El programa de telemedicina de crónicos de La Fe ha reducido hasta un 60% los reingresos de personas con enfermedades crónicas.

Como en cualquier otro ámbito, el procesado de información de salud es sinónimo de éxito. Sin embargo, ante el volumen que supone aglutinar los datos sanitarios de toda la población es necesario asegurar que dicha información es de calidad, de lo contrario puede llevar a decisiones incorrectas y resultados de investigación o ensayos clínicos sesgados, una cuestión que puede tener importantes repercusiones de salud pública.

Esta falta de calidad de información no controlada «implica un inevitable aumento de los costes por su corrección», según explicó Carlos Sáez, de VeraTech for Health-start up valenciana que ha creado Qualize, un eficaz instrumento para depurar los caudales de información médica-. Sáez argumentó en la última Jornada Novartis de Innovación e Información celebrada en Valencia- que el problema de calidad de datos es si cabe más importante en esta era del Big Data, «donde para 2020 se espera que el volumen de datos de salud se doble cada dos meses».

Los principales problemas de calidad de datos encontrados podrían resumirse en prescripciones médicas incorrectas, información clave faltante, inconsistencias, datos fraudulentos, variabilidad de información, entre hospitales y profesionales, en el tiempo, información duplicada e información poco útil.

Según el portavoz de VeraTech for Health -spin-off del grupo de Informática Biomédica (IBIME) de la Universitat Politècnica de València-, con la utilización de una herramienta como Qualize «las instituciones pueden beneficiarse de un proceso de auditoría y mejora continua de sus datos, optimizando sus procesos basados en información, reduciendo costes y errores, y ofreciendo prácticas asistenciales homogéneas». Pero una vez salvados los escollos, las grandes bases de datos sanitarias pueden convertirse en procesos muy eficaces para la gestión hospitalaria.