“scientia potentia est ” —el conocimiento es poder

Hobbes pronunció esta frase en 1668 scientia potentia est, el conocimiento es poder. En las empresas del conocimiento, el conocimiento es capital intelectual, si los jefes de servicio tienen conocimiento, lo que legitiman es autoridad, no poder. El decir que la información da poder es una visión negativa de la actualidad, fundamentalmente retrógrada. La información se debe compartir, todos los integrantes de la organización deben crecer. Nunca pudo haber previsto la asombrosa cantidad de conocimiento que el mundo adquiriría en los decenios siguientes, que son como siglos para la humanidad, cada vez más desigual, economía concentrada, más inequidad . Menos aún podría haber imaginado que gran parte de este conocimiento, y su poder asociado, sería en forma de datos digitales y el conocimiento genómico, predictivo, personalizado. El mundo de la medicina moderna, desde los sistemas de programación hasta los informes de resultados de laboratorio y los datos fisiológicos y de imágenes digitalizados, es un ejemplo tan bueno como cualquier otro. Obtenemos nuestro poder sobre la enfermedad en gran medida a partir de un flujo continuo y profundo de conocimiento digital. Y no es una exageración decir que nuestros actuales sistemas de salud dejarían de funcionar sin este flujo de información digital.

Hobbes habría sido el primero en señalar que las reglas de la lógica no nos permiten concluir de la frase «el conocimiento es poder» que la falta de conocimiento equivale a debilidad. Pero para cualquier médico, está completamente claro que sin nuestros flujos de datos clínicos digitales, no podríamos brindar atención al paciente de alto nivel; no pudimos generar información de mejora de la calidad actualizada y procesable; no pudimos realizar investigaciones clínicas a gran escala (ciertamente no con los enfoques más nuevos de big data ² ); y los sistemas emergentes que brindan apoyo en la toma de decisiones clínicas en tiempo real ³ se quedarían en silencio. En otras palabras, no seríamos capaces, ni por asomo de imaginación, de cuidar bien a nuestros pacientes, ni a corto ni a largo plazo.

. ⁵Esto significa que cada caso quirúrgico genera alrededor de 2000 puntos de datos fisiológicos. Si un procedimiento típico dura 2 horas, eso equivale a 1000 mediciones por hora, y esto ni siquiera cuenta la enorme cantidad de otra información perioperatoria recopilada (evaluaciones preoperatorias, información de enfermería, registros de equipos y desechables utilizados, etc.). Toda esta información está digitalizada y disponible para su análisis y aplicación para orientar la atención y evaluar procesos y resultados. 

Dado que los anestesiólogos son los principales productores de la extremadamente alta densidad de datos en las áreas perioperatorias de HIC, es probable que la inequidad global de datos sea mayor para nuestra especialidad. Esto nos brinda un incentivo para asumir el desafío de mejorar la equidad de datos en medicina. Pero, ¿cómo empezamos a abordar este problema mundial? A primera vista, puede parecer un problema puramente técnico: instalar el hardware y el software necesarios puede parecer una solución sencilla. Pero no lo es. Por ejemplo, la captura automatizada de datos de monitores y otros dispositivos, si bien es una rutina en los HIC, actualmente no es una opción factible en muchos entornos LMIC por una variedad de razones. Además del costo muy alto, requiere una sólida infraestructura de tecnología de la información en el sitio, con personal dedicado y bien capacitado

Este es un enfoque, pero se deben investigar otras soluciones innovadoras para mejorar la equidad de los datos médicos. Estos incluyen potencialmente el desarrollo de registros de salud electrónicos centrados en las partes interesadas de bajo costo y la creación de conjuntos de datos de acceso abierto para la investigación y la mejora de la calidad perioperatoria. Las agencias federales de financiamiento han reconocido la importancia de la equidad de datos y la necesidad de armonizar fuentes de datos dispares. 

Al resolver la inequidad de los datos, los médicos de todo el mundo pueden mejorar la salud de sus pacientes, apoyados y animados, como dijo Thomas Hobbes en otro lugar, «deleitarse en la generación continua e incansable de conocimiento». ¹