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Confianza: la próxima frontera.

Hoy nos toca explicar un cuento: pero como la realidad es tozuda, pues...
Primer escenario: Un ciudadano acude a su revisión médica de empresa. En el transcurso de dicho reconocimiento se le practican extracciones de sangre, se recogen muestras de orina, una exploración por aparatos, tensión arterial, y en función de su puesto de trabajo, ECG y audiometría. Al cabo de unos días recibe el informe, ya sea por correo postal o descargándolo de un portal, con los resultados de las pruebas y el informe del médico.

En un gran número de casos, los resultados son normales y por tanto el ciudadano no tiene que hacer nada. Pero en otros casos, hay algún resultado que no es normal y se aconseja la visita bien al médico de familia, bien a un médico especialista.

Así que nuestro ciudadano, ya convertido en paciente, acude a la consulta del médico; supongamos que es el de familia. El médico leerá el informe, valorará los resultados de las pruebas, y las volverá a indicar para repetirlas.

Segundo escenario: un paciente que acude al médico de familia con una determinada sintomatología, el profesional indica unas pruebas diagnósticas y tras valorarlas, ordena una derivación a un especialista. Cuando acude el paciente a consulta con el especialista, tras valorar las pruebas ordenadas por el médico de familia, ordena repetir las pruebas de nuevo.

Tercer escenario: un paciente que está acudiendo a la consulta de un médico privado y ordena que se le practique una prueba. El resultado de dicha prueba aconseja practicar un determinado procedimiento, procedimiento que por la razón que fuere, no está incluido dentro de las prestaciones de su póliza. Así que este paciente acude a la medicina pública con los resultados de las pruebas, incluidos los resultados de diagnóstico por la imagen, donde se le ordenarán de nuevo la realización de las mismas pruebas que indicó el profesional de la privada.

¿De verdad tiene que ser así?

Varias consideraciones: puede que no sea posible capturar los resultados de los escenarios 1 y 3 en el sistema de información del médico del centro público. Puede que la demora -por lista de espera- sea superior al tiempo de validez del resultado de una prueba dada. Puede que en función de la patología, la guía de práctica clínica indique la repetición de las mismas.

Por tanto sólo nos queda una posible salida. No existe un nivel de confianza adecuado entre profesionales. No importa si es entre un centro privado y uno público. No importa si es entre el médico de la mutua patronal y el médico de familia. No importa si es dentro de la misma área sanitaria, entre diferentes niveles asistenciales.

No existe esa confianza. Y a menudo, implica la repetición de pruebas que objetivamente no debieran realizarse, con la consiguiente confusión del paciente, que a regañadientes, se somete de nuevo a ellas.

¿Podemos echarle la culpa a los sistemas de información? Ya saben, el personal de IT lleva tatuado en la frente el estigma de Caín, y por defecto, por donde pasamos, no vuelve a crecer la hierba.

Pues aunque indudablemente, en algunos casos, cabe que haya una parte de razón, no siempre es así.

Existen sistemas que permiten que en comunidades donde hay una integración en la provisión pública de salud que permiten la interacción / integración entre diferentes niveles asistenciales. Pero en estos sistemas no consta la actividad de la provisión privada de salud. ¿Es un problema de sistema de información? Hasta cierto punto. Sistemas de información obsoletos en la parte privada y criterios políticos son culpables a partes iguales de la situación.

Hay otras situaciones que rayan lo absurdo. Me explicaban hace unas pocas semanas el caso de un endoscopista, con plaza en la pública y actividad en la privada, que, con una diferencia de pocos días practicó exactamente la misma exploración al mismo paciente –una colonoscopia- primero en el centro privado y luego en el público.

Independientemente del conflicto ético de la repetición de la prueba, considerada de riesgo, que con tan poco margen de tiempo arrojó exactamente los mismos resultados, cabe suponer que quién indicó la prueba tuvo acceso a los resultados de la primera exploración, con lo cual podría haberse evitado la segunda exploración.

¿Confiaba menos en el resultado de la privada el médico que ordena la prueba, siendo quien firmaba exactamente el mismo endoscopista que tenía en su hospital?

¿Los medios técnicos de los que dispone nuestro endoscopista en el centro privado son inferiores a los del centro público?

Como ven, no es tanto un problema de sistemas de información como un problema organizativo. Y a menudo, ni eso.

Es un problema de confianza.

Big Data y Machine Learning: salvando vidas

Cuando leo últimamente sobre Big Data, al igual que me pasa cuando leo sobre Blockchain, pienso que es un tema del cual todo el mundo ha oído hablar, tiene opinión, hay mucho mito, y al final, como en el caso de los Reyes Magos, "el Big Data son los padres".  Así pues, podemos encontrar sin demasiada dificultad artículos y posts en los que se ensalzan las bondades de esta tecnología en diferentes campos, incluida la salud. 

Por otro lado si hablamos de Big Data y salud, la primera cuestión que nos asalta (conceptos explorados por cierto en algunos posts en este mismo blog) es cómo agregar los datos que proceden de wearables para construir el repositorio de Big Data. 

La realidad, que es mucho más tozuda de lo que queremos admitir, ya nos indica que tenemos unos estupendos repositorios en los que desde hace décadas venimos alimentando con multitud de datos de salud y estilo de vida. 

Me refiero a los ubicuos -y a menudo denostados- sistemas de información sanitarios, la Historia Clínica Electrónica (HCE). Cumplen todos los requisitos de Big Data y las 4 Vs, y en función del grado de detalle de datos como los resultados de análisis clínicos (aún hoy día, algunas integraciones con HIS se limitan a capturar los resultados como documentos PDF, mientras que otras -las mejores- tienen la integración a nivel de dato) podremos extraer información más significativa o no. Además, en especialidades como Atención Primaria, es común que en el proceso de historiado se realice un inventario de hábitos y estilo de vida, lo cual enriquece aún más el repositorio.

Y es para nota si además estamos en un contexto en que existe un nexo de unión entre los diferentes niveles asistenciales para disponer de una visión única de la HC del paciente. A menudo se olvida que el paciente no aparece por un hospital porque sí, si no que habitualmente viene derivado de Urgencias o de Atención Primaria.

Bien, tenemos un océano de datos y es relativamente fácil ahogarnos en él

Puede que nos venza la emoción y que, al no saber qué buscar, lancemos un algoritmo de data mining para que nos descubra pautas sobre las que podamos trabajar posteriormente, o bien, si tenemos una idea clara de lo que queremos buscar, lanzar algoritmos de machine learning.

Definiendo un número finito de variables de búsqueda dentro de un universo dado, y previa disociación (anonimización) de los mismos para cumplir la normativa de protección de datos, ya podemos empezar a usar nuestro Big Data.

Hasta ahora, he hecho un ejercicio más o menos teórico del qué y del cómo. Tal vez sea conveniente hablar ya de realidades.

El 13 de septiembre de 2016 fui invitado por IBM Research Zurich a un evento llamado "Think Discovery for Life Sciences and Healthcare - Transforming through Data", un evento muy exclusivo en el que se hablaron de aplicaciones reales del uso de IBM Watson en el sector salud, y en el que se habló, entre otras cosas, de modelar conocimiento... ¿os suena?

Bien, una de las ponentes era la profesora Varda Shalev, MD MPH, CEO del Instituto de Investigación e Innovación Maccabitech, vinculado al HMO Maccabi, de Israel. Además de ello, es médico de familia en activo. Debo deciros que las ponencias fueron de gran nivel, pero la de la profesora Shalev -The community care of the future- me impactó de un modo que no os podéis imaginar.
Sketchnote de la charla "The community care of the future", por Varda Shalev / Maccabitech
IBM Research / www.seeheardraw.com
Entre otras cosas, nos explicó el problema que tenían para detectar el cáncer colorrectal de intervalo, es decir, el que aparecía entre dos colonoscopias separadas entre sí por un intervalo de años. Y nos contó que extrajeron un universo de 606.000 pacientes, definiendo 20 variables concretas, basándose en la evidencia de que forzosamente tenía que haber en pacientes con pólipos una caída en la cuenta del hemograma, y aplicaron un algoritmo de machine learning.

¿El resultado? Espectacular, lo podéis leer en este paper. Crearon un algoritmo de detección de riesgo (predicción de que un paciente dado pueda desarrollar un cáncer colorrectal en los próximos dos años) en base a los resultados de un hemograma; a los pacientes a los que les aparece una alerta se les realiza una colonoscopia: en el 80% de los casos aparecen pólipos, con un 0,5% de falsos positivos. El resultado en salud es que en Israel la mortalidad debida a cáncer colorrectal ha ido cayendo en los últimos años

Esto demuestra más allá de cualquier duda que el uso de los datos almacenados dentro de una HCE, tratados como Big Data y usando algoritmos data mining / machine learning pueden salvar vidas.

Referencias

¿Big Data o un lío de datos?


Entrada publicada originalmente en inglés en el blog de HIMSS Europe como "Big mess or big data?" el 08/11/2016. Publicado con permiso de HIMSS Europe.

¿Hay alguien que no haya oído hablar sobre big data? Porque, por lo que parece, cada vez es una parte más importante de cualquier aspecto de nuestras vidas, incluyendo el sector salud, por supuesto.

Pero, ¿el sector salud está preparado para utilizar big data? Hay algunos detalles sobre los cuales tendremos que meditar. En primer lugar, deberíamos saber que estamos tratando información de pacientes cuyos datos proceden de orígenes muy variados. Por poner un ejemplo, se considera que los datos que alimentan un repositorio big data son un 20% estructurados y un 80% no estructurados, lo que significa que nos encontramos con una dificultad añadida para gestionarlos.

Así pues, vamos a hablar sobre las cuatro "V" que definen big data:
  • Volumen, porque estamos tratando cantidades enormes de datos
  • Velocidad, porque estamos tratando datos que se generan muy rápidamente
  • Variedad, porque estamos tratando una gran variedad de datos
  • Veracidad, porque necesitamos un nivel adecuado de confianza sobre los datos

¿Qué pasa con la calidad? Cuando estamos tomando decisiones basadas en tecnología big data, debemos asegurar la calidad de los datos almacenados. ¿Cómo podemos asegurar la calidad de los datos? ¿Podemos imaginar controlar la calidad en el momento de la adquisición de estos datos?

Pensemos sobre los datos generados por wearables. ¿Podríamos asegurar que proceden de una fuente fiable? O puede que la metadata no estructurada que a menudo se registra adicionalmente resultaría ser más un lío de datos que big data.

Almacenamos una cantidad de información enorme. ¿Tenemos alguna idea de qué datos son los relevantes? ¿Tal vez podríamos utilizar algoritmos de data mining para descubrir pautas que podamos usar y re-usar posteriormente?

En España decimos “Los árboles no nos dejan ver el bosque”, que podríamos adaptar fácilmente a "Los datos no nos dejan ver el conocimiento". Porque necesitamos conocimiento, no datos brutos, para poder tomar decisiones. Necesitamos un nivel superior, más allá del concepto big data, para mejorar la integridad y calidad de los datos.

Tengo suficientes razones para decir que "Big data, y quiero resaltar, el big data como lo conocemos hoy, está poco y mal utilizado. Punto".

Datos VS Conocimiento. Bienvenidos al mundo de las ontologías. 

En el siglo XXI no deberíamos hablar de datos, deberíamos hablar de conocimiento. Deberíamos modelar los datos de modo que pudiéramos representar el conocimiento. ¿Cómo lo podríamos hacer?

Os voy a introducir en el concepto ontología. Las  ontologías son un método semántico para modelar dominios de conocimiento, estableciendo relaciones entre las diferentes entidades así como estableciendo taxonomías. Las ontologías son la base de cognitive computing, más allá de los conceptos HADOOP o big data. Los datos están estructurados en una red n-dimensional donde cada elemento del dato está vinculado a n-atributos diferentes y sus clases. Además, las ontologías permiten gestionar de manera eficiente el aseguramiento de la integridad entre diferentes declaraciones de datos, ya que se pueden aplicar diferentes reglas de integridad.

Cuando hablamos sobre reglas, podemos usar ejemplos simples tales como "esta persona es una mujer, no es un hombre"; de este modo podríamos evitar registros de historia clínica tales como "paciente hombre de 80 años, con 9 embarazos y seis nacidos vivos" (extraido de una historia clínica real).

Otro ejemplo de declaración puede ser "una botella de Chardonnay blanco de Australia va bien con el pescado".

Esta declaración revela algunos atributos de los datos:
  • Hecho de uva (Chardonnay)
  • Tiene un país de origen (Australia)
  • Tiene un color (blanco)
  • Tiene un contenedor (botella)
  • Tiene un gusto (moderado)
Del vino probablemente podemos tener aún más información (por ejemplo, marca, azúcar y así sucesivamente) y lo podemos vincular con otras clases como pudiera ser comida. Como podemos ver, las ontologías pueden definir todos los atributos dentro de un dominio de conocimiento específico.

Ontologías y Sanidad

¿Por qué no hablamos de ontologías en sanidad y patologías? Consideremos la neumonía, por ejemplo. La ontología se podría representar (epidemiología, tratamiento, síntomas, y más), así:

Fuente: Florida Institute for Human & Machine cognition (IHMC)
Pero, ¿qué pasaría si representamos esta patología en un paciente?

Uno de los mejores ejemplos de cómo representar una patología en un paciente concreto utilizando ontologías lo podemos encontrar en “Infectious News”. El día 13 de septiembre de 2016, la Dra. Meghan May escribió sobre los problemas de salud que afectaron a Hillary Clinton el 11 de septiembre de 2016. La Dra. May supuso que Clinton tenía neumonía. Desarrolló una entrada de historia clínica (supuesta) de Clinton (que podéis leer en el link anterior) y la modeló como una ontología.

Fuente: Infection News. Dr. Meghan May "After Careful Review, I suspect Hillary Clinton actually has... Pneumonia" 13/09/2016


Conclusión

Como se pueden ver en los ejemplos anteriores, las ontologías son un método perfecto para trabajar con conocimiento. Recordad: si queréis cumplir con normas como EN/ISO13606, o queréis trabajar con sistemas cognitive computing como IBM Watson, no tenéis otra elección que usar datos estructurados y modelados como conocimiento.

Debéis trabajar con ontologías. Un método sencillo para organizar y asegurar la calidad de los datos recogidos.

Este es el futuro.

La pregunta es: ¿estamos preparados para trabajar con el increíble potencial que nos ofrecen las ontologías en el sector salud?

Quiero agradecer la ayuda y contribución inestimable a la redacción de este post de mi colega Inma Roig

Conferencia inaugural del Congreso Europeo de Salud Digital

Y por fin llegó el momento... Ya expliqué cuáles fueron las circunstancias y las sensaciones que experimenté tanto en la preparación de la conferencia, como en el desarrollo de la misma.

Además del equipo que me ayudó en la preparación de la misma (Francisco Araújo, Inma Roig, Dr. Damián Gallegos y la Dra. Eugènia Miranda), tuve la inestimable ayuda del equipo de técnicos del Palacio Miramar, así como de Marisa Merino y de Mónica López.

Como spoiler, decir que en el transcurso de la conferencia mencioné a: Dra. María José Mas, Dra. Lucía Galán, Dra. Amalia Arce y Dr. Salvador Casado. Cada uno de ellos merece mi reconocimiento por su gran labor divulgativa.

Y utilicé en la parte final de la conferencia una historia de Rosa Pérez.

A continuación, el maravilloso sketchnote que preparó Mónica López, @Mo1ni1ca1.


La presentación que acompañó a la conferencia.

No lo demoro más. Con todos vosotros el vídeo, 50 minutos de acción, al más puro estilo de "Perdidos en Pandora".

¡Disfrutad!


Digital health and healthcare organisation strategy: four views, one vision.

Article posted on: August 15th, 2016 in the HIMSS Europe blog. Revised August 30th, 2016. Reposted with permission of HIMSS Europe.

The role of healthcare CIOs has been changing in recent years.

Initially they were a sole system’s Kerberos that was refractory to any kind of innovation, with a mindset limited to solve administrative, financial tasks.

Now, they have a more global mindset, watching over the whole organisation, and have taken on the role of the CEO’s right hand man. They are switching the focus of IT systems and services from being cost centers to being profit centers. They are conscious that their work impacts the way care is delivered and how patients / customers perceive quality of service.

But the challenges are increasing: the next step is ensuring that IT-related activities fit healthcare organisation strategy. It is key that these activities are fully aligned with the strategy defined by top management.

How can this be done?

Aligning IT with the organisation’s strategy
Let me introduce the concept of the balanced scorecard. The balanced scorecard is a way to align the entire organisation to the strategy and also to measure their performance. First described by Robert S. Kaplan and David P. Norton in the article, “The balanced scorecard – Measures that drive performance”, in the Harvard Business Review January-February 1992 issue. It was seen as revolutionary back then, because they were the first to say “what you measure is what you get”.

The balanced scorecard is defined as a set of measurements that give top management a fast, but comprehensive view of the business. And Kaplan and Norton point out that the operational measures drive financial performance.

Let me adapt it for a classical healthcare CIO role.

Courtesy of Costaisa Group ®

For them, a balanced scorecard offers a view on performance from four different perspectives: Production & Innovation, People, Customers & Patients and Financial. The healthcare CIO needs to focus on getting the best performance in each one of these areas.

Let me step into the shoes of a healthcare CIO for a moment.

Production & Innovation 
In this area we could identify for example EPRs, telemedicine and fully integrated tele-monitoring systems. We should work to avoid isolated information silos and we should be focused not only on recording data correctly but also on how to extract knowledge from this data, too. 

Initiatives such as programs to improve delivery of service to e-patients, practice communities to empower GPs, and data mining systems that could deep dive into our data repositories (big data), or perhaps programs to explore local patient behaviour in social networks that can be filtered for our community. 

This could also include, all the activities related to innovation and the different approaches to it, and could even consider searching “put-to-market” scenarios. 

People 
Our healthcare professionals. Our most valuable asset. We should empower them by promoting a culture of collaboration, across departments, with the aim to share knowledge. We should unlock the incredible power of corporate social networks. 

We could improve the visibility of our healthcare professionals helping them to build strong digital identities, through professional networks like LinkedIn, social networks like Facebook and Twitter, even supporting them in the creation of a strong professional blog ecosystem. 

It’s the best way to involve our healthcare professionals; without them, its impossible to avoid failure. 

Customers & patients 
We should improve the communication channels between patients and the healthcare organisation. And that means all channels. Social networks is a crucial part of this. 

A strategy of starting conversations via social networks is a necessary first step. Every citizen should be able to ask us using the communication channel they prefer and need to be answered in a very short time. The use of apps, mobile devices, and even the possibility to ask our professional’s anonymous questions should be considered. 

Financial 
Who pays the party? Because It’s necessary to know how to finance it. Donations? Corporate responsibility? Government funds? Advertising? 

The only limit is our imagination. 

Footnote 
CIOs should be prepared to play a determinant role in their healthcare organizations. They have got a well-trained mind. They are able to deploy paperless scenarios (and not only at a clinical level, trust me). They have got entire healthcare processes in their heads. The consequence should be better delivering of care, along with a better and more collaborative way to deliver it. 

Having a CIO’s unique view of the whole healthcare organization is the key for success. 

This is one of topics to be discussed at the new HIMSS Europe World of Health IT (WoHIT) Conference & Exhibition which will be taking place on 21–22 November 2016 in Barcelona, Spain (www.worldofhealthit.org).

EPR linked to patient safety: a proposal.

Article originally posted July 28th, 2016, in HIMSS Europe's blog, and revised August 28th, 2016. Reposted with permission of HIMSS Europe.

“All men make mistakes, but a good man yields when he knows course is wrong, and repairs the evil. The only crime is pride.”— Sophocles, Antigone

Avoiding patient harm is the next challenge for the healthcare industry. Everywhere. When we stop and think about it, the words which spring to mind include “surgical checklists”, “safety procedures”, “hand washing” and so on.

But what about EPR? What can we do about patient safety from an EPR / EHR / EMR point of view?

The problem

Let's consider the following scenario: patient harm due to medical errors.

Most of these errors are avoidable. In 2013, the “Journal of Patient Safety” stated that there are between 210.000 to more than 400.000 premature deaths per year in the U.S. which are associated with preventable harm to patients.

In Spain we’ve got statistics from “Asociación de Defensa del Paciente”, which calculate the number of litigations due to medical errors. In 2015, there were 14.430 medical errors cased (the majority of them related to waiting list issues), of which 806 resulted death.

It’s a shame.

Its worth noting that these numbers are of course influenced by the number of lawyers who are encouraging patients to sue when any complaint relating to sub standard care is made. That means increasing costs of medical practice costs for all healthcare professionals due to the growing costs of civil responsibility insurances. This can clearly be seen in the US but also we are beginning to see it in Spain, too.

How to fix it

What can be done to solve this problem?

Surely there are a lot of things we could do.

We could, for example, improve the decision-making processes. In particular, we could examine how a doctor evaluates vital signs, symptoms, laboratory test results and diagnostic images to determine a given diagnostic.

These kind of processes are supported by clinical guidelines, approved by the CMO, or provided by healthcare regional and national administrations. These guidelines include a decision-driven flowchart (or something similar) which specifies each step the doctor should follow. It’s the safest way to conduct diagnostic treatment processes, because they are evidence based, peer-reviewed procedures. Following a clinical guideline is safe for the patient, but also for the healthcare professional. And it’s cheaper for all the stakeholders, too.

And what about EPR? Well, the implementation of clinical guidelines in a commercial EPR tends to be a limited document attachment with no business rules embedded into it, except perhaps for the possibility to provide an alert when a given condition has been identified (for example, a threshold value for a vital sign or a specific diagnostic).

The proposed solution

What needs to be done? The decision flowchart needs to be imbedded as a set of business rules into the EPR. What this means is that the EPR would follow a diagnostic decision-making process driven by clinical guidelines, assessing the healthcare professional in each step, proposing suitable diagnosis and treatment options at every step, avoiding mistakes and protecting patients with the safest, most convenient procedures.

This means that the EPR would be transformed from an input tool with limited intelligence to a veritable medical record and assessment tool. A system designed to improve patient safety. The EPR in this context should be a system that is preventing harm. That is our goal.

Consider, for example, a female patient, with suspected breast cancer. All the symptoms and tests reveal that it’s breast cancer. But the healthcare professional didn’t have access to the biopsy results. And without them, they can’t make a final diagnosis of breast cancer. A typical commercial EPR, would allow this perosn to record a final diagnosis of breast cancer. 

In our proposed smart EPR it would alert us to the fact that biopsy results are missing, and offer the option to order them if we hadn’t already done so, showing a CPOE window with the relevant options pre-selected.

This is only one example of how we could improve patient safety using an EPR.

Footnote

There is a lot of work to do.

One of the most famous quotes from Star Trek is: "To boldly go where no man has gone before..."

It’s time to come together, explore the EPR technology boundaries, with a view to ultimately improving patient safety.

This is one of topics to be discussed at the new HIMSS Europe World of Health IT (WoHIT) Conference & Exhibition which will be taking place on 21–22 November 2016 in Barcelona, Spain (www.worldofhealthit.org).

Cocinando una conferencia inaugural.

Al inicio de mi exposición. Foto cortesía de Mónica López (@mo1ni1ca1)
Decíamos ayer... Hace ya demasiado tiempo que no escribía nada en este espacio, así que hoy he decidido volver a la carga.

Han pasado muchas cosas en este año y pico que he estado "out", algunas explicables y otras no tanto, pero no es el objetivo de la entrada de hoy.

El día 1 de junio, mientras estaba comiendo con un amigo y compañero de batallas, recibí una llamada de un teléfono móvil que no tenía registrado. Temiendo encontrarme con el/la inevitable vendedor de telefonía móvil o de seguros, me puse al habla. Al otro lado, una voz de mujer. Me costó reconocerla. Era Marisa Merino. Médico, gestor, investigadora, líder del proyecto europeo Carewell. Inteligente y brillante a partes iguales. La conocí en una cena de EuskoSanidad Digital -el equivalente en Euskadi del mítico grupo de Whatsapp de Health20BCN-, la tenía sentada justo enfrente. Alguien difícil de olvidar. Volviendo al hilo de la cuestión, me contó que quién debía dar la conferencia inaugural había excusado su presencia en el Congreso Europeo de Salud Digital y me propuso que la hiciera yo. Dudé solo un milisegundo. Acepté.

Tras colgar, pensé "y ahora de qué hablo", porque a todo esto, tenía escasos 15 días para preparar la conferencia. No era una ponencia más. Y tenía que ser un punto más que un TED. Marisa estaba volando, así que llamé un poco más tarde. La pregunta que me hizo fue "bueno, y a todo esto, ¿qué nos vas a contar?". Ella estaba con Mónica López, mi gran valedora. Le expliqué someramente lo que tenía en mente. Ofrecí enviarle una propuesta de guión. Le encantó.

El siguiente paso es reclutar un equipo. Para mí, preparar una conferencia significa trabajo en equipo. Dado que iba a representar desde un punto de vista institucional a la compañía para la que trabajo, pedí a Francisco Araújo, el MarCom de Costaisa, que me asignara un diseñador gráfico. También me dio un valioso consejo: una conferencia inaugural debe ser disruptiva. Debo añadir que Costaisa me dio total libertad para que hablara de lo que quisiera, sin ningún tipo de corsé ni exigencia, cosa que agradezco profundamente.

Por otro lado tenía al equipo EHROS, formado entre otros por Inma Roig y el Dr. Damián Gallegos. Ellos me ayudaron a pulir algunos aspectos del guión y a la búsqueda de referencias bibliográficas. Especial mención a Inma por su apoyo y visión.

También necesitaba un punto de vista externo. Que pudiera tener, por independiente, una visión crítica del discurso, alguien que fuera capaz de ponerme en crisis. La elección recayó en la Dra. Eugènia Miranda, de la Xarxa Santa Tecla. No puedo estar más satisfecho de su aportación. No se limitó a revisar el speech: hizo más. Gran parte del éxito de la conferencia -lo digo públicamente- se lo debo a ella. Marcó la diferencia. No se puede imaginar lo agradecido que estoy a sus sugerencias, a su apoyo y sobre todo, a su visión fresca y diferente de la jugada.

Crear una buena conferencia es como practicar buen sexo: poco a poco se tiene que acariciar la imaginación de la audiencia, hasta lograr llevarla hasta el clímax.

Preparé un guión con cinco ideas directrices -al más puro estilo TED- muy disruptivo, buscando el equilibrio entre el leitmotiv del congreso con el toque humano.

¿El resto? Sensaciones personales, sobre todo. Los ensayos "ad nauseam". La presión de que dar una conferencia inaugural crea hasta cierto punto el marco de referencia de las siguientes intervenciones. El temblor de mis manos mientras hablaba. Algunos "lapsus mentis". A pesar de todo, tras 51 minutos, el auditorio aplaudió. Lo mejor, las felicitaciones generalizadas, empezando por la propia Marisa. Como siempre, soy mi peor crítico. Hay cosas que debo mejorar.

¿Cuándo me podréis ver? Tan pronto esté disponible el video, en el próximo post...

Para amenizar la espera, aquí tenéis el fantástico resumen de sketchnotes realizado por Mónica López.


¡Paciencia!

De ratones y certificaciones.

Entro en LinkedIn y veo una actualización del status de un amigo. Ahora es asesor de una compañía desconocida. Busco la empresa y aparentemente es un portal que mantiene una historia clínica en modalidad ASP. No hay referencias, poca información y cláusulas un tanto abusivas. Para acabarlo de arreglar, en las condiciones de privacidad mencionan a Google AdWords. ¡Apaga y vámonos!

Anoto mentalmente que nunca iré a consulta con ningún médico ni centro que tenga esta HCI. No me merecen confianza. No me la merece ningún centro que no respete la normativa vigente, por mucha excelencia clínica que me vendan.

Este es el desencadenante de esta reflexión.

Todos, más o menos, en diferentes foros, hemos manifestado nuestra preocupación por la avalancha de apps de salud. Y todos en algún momento, hemos manifestado nuestro convencimiento de la necesidad de la regulación, acreditación, certificación u homologación de las mismas.

Pero nunca, ninguno -con la honrosa excepción de Julio Mayol- ha planteado la necesidad de certificar u homologar el sistema de información sanitario que se implanta en una consulta, en un centro sanitario, en un hospital... en una Comunidad Autónoma.

¿Y por qué? Se supone que con el cumplimiento de la normativa reguladora básica debiera ser suficiente. LOPD y autonomía del paciente, entre otras. ¿Exigimos un certificado que acredite que es cierto lo que manifiesta el proveedor? De hecho, fuera de la presentación de normas ISO, y cumplimiento de estándares como CMMI, en España pocas veces se exige. Aparte del pequeñísimo detalle que no existe una autoridad de certificación como tal ni una normativa que detalle los mínimos exigibles para un sistema de información sanitario.

En otros países es diferente. En Estados Unidos o México, por poner dos ejemplos, existe una normativa donde detalla qué requisitos debe cumplir una HCI, cuáles son los planes de prueba que debe pasar para poder homologarla y cuáles son los organismos que pueden expedir el certificado.

¿Y cuál es el riesgo y el porqué de este post? Porque aunque las grandes organizaciones sanitarias a priori disponen de equipos humanos de Sistemas que se encargan de verificar la veracidad de las afirmaciones de cada uno de los vendors, existe un nicho de mercado, el de las consultas privadas, que casi siempre por desconocimiento, pueden llegar a usar sistemas que no cumplirían la legislación tanto de protección de datos como la relativa a Sanidad.

Así pues, la definición de los tiempos de respuesta a incidentes (SLA), qué pasa si me quiero ir de tu HCI a otro HCI, costes de mantenimiento y qué incluyen, quién es el responsable de los datos, las medidas de seguridad, el documento de seguridad, los cambios evolutivos obligados por legislación a cargo de quién van, entro otras, tienen que ser las preguntas que deberían poder contestar cualquier empresa proveedora, así como, si es modalidad ASP, dónde residen los datos, entre otros. Y si es cloud, dónde está situado dicho cloud y si está homologado por las autoridades de protección de datos.

Un detalle: a día de la publicación de este post, el único proveedor de cloud que está expresamente autorizado por la Agencia Española de Protección de Datos es Microsoft con su plataforma Azure, quedando expresamente recogida en la resolución los "datos especialmente protegidos".

Para que nos hagamos una idea, la actividad sanitaria privada, según datos publicados en marzo de 2015 por la Fundación IDIS, supone el 28% de la asistencia sanitaria de nuestro país.

Garantizar la seguridad de los datos de los ciudadanos que libremente escogen la medicina privada debería ser también una prioridad.

La entrevista que no fue.

Estudio donde se graba el programa @Mossegalapoma.
A principios de diciembre, mientras estaba a punto de embarcar por segunda vez a México, recibí un correo de Across Health, en nombre de Campus Sanofi, en la que se pedía mi colaboración para contestar unas preguntas sobre el futuro de la e-salud en 2015.

Marqué el mail como favorito para contestarlo cuando pudiera y... bien, estar en otro país es muy absorbente. La realidad es que respondí un mes más tarde.

Desde Across Health me contestaron amablemente diciéndome que el artículo donde debían constar estas preguntas ya había sido publicado.

Dado que en mi opinión las preguntas eran muy interesantes, no os voy a privar de mis respuestas.

En color rojo encontraréis las preguntas y en color negro mis respuestas.

Enjoy it! 

  • ¿Qué cambios cree que tendrá la salud digital en 2015? ¿Cree que veremos algo nuevo o tendencias en términos de…? 
  • Historia Clínica electrónica 
  • En estos momentos estamos en un período de transición, en el que las historias clínicas electrónicas se están empezando a conectar con repositorios regionales y nacionales -incluso internacionales- 
  • Se está empezando a ver un tímido uso de los Personal Health Record 
  • En algunos casos se está evolucionando al registro clínico apoyado en el uso de thesaurus  
  • Tenemos que ver la progresiva integración de los sistemas de telemedicina   
  • La eclosión de las apps de salud de segunda generación: son totalmente autónomas, pero también son capaces de estar integradas en un sistema de información convencional para permitir una mayor comunicación bidireccional médico paciente. 
  • E-Receta 
  • Hasta donde yo sé, con un grado de avance variable, ya está implantada dentro del SNS. El siguiente paso es la interoperabilidad entre CCAA primero, internacional después. En el momento que la eReceta catalana me permita recoger mis medicamentos en una oficina de farmacia de Castellón -por poner un ejemplo- será señal de que andaremos progresando en la buena dirección. 
  • Apps y wearables (para la práctica clínica y/o para monitorización de la salud) 
  • De las apps pienso que... hay demasiadas. Me explico. Si miramos las App Store de iOS o Android, tendremos decenas de miles de apps etiquetadas como de salud, cuando la realidad es que muchas son de wellness / wellbeing. También existen las apps "magufo", las que dicen hacer cosas que en realidad sólo existen en la calenturienta mente del desarrollador. Y después quedan las genuinas, las que realmente lo son y están acreditadas de alguna manera como tales... ¿Cómo diferenciar? ¿Cómo puede un endocrino "prescribir" una app para diabetes si es posible que existan 20 apps diferentes para esta patología? ¿Cuál es el criterio de elección? ¿Acabaremos teniendo apps en guía, como tenemos actualmente fármacos en guía? Para mí la mejor app de salud es la que pueda ser prescrita y pueda estar integrada en el sistema de información que use el médico. Y si encima se adapta al estilo de vida del paciente, facilitándole la entrada de información -incluso entrando la información por él- mejor. El axioma es que la tecnología que funciona es la que no se nota. Si se nota es que tiene algún problema de concepción o diseño.
  • En cuanto a los wearables... si hablamos de los que están disponibles comercialmente, tienen dos problemas: el primero la duración de batería entre cargas. El segundo la precisión. Mi pregunta es: ¿realmente nos aportan información significativa? Tal vez para deportistas -especialmente runners- puede que sí. Para el resto no lo tengo tan claro. Además está el problema de la adherencia al uso de los mismos. Si son para uso clínico, por muy wearables que sean ya pasan a la consideración de medical devices... Aún así y todo, no veo a corto plazo una explosión en este campo. Mención aparte merecen los wearables que permiten el "self quantifying". Para estos veo un futuro prometedor, aunque encajan más con wellness / wellbeing que con salud. 
  • Uso de tecnología por parte de profesionales sanitarios (desde uso en su práctica clínica hasta prescripción de enlaces y apps). Creo que en los últimos años ha habido un grado considerable de avance. Pero no nos engañemos. Si bien es cierto que la mayoría de profesionales sanitarios ya dispone de smartphones, es una minoría la que le saca "jugo" para actividad asistencial. En los clínicos más jóvenes y en ciertas especialidades -como puede ser Pediatría- creo que hay un uso mayor de la tecnología, llamémosle app, llamémosle nuevas formas de relación con el paciente (Whatsapp / email) o prescripción de apps y webs. 
  • Uso de tecnología por parte de pacientes para monitorización y/o autocuidado Estamos avanzando en este aspecto, es cierto, incluso en segmentos de población que a priori nos pudieran parecer refractarios como pudieran ser los adultos mayores. En algunos pilotajes de telemedicina para crónicos el grado de adherencia de los pacientes de edad avanzada al sistema suele ser elevada. ¿Por qué? Porque tienen feedback de los resultados. Se sienten mejor controlados, por tanto más seguros y esto impacta positivamente en sus actividades de la vida diaria. La consecuencia es que no hay que invertir tantos recursos en ellos
  • Algún otro elemento de la salud digital que desee destacar. Hablaría del "palabro" de moda, del Big Data. El problema es que si no tenemos el software adecuado que nos encuentre pautas y correlaciones en el marasmo de datos, que a su vez nos permitan formular preguntas concretas, poco provecho le sacaremos. También hablaría de otro término de moda, las redes sociales en combinación con Big Data. Todo esto está muy bien, pero no nos equivoquemos: en estos momentos los datos no nos están dejando ver el conocimiento.
¿Más preguntas?

Usando un Personal Health Record.

Como os explicaba en enero en este post, me sometí a toda una serie de exploraciones resultado de una revisión médica de empresa. No entraré en muchos detalles de lo que se encontró, pero sí hubo un hallazgo que motiva que haga un control semanal: soy pre-hipertenso, lo cual motiva, como ya sabéis mis lectores clínicos, que haga una dieta baja en sal y ejercicio.

Pero además, se me piden controles semanales. Tengo un tensiómetro digital de muñeca que no se puede conectar a nada y es el el que uso para mis mediciones. Esas mediciones se tienen que apuntar.

Claro, como buen geek, esto de apuntar cosas en una libreta, incluso en una hoja de cálculo, me subleva. Y no tengo tiempo de dedicarme a hacer una obra de arte como la que hizo Víctor Bautista con SocialDiabetes.

Así que tras buscar apps que me permitiesen hacer el registro y no convencerme ninguna de ellas, decidí usar un Personal Health Record (Historia Clínica Personal o Carpeta Personal de Salud).

Pensé en usar la que ofrece el Departament de Salut de la Generalitat de Catalunya, pero tan sólo es un visor y no permite que pueda registrar mis resultados.

Así que miré hacia fuera y encontré Microsoft HealthVault.

HealthVault me permite registrar manualmente o a través de un tensiómetro compatible con Continua Health Alliance -de hecho, Microsoft dispone de device store con más de 200 dispositivos, incluyendo pulsioxímetros, glucómetros, básculas, termómetros y más-, con un ecosistema de apps construidas sobre su diccionario de datos, la posibilidad de registrar directamente, ya sea en la web o por las apps HealthVault disponibles para Android, iOS y WindowsPhone... 

¿Seguridad? Desde España se accede a una instancia situada físicamente en un datacenter de Microsoft situado en Amsterdam, replicado en Dublín y que está asociada al NHS.

¿Para entrar? Tener una cuenta Microsoft, aunque también es posible como usuario una cuenta de Gmail, por ejemplo.

Desde que lo uso, puedo registrar allí mis mediciones de tensión arterial, me permite hacer gráficos, recoger otros datos de salud... con la seguridad de que los datos no se guardan en el dispositivo y aunque lo cambies, siempre los tendrás contigo.

Si eres un paciente crónico y necesitas tener un control de constantes, es probablemente la mejor opción gratuita que puedas usar.

#Teléfono: uso clínico, seguridad y legislación aplicable.

Tras la extraordinaria acogida del post anterior sobre Telegram, me quedó la inquietante duda de que a veces queremos ser más papistas que el Papa.

Dicho esto, cabe recordar que nuestra legislación de protección de datos no tiene un alcance limitado sólo a los sistemas de información electrónicos; en realidad cubre TODOS los aspectos que tienen que ver con datos, tengan la índole que tengan y estén soportados en el soporte que sea.

Es decir, dejar una HC en papel encima del mostrador a la vista de todos, el carrito de HC sin vigilancia, abandonar la consulta o el box de urgencias con el paciente dentro sin bloquear la estación de trabajo para impedir su manipulación, llamar en voz alta o por megafonía al paciente por su nombre y apellidos en la consulta son también vulneraciones de la norma.

Después de haber hablado de Telegram y Whatsapp, y leer noticias como las de las consultas telefónicas del Servicio Gallego de Salud, a uno le asalta la duda si realmente las comunicaciones telefónicas con red fija o móvil hacia centros y profesionales de salud cumplen los mismos criterios que sin rubor alguno exigimos a los sistemas de mensajería instantánea. 

Salvando las distancias, podemos asumir que el servicio de consulta telefónica basado en terminales telefónicos para comunicaciones de voz es otro modelo de mensajería instantánea.

Cuando hablamos de comunicaciones por voz, siempre tenemos en mente la telefonía fija y la telefonía móvil. 

Dentro de las modalidades de voz fija tenemos RTC (por Red Telefónica Conmutada), los sistemas de teléfonos de toda la vida y VoIP (Voz sobre IP), en los que la voz se digitaliza en el terminal de origen y pasa a ser un "chorro" de bits como puede ser cualquier transmisión digital como la de los datos de mensajeria instantánea. En ambos casos la información en principio no está cifrada.

Dentro de las modalidades de telefonía móvil tenemos GSM (Global System for Mobile) donde se digitaliza y cifra la voz en origen, pero sin embargo no se usa un protocolo IP, y VoIP cuyo funcionamiento es similar al de su contrapartida de telefonía fija.

Cabe decir que cuando un usuario / ciudadano / paciente se comunica con un centro de salud, sea público o privado, usa las comunicaciones que tiene a su disposición, es decir, sin cifrar, y sea cual sea el origen de la llamada por parte del ciudadano, habrá un número con una numeración determinada en el lado del proveedor de servicios de salud.

Claro, el ciudadano puede llamar desde su número fijo de casa, puede usar VoIP como Skype con saldo para llamar a un número de teléfono convencional, puede usar su movil con su número convencional, puede usar servicios basados en web/app como FonYou o uno super-novedoso de Ashley-Madison para iPhone y Android- sí, sí, los de la web de infidelidades- que por un módico precio se puede contratar un número de teléfono de cualquier parte del mundo para hacer y recibir llamadas...

En conexiones RTC, la trazabilidad la tenemos garantizada, así como en el caso de las centralitas telefónicas VoIP de los centros sanitarios -aunque tengo mis dudas si la central es del tipo virtual, ya que la electrónica no está físicamente en el centro- pero, ¿y en el caso del paciente?

Si llama desde casa por RTC, se puede trazar. Si llama por VoIP, en función del proveedor, puede o no ser trazable la comunicación. En el caso de Skype, puede ser imposible trazar la llamada desde el terminal al gateway de conexión a la red telefónica convencional.

Si se llama por GSM, la comunicación puede ser trazable, mientras que VoIP, se comporta como el caso de red fija.

Mención aparte la tienen los buzones de voz, pues no he visto en las condiciones de uso de las compañías telefónicas ninguna cláusula que indique dónde se guardan dichos mensajes.

Así pues tengo claro que:
  • las comunicaciones no van cifradas.
  • hay dudas sobre la trazabilidad de las comunicaciones VoIP con origen en el ciudadano.
  • hay dudas sobre la trazabilidad con las centralitas VoIP virtuales que están disponibles comercialmente y que por costo, puedan estar operando en centros pequeños.
  • hay dudas en la identificación unívoca en ambos extremos de la comunicación, sobre todo en el lado del ciudadano.
  • pero nadie pone en duda el uso del teléfono como elemento de comunicación universal con un centro sanitario para prestación de servicios de consulta y orientación.
Tras examinar la Ley General de Telecomunicaciones, y en particular los artículos 33 -secreto de las comunicaciones- y 34 -protección de datos de carácter personal- entiendo que podemos hacer la misma comparación que hice en los post de Whatsapp y Telegram para ver hasta que punto el uso del teléfono como tal es pertinente en un entorno clínico.

En el caso que nos ocupa, una teleconsulta, hay 7 consideraciones a tener en cuenta:

1) No se puede realizar un diagnóstico no presencial, pero sí una valoración u orientación diagnósticas, el diagnóstico sólo lo puede hacer un médico que físicamente esté al lado del paciente, de acuerdo con la legislación española. Este punto es de aplicación por parte del clínico o clínicos implicados en la comunicación, y por tanto, desde el punto de vista tecnológico, nada que objetar. Por tanto, iguales Whatsapp, Telegram y teléfono.

2) Se tiene que identificar de manera unívoca quién está en ambos extremos de la comunicación. La mejor seguridad corresponderá al uso de certificados digitales en ambos extremos de la comunicación; iguales Telegram y Whatsapp que usan como ID único el número de móvil; peor el teléfono pues el clínico no tiene la total certeza de quién está al otro lado del teléfono.

3) Los datos tienen que viajar cifrados. No hay dudas en este aspecto. Telegram supera claramente a Whatsapp en esta área, pero ambos sistemas de mensajería están cifrados; la comunicación telefónica no lo está.

4) Si la información se guarda en el terminal, el almacenamiento debe estar cifrado. Es una opción de los terminales móviles, no así de los fijos. Telegram y Whatsapp a este nivel funcionan igual; en cuanto al teléfono, las comunicaciones vocales no se guardan.

5) La ruta que siguen estos datos tiene que ser trazable. Este supuesto no lo cumple Telegram, Whatsapp sí lo cumple y en el teléfono sólo tenemos la certeza de cumplirlo si en el lado del paciente se contacta por RTC o GSM.

6) Se tiene que conocer dónde físicamente se almacenan estos datos, si aplica. Telegram no cumple este punto, Whatsapp sí lo cumple y en cuanto al teléfono sólo aplica a los buzones de voz, que no queda claro en ningún caso dónde se almacena dicha información

7) Telegram y Whatsapp son dos servicios cuyos servidores están fuera de la Unión Europea y en ninguno de los dos casos cumplen la legislación, aunque cabe resaltar que Whatsapp ofrece mayor información al respecto que Telegram. En cuanto al teléfono, las operadoras de telecomunicaciones autorizadas para operar en suelo español están obligadas a cumplir las disposiciones sobre privacidad y protección de datos. En el caso de servicios de VoIP de uso minorista como Skype cabe analizar cada caso para fijar si cumple o no; por ejemplo Skype es un caso claro de no cumplimiento por la topología de comunicaciones que usa. Así que en función del tipo de comunicación que se use en el lado del paciente, el teléfono puede o no cumplir la normativa.

La conclusión es que Telegram, Whatsapp y el teléfono pueden ser herramientas cuya funcionalidad y usabilidad para teleconsulta no ofrece lugar a dudas, pero jurídicamente no se puede usar para dicho menester en territorio de la Unión Europea. 

Tal vez tenemos que empezar a pensar en grados de seguridad y uso razonables, ¿no créeis?

#Telegram: uso clínico, seguridad y legislación aplicable.

Tras la publicación del post de ayer, recibí un curioso comentario de Rosa Taberner en el que me pedía si podía reescribir "Whatsapp: uso clínico, seguridad y legislación aplicable.", pero cambiando Whatsapp por Telegram.

No hace falta que explique qué es Telegram, en cualquier caso existen muchas fuentes sobre el servicio y no ahondaré en ello, así que pasaré a las 7 áreas de evaluación que establecí en el post de referencia.

No repetiré los preliminares que justificaron el post sobre Whatsapp, así que empezaremos inmediatamente el análisis.

Recordemos: de entrada, el espíritu de la legislación española es que "el desconocimiento de la ley no exime del cumplimiento de la misma"; dicho esto, sin más preámbulo, empecemos. 

En España, la normativa aplicable es la que establece la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD) y existen diferentes guías para ayudar en su cumplimiento. 

En el caso que nos ocupa, una teleconsulta, hay 7 consideraciones a tener en cuenta: 

1) No se puede realizar un diagnóstico no presencial, pero sí una valoración u orientación diagnósticas, el diagnóstico sólo lo puede hacer un médico que físicamente esté al lado del paciente, de acuerdo con la legislación española. Este punto es de aplicación por parte del clínico o clínicos implicados en la comunicación, y por tanto, desde el punto de vista tecnológico, nada que objetar. Por tanto, iguales Whatsapp y Telegram.

2) Se tiene que identificar de manera unívoca quién está en ambos extremos de la comunicación. En el caso que nos ocupa, el ID de Telegram es el número de móvil, y dado que los números de móvil de los clínicos no son de dominio público y conocen perfectamente quién está al otro lado, hay una seguridad razonable de conocer quién establece una comunicación con ellos, dado que el clínico también tendrá el número de móvil de los pacientes que puedan usar este servicio. La mejor seguridad, no obstante, correspondería al uso de certificados digitales en ambos extremos de la comunicación; iguales Telegram y Whatsapp. 

3) Los datos tienen que viajar cifrados. No hay dudas en este aspecto. Los fabricantes han creado un algoritmo que según ellos mismos definen: "We support two layers of secure encryption (server-client and client-client). Our encryption is based on 256-bit symmetric AES encryption, RSA 2048 encryption and Diffie–Hellman secure key exchange". Los detalles técnicos aquí. Hay incluso una competición abierta para romper el algoritmo con un premio de 200.000$ -en BitCoins- para quien lo consiga. Telegram supera claramente a Whatsapp en esta área.

4) Las conversaciones en Telegram se guardan físicamente en el cloud de servidores de Telegram y en el dispositivo móvil. En cuanto a este dispositivo móvil, deberá tener activada la opción de cifrar el dispositivo. Es una opción a nivel de configuración del smartphone que, al menos en el dispositivo del clínico, deberá estar activada. En cuanto al servidor -o mejor dicho, al cloud de servidores- no hay visibilidad sobre ello. Esto plantea una serie de problemas legales insospechados, pues no tener la certeza de dónde se guarda realmente la información, como veremos más adelante, hace que Telegram no cumpla la Ley de Protección de Datos. Whatsapp, de manera inesperada, gana en este terreno.

5) La ruta que siguen estos datos tiene que ser trazable. Este supuesto no lo cumple  Telegram pues la comunicación se enruta hacia un cloud propio en el que, según su propia descripción: "Telegram servers are spread worldwide for security and speed". ¿Qué criterios se usan? ¿Dónde están estos servidores? Nadie lo sabe. Whatsapp en este aspecto es también superior a Telegram. 

6) Se tiene que conocer dónde físicamente se almacenan estos datos, si aplica. Como hemos visto en los puntos 4 y 5, Telegram plantea muy serias dudas en este aspecto. Nadie sabe dónde están los datos. Whatsapp vuelve a vencer a Telegram.

7) Si el almacén de datos está fuera de la Unión Europea, cabe conocer la legislación aplicable en cada caso y si existe algún tipo de acuerdo de reciprocidad de protección de datos con la Unión Europea.  No sabemos dónde están los datos, no hay condiciones legales de prestación del servicio, y por ende tampoco sabemos si se adhieren a Safe Harbour Agreement o no. Lo único que sabemos es que los propietarios son al mismo tiempo propietarios de la red social rusa VKontakte con lo que presumiblemente, en algún momento, los datos pasan, se almacenan y son tratados en el territorio de la Federación Rusa. Aunque Whatsapp no está adherido a un Safe Harbour Agreement, ofrece mucha más información sobre el particular que Telegram. Ninguno de los dos servicios cumple la legislación de protección de datos.

La conclusión es que Telegram, como Whatsapp, puede ser una herramienta cuya funcionalidad y usabilidad para teleconsulta no ofrece lugar a dudas, pero jurídicamente no se puede usar para dicho menester en territorio de la Unión Europea.

Y pese a quien le pese, es mucho más confiable desde un punto de vista estrictamente jurídico Whatsapp que Telegram.