importancia que el mismo tiene en nuestras vidas, por lo que va a afectar a nuestra salud, o quizás sea mejor decir que nos va a efectar especialmente cuando esa salud nos falte y debamos acudir a un profesional que nos ayude. Pero no olvidemos la tan necesaria y olvidada prevención de la salud.

Las herramientas de salud digital transforman la atención sanitaria, al permitir mejorar la prestación de servicios sanitarios, optimizar la gestión de datos clínicos y facilitar la interacción entre pacientes y profesionales de la salud desde la prevención hasta la gestión administrativa. 

Al adoptar estándares de interoperabilidad y garantizar la seguridad de datos, estos sistemas impulsan una medicina más accesible, eficiente, personalizada y centrada en el paciente.

Invitamos a explorar cada categoría, los conceptos y las definiciones y algunas soluciones prácticas que ya se han adoptado, todo ello para ayudar a integrar las herramientas que mejor se adapten a un determinado proyecto o práctica clínica, o simplemente para ampliar los conocimientos que ya se tienen sobre las mismas o contribuir a su divulgación de una forma generalizada, sin perder el rigor técnico.

Historia Clínica Electrónica (HCE)

Definición: Sistema digital que almacena, gestiona y comparte la información médica de los pacientes.

Importancia: Mejora la continuidad asistencial, reduce errores médicos y facilita el acceso a datos clínicos en tiempo real.

La HCE centraliza datos clínicos de forma estructurada: antecedentes, diagnósticos, prescripciones y pruebas para el diagnóstico y seguimiento, de laboratio, imagen y cualesquiera otras. 

Su arquitectura se basa en bases de datos relacionales (SQL) o NoSQL para almacenar documentos y soporta estándares como ICD-10, SNOMED CT y LOINC. 

Garantiza trazabilidad, acceso multiusuario y control de versiones, facilitando auditorías y continuidad asistencial.

Con una visión de mayor generalidad sobre las numerosas plataformas existentes, y teniendo en cuenta el modelo de negocio, los derechos de propiedad intelectual y la forma en que se distribuye el software hay dos grandes clasificaciones de programas de historia clínica electrónica.

Por un lado las de software propietario con protección restringida de los derechos de propiedad como eClinicalWorks, Cerner, Allscripts, AthenaHelalth, GE healthcare, Epic, McKesson, Care360, Practice Fusion, Optuminsight, Nextgen Healthcare, ADP Advanced MD, Soapware, e-MDs, Advanced Data Systems Corporation, Vitera, Mediate, Greenway, Nuesoft o Amazingcharts.

Y por otro lado las aplicaciones opensource software que se distribuyen bajo una licencia que permite al usuario acceso al código fuente. Normalmente el software opensource es gratis y los centros clínico – hospitalarios recurren a empresas especializadas que les aportan todo el servicio de estudios de procesos, implantación en el centro médico o en “la nube” (internet), desarrollos a medida, integración con otras aplicaciones y bases de datos, seguridad, y mantenimiento permanente. De esta forma ahorran en implantación y tienen el control del código, de la seguridad y la protección de datos, lo cual es relevante en un área tan crítica como es el de la salud. Entre las aplicaciones opensource más interesantes del mercado destacamos Odoo ERP Historia Clínica Electrónica (HCE), VistA, OpenMRS, FreeMED, OpenEMR, One Touch EMR, NOSH, Solismed, smarteCare y Oscar EMR.

Plataformas de Telemedicina

Definición: Prestación de servicios médicos a distancia mediante videollamadas, chats o plataformas digitales.

Impacto: Aumenta el acceso en zonas rurales, reduce tiempos de espera y permite seguimiento remoto de enfermedades crónicas y registran automáticamente las sesiones en la historia clínica electrónica.

Las plataformas de telemedicina permiten consultas remotas entre pacientes y profesionales mediante videollamada, chat y compartición de datos en tiempo real. 

A nivel técnico, emplean protocolos seguros como TLS para cifrar videostreaming y APIs HL7/FHIR para interoperabilidad con sistemas de salud.

Componentes clave 

  – Cliente web o app móvil 

  – Servidor de media para videoconferencia 

  – Módulo de historiales y reportes 

La telemedicina ha evolucionado más allá de las simples videollamadas. Hoy incluye:

1. Teleconsulta sincrónica y asincrónica

• Sincrónica: Consulta en tiempo real entre paciente y profesional (videollamada).
• Asincrónica: El paciente envía datos (síntomas, imágenes, etc.) y el médico responde más tarde.

2. Telemonitorización remota

• Uso de dispositivos conectados (wearables, sensores) para controlar signos vitales desde casa.
• Aplicado en enfermedades crónicas como EPOC, insuficiencia cardíaca o diabetes.

3. Telesalud mental

• Plataformas con psicólogos y psiquiatras que ofrecen terapia virtual.
• Integración de IA generativa para chatbots de apoyo emocional y triage psicológico.

4. Telecirugía y telementoría

• Cirujanos expertos guían procedimientos a distancia mediante realidad aumentada o robótica.
• Usado en zonas rurales o en formación médica especializada.

También se incluyen en este apartado, con mayor facilidad para su uso en la práctica diaria, pero con menores opciones para pacientes y profesionales, la teleconsulta realizada por teléfono y las opciones que permiten los correos electrónicos y los mensajes escritos e incluso de voz.

Aplicaciones de Monitoreo de Salud o de M-Healt

Definición: Apps que permiten monitorizar parámetros de salud, gestionar citas, adherencia a tratamientos, y otras.

Ejemplo: Apps para control de diabetes, salud mental o embarazo.

Ests apps de monitoreo recogen datos fisiológicos (ritmo cardíaco, glucemia, actividad física) a través de sensores y wearable devices.

Utilizan Bluetooth Low Energy (BLE) o protocolos MQTT para comunicación continua y almacenan la información en la nube con formatos JSON o HL7 FHIR.

Al analizar series temporales mediante algoritmos de machine learning, detectan patrones de riesgo y generan alertas tempranas.

Tecnologías habilitadoras 

  – BLE y ANT+ para conectividad de pulseras y relojes 

  – APIs RESTful para intercambio de datos 

  – Dashboards web con gráficos en D3.js o Chart.js

  Se utilizan pata muchas cosas diferentes, algunos ejemplos: Nutrición, calorías y metas de peso. Registro diario de glucosa y recordatorios de dosis. Meditación guiada y seguimiento de estado de ánimo. 

Sistemas de Gestión de Citas y Pacientes

Estos sistemas optimizan la agenda de consultas, gestionan recordatorios por SMS o email y coordinan recursos (salas, equipos). 

Implementan calendarios sincronizados (iCal/CalDAV) y flujos de trabajo definidos en BPMN para automatizar seguimientos y búsquedas de disponibilidad. 

Mejoran la eficiencia administrativa, reducen las inasistencias y proporcionan métricas clave de rendimiento (KPIs).

– Flujos típicos 

  1. Solicitud de cita online 

  2. Confirmación automática y recordatorio 

  3. Check-in digital el día de la visita 

Plataformas de Salud Mental Digital

Dirigidas a ofrecer terapias online, seguimiento de estados de ánimo y ejercicios guiados de mindfulness. 

Se basan en arquitecturas microservicio con contenedores Docker y Kubernetes para escalar módulos de chat, videoterapia y análisis de texto (NLP). 

Al combinar técnicas cognitivo-conductuales con IA, personalizan rutas terapéuticas y evalúan la adherencia del usuario.

– Módulos frecuentes 

  – Chatbot emocional con modelos de NLP 

  – Videoterapia en streaming seguro 

  – Bitácora de emociones y actividades 

Inteligencia Artificial (IA) en Salud

Definición: Algoritmos que analizan grandes volúmenes de datos clínicos para apoyar el diagnóstico, pronóstico y tratamiento.

Son mmuy numerosos los ejemplos, pero se ha considerado paradigmática la IA para la ayuda del diagn´sotico con rapidez en imágenes médicas.

La IA apoya diagnóstico de imágenes y análisis predictivo con modelos de deep learning, diagnostico de lesiones en radiografías, alertas automáticas de eventos críticos en TAC, ó  Screening masivo con APIs de radiología. 

Pero es muy importante tener en cuenta que la IA en salud no solo analiza datos, sino que lo importante es que actúa como asistente clínico inteligente, lo que claramente podemos ver en actuaciones destacadas como las siguientes:

1. Diagnóstico asistido por IA

• Algoritmos que interpretan imágenes médicas (radiografías, TAC, mamografías) con precisión comparable a radiólogos.
• Ejemplo: Detección temprana de cáncer de mama o retinopatía diabética.

2. IA en medicina personalizada

• Análisis de datos genómicos y clínicos para predecir respuesta a tratamientos.
• Aplicado en oncología de precisión.

3. IA generativa en salud mental

• Modelos que generan contenido terapéutico adaptado al paciente (ej. ejercicios cognitivo-conductuales).
• Chatbots empáticos que detectan patrones de lenguaje asociados a depresión o ansiedad

4. Gestión hospitalaria inteligente

• IA para optimizar flujos de pacientes, asignación de camas, predicción de demanda en urgencias.
• Mejora la eficiencia operativa y reduce tiempos de espera.

5. IA en farmacovigilancia

• Detección automática de efectos adversos a medicamentos mediante análisis de registros clínicos y redes sociales.

Big Data y analítica predictiva

Definición: Uso de grandes volúmenes de datos para identificar patrones de salud y predecir brotes o complicaciones.

Importancia: Mejora la planificación sanitaria y la medicina personalizada.

Wearables y dispositivos conectados

Definición: Dispositivos como relojes inteligentes o sensores que recopilan datos fisiológicos en tiempo real.

Aplicación: Monitorización de ritmo cardíaco, sueño, actividad física, glucemias, temperatura, entre otros muchos.

Plataformas de interoperabilidad

Definición: Sistemas que permiten el intercambio seguro de datos entre diferentes instituciones sanitarias, con independencia de su carácter público o privado o de la administración a que pertenezcan o de la que dependan.

Beneficio: Facilita la coordinación entre niveles asistenciales y evita duplicidades. Garantizan la continuidad asistencial y la seguridad del paciente.

Integración y desafíos: Necesidad de que los sistemas de IA y telemedicina se integren con las HCE. Protección de datos sensibles y transparencia en decisiones algorítmicas, y garantizar acceso a estas tecnologías en poblaciones vulnerables.

NOTA FINAL: Esta es una aproximación a las herramientas de salud digital, para dejar claro que son muy numerosas y diversas, lógica consecuencia de ser las que desarrollan y la hacen posible. En próximos Blogs iremos tratando con mayor detalle cada una de estas herramientas y otras más, con varias de sus opciones.