¿Puede la prevención convertirse en el nuevo estándar sanitario?

Nuestros sistemas sanitarios tradicionales tratan las enfermedades una vez que han aparecido los síntomas. Por desgracia, para algunos, en ese momento el daño ya está hecho. La intervención médica significativa llega a menudo tras meses de pruebas y análisis.

Con poblaciones envejecidas, costes sanitarios al alza y cada vez más personas con enfermedades crónicas, los sistemas públicos de salud están bajo presión. La forma en que abordamos la sanidad tiene que cambiar, está claro. ¿Y si los médicos pudieran tratar las enfermedades antes de que aparecieran? Esta idea refleja un cambio de mentalidad en curso en el ámbito sanitario, orientado hacia el objetivo de la prevención, en lugar de la cura.

Esta transición fue el eje de un reciente Esade Impact Talk organizado por el Esade Center for Social Impact, eWorks, Esade Careers y Norrsken House Barcelona. El debate reunió a dos emprendedores que trabajan en la intersección entre la ciencia, la tecnología y la innovación sanitaria: Pol Cervera, cofundador y CEO de BASE4 BIOSCIENCES, y Carla Maté, CEO y cofundadora de D-SIGHT. Moderado por Aline Noizet, experta en salud digital y ex alumna del MBA de Esade, el diálogo exploró cómo los avances en datos, biología y ciencia traslacional podrían permitir a los sistemas sanitarios intervenir antes de que la enfermedad cambie la vida de los pacientes.

La prevención se convierte en prioridad empresarial y sanitaria

Hay amplia evidencia de que prevenir la enfermedad ahorra dinero. Según la World Health Organization, las enfermedades crónicas causan la mayoría de las muertes a nivel mundial y suponen una enorme carga para los sistemas sanitarios de todo el mundo. Las poblaciones de mayor edad viven más, pero a menudo lo hacen con patologías como la diabetes, las enfermedades cardiovasculares y los trastornos neurodegenerativos. Esto no hace sino aumentar la presión financiera.

Con nuevas tecnologías como la genómica, los dispositivos wearables, el diagnóstico impulsado por IA y el análisis predictivo, nos acercamos cada vez más a la prevención, ya que los riesgos para la salud pueden detectarse antes. La atención se personaliza y los pacientes pueden monitorizarse de forma continua, sin depender de visitas esporádicas al médico.

Pero la tecnología no puede resolver todos los problemas sanitarios. Los conjuntos de datos médicos en los que se basan los planes de tratamiento se recopilaron de la población en general, pero predominantemente de hombres. «Las mujeres no fueron incluidas en los ensayos clínicos hasta 1993», afirma Cervera. «Todavía no hemos generado suficientes datos sobre la salud de las mujeres. Esto ha creado un déficit de conocimiento médico que sigue teniendo repercusiones hoy.»

Por eso, tras la muerte de una cofundadora por un cáncer mal diagnosticado, BASE4 BIOSCIENCES de Cervera empezó a centrarse en la falta de datos biológicos estructurados relacionados con la salud de las mujeres y las consecuencias que esto tiene para la medicina preventiva.

La brecha de datos en la salud de las mujeres

BASE4 BIOSCIENCES está desarrollando lo que Cervera describe como un «Atlas de Biología Humana». El proceso consiste en tomar muestras de sangre e información genética, realizar transcriptómica y analizar datos clínicos, además de recopilar información de tecnologías wearables. Con este material, los científicos obtienen una mejor comprensión de los cambios del cuerpo a lo largo del tiempo, lo que ayuda a identificar enfermedades antes de que los síntomas sean visibles.

Este enfoque podría dar lugar a una prevención más personalizada. Mediante el análisis de cómo envejecen los órganos y tejidos, los investigadores podrían identificar cambios subclínicos antes de que la enfermedad progrese hacia estados más graves. Se presta especial atención a la salud de las mujeres, incluidos los cambios biológicos que se producen entre la fertilidad y la menopausia.

El potencial de la IA en la sanidad depende por completo de la calidad de los datos subyacentes. «Si quieres buenos modelos, necesitas buenos datos», dice Cervera. El desafío está en conseguir esos datos. Gran parte de la información necesaria para construir modelos predictivos fiables sigue estando fragmentada, inaccesible o sin estructurar entre hospitales e instituciones sanitarias.

Las tecnologías wearables asumen un papel cada vez mayor en la atención sanitaria preventiva. Los dispositivos que monitorizan el sueño, los niveles de glucosa, la frecuencia cardíaca y la actividad física generan enormes cantidades de datos de salud del mundo real. Cervera describe estas herramientas como «complementarias» y no como un sustituto del análisis clínico. Son útiles para crear una imagen más completa de la salud de los pacientes a lo largo del tiempo.

Del tratamiento invasivo a la intervención temprana

Mientras BASE4 BIOSCIENCES lidera el trabajo en modelos de salud predictivos, D-SIGHT se centra en la retinopatia diabética, una enfermedad que afecta a millones de personas con diabetes y que puede acabar provocando ceguera.

Un problema clave es que, aunque los pacientes se diagnostican con frecuencia de manera temprana, el tratamiento no llega hasta que la enfermedad se agrava. «La única solución es, literalmente, ‘esperar y ver’», dice Maté.

El tratamiento es invasivo y costoso, e implica inyecciones repetidas en el ojo. Además, no siempre es curativo: muchos pacientes siguen perdiendo la vista. D-SIGHT ha desarrollado un sencillo colirio diseñado para proteger los nervios de la retina antes de que se produzca un daño irreversible.

Maté subraya que los avances sanitarios significativos no siempre surgen única y exclusivamente de la IA o las plataformas digitales. «La innovación viene de la biología», afirma.

En el caso de la retinopatia diabética, una intervención más temprana podría ayudar a los pacientes a mantener su independencia, seguir trabajando y evitar las consecuencias emocionales y económicas de la pérdida de visión. El uso de colirios en lugar de inyecciones en el ojo también reduce la probabilidad de causar dolor y ansiedad a los pacientes.

Por qué la ciencia sola no es suficiente

La investigación académica tiene un papel crucial junto a la tecnología y la biología, pero los tres campos suelen ir descompasados. Tanto Cervera como Maté reconocieron la fricción que suele surgir entre la academia, las startups, los inversores y los sistemas sanitarios.

Puede ser difícil convertir la investigación científica desarrollada en universidades u hospitales en startups sanitarias reales, debido a los procesos regulatorios, los acuerdos de transferencia de tecnología y la burocracia institucional. El ritmo del sector académico suele ser demasiado lento para atraer inversores, desarrollar productos y salir al mercado.

Maté insiste en que «tener una mentalidad empresarial desde el principio es fundamental si los proyectos de investigación quieren sobrevivir en el mercado y atraer inversión a largo plazo».

Dicho esto, las empresas sanitarias orientadas al impacto no deben centrarse exclusivamente en los retornos financieros. «Estamos aquí para generar un impacto», dice Cervera. «Si queremos generar ese impacto, necesitamos socios reales que confíen en él».

La prevención como nuevo modelo sanitario

El sector sanitario aún tiene camino por recorrer antes de apostar plenamente por la prevención. Alcanzar este objetivo requiere una colaboración interdisciplinar entre investigadores, emprendedores, clínicos, inversores, ingenieros y profesionales del ámbito empresarial.

Pero vamos en la dirección correcta. Un diagnóstico más temprano, intervenciones personalizadas y mejores datos de salud podrían transformar no solo los resultados de los pacientes, sino también la sostenibilidad a largo plazo de los propios sistemas sanitarios.

Con el tiempo, el objetivo puede pasar de tratar la enfermedad después de que aparezcan los síntomas a garantizar que millones de personas nunca lleguen a desarrollarlos.