El Día de la Salud nos brinda la oportunidad de reflexionar sobre los avances en el sector Salud, particularmente en el ámbito de las tecnologías de la información. En un entorno donde la confiabilidad, estabilidad y seguridad son esenciales, un Operational Backbone (columna vertebral operativa) se convierte en el pilar que garantiza que los procesos críticos en salud—desde la atención al paciente hasta la gestión administrativa—se ejecuten sin fricciones. Su impacto directo en la calidad del servicio, la eficiencia operativa y la seguridad de la información lo convierte en un activo estratégico para cualquier organización de salud, y en un catalizador de nuevas innovaciones.
En este blog, analizamos cuatro paradigmas que contribuyen significativamente a construir este Operational Backbone: Microservicios, APIs, Plataforma de datos e IA.
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Contribución de un Operational Backbone en el sector de la salud
Procesamiento sin fricciones y end-to-end de transacciones
En la atención médica, cada interacción—desde una consulta hasta una cirugía—genera múltiples transacciones entre sistemas: historia clínica, autorización de servicios, facturación, órdenes de laboratorio, cadena de suministros, entre otros. Un Operational Backbone bien diseñado permite que estas transacciones fluyan de manera transparente y sin interrupciones, garantizando que médicos, enfermeras y administrativos cuenten con la información precisa en tiempo real para tomar decisiones oportunas.
-Acceso robusto y confiable a datos maestros (data master)
La calidad de la atención depende de la precisión de la información clínica y administrativa. Un Operational Backbone garantiza que los datos maestros—como la identificación única del paciente, su historial clínico, medicamentos prescritos, el estado de las autorizaciones y cobertura aseguradora—sean consistentes y accesibles en todos los puntos de atención. Esto reduce errores médicos, evita redundancias y mejora la experiencia del paciente.
-Visibilidad en transacciones y otros procesos core
La capacidad de monitorear en tiempo real el estado de procesos críticos como la disponibilidad de camas, el flujo de pacientes en urgencias o el estado de autorizaciones médicas permite una toma de decisiones ágil y basada en datos. Un Operational Backbone proporciona herramientas de trazabilidad y analítica que facilitan la identificación de cuellos de botella y la optimización continua de los servicios de salud.
-Automatización de procesos de negocio repetitivos
Muchas tareas administrativas, como la validación de seguros, la programación de citas o la gestión de facturación, pueden ser automatizadas para reducir carga operativa y errores. Un Operational Backbone integra estas automatizaciones, permitiendo que el personal de salud se enfoque en lo más importante: la atención a los pacientes.
-Adopción de IA
Un Operational Backbone no solo soporta la infraestructura tecnológica de IA en salud, sino que también maximiza su valor al garantizar datos de calidad, cumplimiento normativo, escalabilidad y automatización de procesos. Sin esta base, los esfuerzos de IA pueden quedar fragmentados o carecer del impacto esperado.
En los próximos numerales realizamos una breve introducción a los paradigmas que consideramos básicos para la construcción de un Operational Backbone confiable y seguro.
1. Microservicios: Modularidad y Escalabilidad en el Ecosistema de Salud
El uso de microservicios permite que las organizaciones de salud sean más agiles, y flexibles a través de soluciones modulares que se adaptan rápidamente a los cambios de regulación y a las mismas exigencias de los pacientes. Adicionalmente, se convierten en una opción hacia la modernización de los sistemas legados, manteniendo la continuidad en la prestación del servicio a los pacientes y facilitando la transición a nuevas tecnologías de los profesionales de la salud.
Los microservicios son un patrón arquitectónico que busca estructurar una solución de software como un conjunto de servicios que pueden ser diseñados, construidos y desplegados de forma independiente, y con bajo acoplamiento entre ellos.
Cada uno de estos servicios implementa uno o más dominios de negocio, y cuenta con su propio repositorio de datos, su propio repositorio de código fuente y su propio pipeline que compila, prueba y despliega el servicio.
Entre las ventajas de la adopción de microservicios:
Simplicidad de los servicios: al dividir la solución en múltiples dominios, hace que cada servicio sea lo suficientemente pequeño y simple para comprenderlo y mantenerlo con facilidad.
Autonomía del equipo: La organización de salud, puede conformar diferentes equipos internos o en outsourcing que desarrollan y mantienen cada servicio de forma independiente.
Rapidez del despliegue continuo: los mantenimientos adaptativos, evolutivos o correctivos aplicados son fáciles de testear y de desplegar, no solo por su tamaño sino también por la mínima dependencia con otras funcionalidades y otros datos.
Soporte a múltiples stacks tecnológicos: Al ser independientes, cada equipo puede tomar decisiones independientes de las tecnologías a emplear en su respectivo servicio. Al segregar los atributos de calidad (o requerimientos no funcionales) por servicio, los diseñadores de software tienen la flexibilidad de seleccionar las tácticas y herramientas tecnológicas dirigidos a dar solución a las exigencias del respectivo atributo de calidad, sea esta escalabilidad, desempeño, seguridad, usabilidad, etc.
2. Plataforma de Datos
El almacenamiento y la gestión de datos médicos representan uno de los mayores retos en el sector de la salud debido a la heterogeneidad de los datos, que van desde registros clínicos estructurados hasta imágenes médicas y datos de sensores IoT. Para manejar esta complejidad, se recurre a bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra para almacenar datos semi-estructurados o no estructurados, como informes de diagnóstico o datos de sensores biomédicos.
Plataforma de datos y adopción de AI
La AI está lista para contribuir en el sector de la salud en áreas tales como el diagnostico de enfermedades, análisis de imágenes, análisis predictivo, valoración de riesgos, y personalización de tratamientos, entre otros. Sin embargo, es importante reconocer que los datos son la base para el entrenamiento y adopción correcta de estos diferentes modelos AI.
Datos como activo estratégico
Las organizaciones de salud deben considerar los datos como un activo estratégico que no solo sirven para la medición y ejecución del día a día. Los datos son la fuente de la mejora de desempeño de la prestación del servicio y habilitan la toma de decisiones enfocadas a tratamientos más efectivos y a la optimización de los costos y de los recursos, que redundan en una experiencia y cuidado de los pacientes adecuada.
La construcción de una plataforma de datos que integre los diferentes silos de información clínica y administrativa, basada en soluciones tecnológicas como bodegas de datos, data lakes e ingesta de datos, busca dar solución a los siguientes retos de las organizaciones de salud:
- Calidad y precisión de los datos: Los datos en el sector salud están caracterizados por su alto volumen, estar representados en diferentes formatos, fragmentados en diferentes sistemas, y muy posiblemente incompletos. Es común encontrar que la información de los pacientes no solo está redundante sino también inconsistente entre diferentes fuentes de datos.
- Integración e interoperabilidad de los datos: La información fluye entre diferentes aplicaciones y entidades durante la atención de un paciente, y esto puede dificultar obtener una vista holística y oportuna del estado del paciente.
- Privacidad y seguridad de los datos: Cumplimiento de regulación (GDPR), medidas estrictas de control de acceso y de cifrado, y el gobierno y políticas que permitan identificar el dueño de los datos que garantiza el debido control privacidad de los datos del paciente.
A nivel sistémico y global, los datos permiten analizar el grado de estandarizados de la práctica médica e identificar oportunidades en el servicio.
3. APIs: Interoperabilidad
Un API (Application Programming Interface) define cómo dos aplicaciones de software interactúan. En este caso, nos referimos a servicios que son expuestos en una red y que son usados remotamente por muchas otras aplicaciones/sistemas.
En la prestación de servicios de salud intervienen diferentes organizaciones tales como aseguradoras, clínicas, laboratorios clínicos, entidades de control, farmacias y otros servicios logísticos, exigiendo la interoperabilidad e intercambio de datos de forma oportuna y muchas veces en tiempo real. En la interconexión de estas diferentes entidades los APIs brindan grandes oportunidades de optimización tales como minimizar los tiempos de atención, y evitar errores en el intercambio de información.
El estándar de facto para la implementación de APIs es RESTful Interfaces, que se destaca por su simplicidad y por estar basado en el protocolo HTTP y JSON.
Integración de FHIR y HL7: Interoperabilidad en el Ecosistema de Salud
El estándar FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) y HL7 son esenciales para garantizar la interoperabilidad entre sistemas de diferentes proveedores. La implementación de estos estándares en APIs RESTful permite que los sistemas clínicos (HCE, dispositivos médicos IoT) se comuniquen de manera estandarizada y eficiente, lo que mejora la precisión y la rapidez en el intercambio de datos entre instituciones de salud.
Es importante mencionar que la interoperabilidad a través de APIs, no es un esfuerzo exclusivamente técnico. Es una labor que requiere un esfuerzo organizacional por adherirse a un estándar de intercambio de mensajes y que en cada dominio del negocio exista un responsable y dueño de las funcionalidades y de los datos que se exponen en sus respectivos APIs.
4. Inteligencia Artificial: Algoritmos de Machine Learning para Diagnóstico Predictivo
La integración de machine learning (ML) y deep learning (DL) en el desarrollo de software para salud está llevando el diagnóstico médico y la atención al paciente a un nivel sin precedentes. En aplicaciones como el análisis de imágenes médicas (radiografías, tomografías), se utilizan redes neuronales convolucionales (CNNs) para la detección automática de anomalías. Sin embargo, estos modelos requieren grandes volúmenes de datos etiquetados de alta calidad para su entrenamiento, lo que plantea desafíos significativos en términos de preprocesamiento de datos, limpieza y anotación.
Además, los algoritmos de Machine Learing pueden ser implementados en el desarrollo de sistemas predictivos que analicen patrones en datos históricos de pacientes para prever la aparición de enfermedades crónicas o el riesgo de complicaciones postoperatorias. Los ingenieros de software deben garantizar que los modelos predictivos sean interpretables y cumplan con las normativas de explicabilidad (como las exigidas por la FDA o EMA para aplicaciones médicas de IA).
Frameworks y Herramientas para IA en Salud
El uso de frameworks como TensorFlow, PyTorch y Keras es esencial para la implementación de modelos de IA en la medicina. Los ingenieros deben integrar estos modelos de manera eficiente en el software de atención médica, garantizando que el modelo pueda realizar inferencias en tiempo real, utilizando técnicas como inferencia distribuida y optimización del rendimiento para reducir la latencia.
La correcta adopción de AI en el sector de la salud requiere cambios de regulación, pero principalmente un cambio en la forma en la cual la organización realiza la operación y toma decisiones. Adicionalmente, el éxito de su implementación depende fuertemente de una plataforma de datos robusta, y de la capacidad de acceder a datos y funcionalidad a través de APIs.
El desarrollo de software en el sector salud está en constante evolución, impulsado por avances en microservicios, IA, bases de datos escalables y plataformas de integración. A medida que los ingenieros continúan innovando en estas áreas, la atención médica será más accesible, eficiente y personalizada. Para ello, es imprescindible adoptar un enfoque estratégico y holístico donde los visionarios y todos los directivos del sector de la salud comprendan y prioricen las iniciativas de adopción de tecnologías de la información en su estrategia. Esta no es una misión delegable a las áreas de TI, puesto que su correcta aplicación requiere un cambio profundo en los procesos y en la forma que concebimos el cuidado de la salud de los pacientes.
Un Operational Backbone no es solo una infraestructura tecnológica, sino un facilitador estratégico que permite a las instituciones de salud transformarse y de forma ágil introducir los cambios y las innovaciones exigidas en un contexto donde la confiabilidad y la seguridad no son negociables. El optimizar procesos clave, garantizar el acceso a información crítica y automatizar tareas repetitivas, contribuye directamente a mejorar la eficiencia organizacional y la calidad del servicio que recibe el paciente.
