Como ocurrió con las revoluciones industriales anteriores, la pregunta para los países en desventaja económica o de recursos no es si la Cuarta Revolución Industrial llegará a sus habitantes, sino cuándo. En la actualidad, al igual que existen enormes disparidades entre la riqueza financiera de las naciones, hay grandes desigualdades en la producción, el almacenamiento y el acceso a los datos. Los países de ingresos bajos y medios (PIBM) pueden aprovechar sus grandes poblaciones y la caída del precio de la tecnología para cerrar la brecha de los macrodatos. Esto requiere inversiones eficaces y oportunas en sistemas digitales escalables. Los datos sobre la salud de las personas y las poblaciones se encuentran entre los más valiosos, pero en los países pobres apenas se dispone de ellos.
La cuarta revolución industrial, que representa la convergencia de los sistemas biológicos, sociales y digitales, transformará la salud pública y la atención sanitaria tanto en los países ricos como en los pobres; de nuevo, la cuestión es cuándo. El momento tiene consecuencias de vida o muerte para los ciudadanos de los países pobres: el número de años que transcurra hasta que lleguen los cambios de la cuarta revolución industrial a la atención sanitaria estará directamente relacionado con el exceso de morbilidad y mortalidad que sufran. El Brexit y la elección de Donald Trump, impulsados en parte por la política de exclusión y desigualdad económicas, demuestran además que cerrar la brecha de equidad digital también es de gran importancia en los países ricos.
El potencial de los macrodatos para la salud se acerca, en términos estadísticos, a «n = todos». Actualmente, en los PIBM, tanto los planificadores como los investigadores deben basarse en poblaciones seleccionadas mediante métodos tradicionales para tomar decisiones y poner a prueba hipótesis sobre cómo mejorar la salud de la población. El concepto de n = todos consiste en un censo completo y continuo: cada persona que interactúa con el sistema de atención sanitaria se integra con otros puntos de datos y se incorpora a un sistema de vigilancia. El potencial de dicho sistema se alcanza cuando se integran todos los datos sobre la economía de los hogares, la geografía, los factores sociales, la biología, las enfermedades y la genómica.
La infraestructura necesaria para los sistemas de atención sanitaria de n = todos se construye a partir de los recursos sanitarios y de datos existentes. La infraestructura requerida consta de dos elementos: 1) trabajadores profesionales de salud comunitaria que interactúen continuamente con una población definida y completa, tanto en la salud como en la enfermedad; 2) aplicaciones sencillas y conectadas para teléfonos inteligentes, vinculadas a los datos de los centros, incluidos los laboratorios. ¿Es asequible una infraestructura así? Sí: incluso ahora, podría implementarse por menos de 5 dólares per cápita. De hecho, ya hemos demostrado que es viable en las zonas rurales de Nepal mediante una asociación pública que hemos puesto en marcha.
Esta infraestructura es necesaria para mejorar rápidamente el desempeño de los sistemas de salud y lograr la cobertura sanitaria universal. Se puede mejorar la vigilancia de enfermedades combinando los datos de laboratorio de los centros con datos sindrómicos de las comunidades para responder a las epidemias de manera más oportuna y precisa. Esto puede evitar el enorme costo sanitario y económico de las epidemias. La prevalencia de las enfermedades crónicas puede combinarse con la eficacia de diversos tratamientos conocidos para dotar de mejores equipos y recursos a los proveedores de atención sanitaria. Se puede inscribir y hacer seguimiento a poblaciones enteras para detectar brechas en la cobertura sanitaria universal. En general, el sistema de atención sanitaria puede volverse más adaptable y centrado en el aprendizaje.
Sin embargo, esa es una infraestructura propia de la Tercera Revolución Industrial. La siguiente oportunidad, posible gracias a la Cuarta Revolución Industrial, consiste en aprovechar los rápidos avances y la reducción de costos en el aprendizaje automático, la genómica, la proteómica y el microbioma, e incorporarlos a una medicina personalizada a escala poblacional. Entendemos que la medicina personalizada incluye tanto los determinantes sociales de la salud —datos específicos de cada localidad sobre la calidad del agua y del aire, la seguridad alimentaria y la vivienda segura— como los factores biológicos: genes, proteínas y microbios. Todo esto puede integrarse sobre la infraestructura central que realiza un censo continuo de los ciudadanos mediante trabajadores de salud comunitaria. Los PIBM que establezcan la infraestructura de salud pública de n = todos estarán en mejores condiciones de incorporar estas tecnologías e incentivar a empresas y otras instituciones a invertir en su integración.
La medicina personalizada de n = todos que imaginamos aquí plantea numerosos problemas de privacidad, seguridad y ética. Los ciudadanos y los gobiernos tendrán que adaptar las leyes, las prácticas y las protecciones. De hecho, aquí la gobernanza democrática es fundamental: es difícil imaginar la implementación de sistemas de atención sanitaria de n = todos que respeten los derechos humanos sin instituciones democráticas. La arquitectura de datos para la vigilancia de la salud pública no debería poder ser utilizada por los Estados contra los disidentes, la libertad de expresión o la privacidad personal. Por eso, las democracias como Nepal, donde trabajamos, deben liderar a los PIBM en la próxima Cuarta Revolución Industrial y en la definición de lo que esta significa para la salud de las poblaciones y de las personas.
Nepal está comprometido a liderar la innovación de sistemas digitales asequibles para la vigilancia y la ciencia. Hemos sentado las bases para ello mediante una innovadora asociación público-privada que combina la tradición democrática de gobernanza, en evolución, de Nepal con la de nuestra organización, Possible, que cuenta con una sólida trayectoria en la prestación de atención sanitaria del sector público a nivel comunitario. Hasta la fecha, hemos creado los elementos básicos de la plataforma: un sistema de vigilancia continua a cargo de trabajadores de salud comunitaria, una aplicación biométrica y una historia clínica electrónica hospitalaria. Los siguientes pasos consistirán en perfeccionar nuestro enfoque para ampliarlo, identificar nuevas aplicaciones científicas, expandirlo en Nepal y fomentar el aprendizaje compartido y el diálogo con otros países.
Juntos, vemos grandes posibilidades para que los PIBM superen muchas de las barreras actuales y no sean meros receptores pasivos de las tecnologías de la Cuarta Revolución Industrial, sino que contribuyan a la vanguardia de la innovación. Un primer paso fundamental será establecer la arquitectura de datos básica, integral y organizada que sustente la prestación de atención sanitaria.
Duncan Maru, MD, PHD, es médico y epidemiólogo de la Facultad de Medicina de Harvard y Emprendedor Social del Año de la Fundación Schwab. El honorable ministro Gagan Thapa es ministro de Salud de Nepal y Joven Líder Mundial de la Fundación Schwab.
