Big data en salud

tecnología portátil

Un conjunto de datos y cifras puede no parecer gran cosa a simple vista, pero el big data en la sanidad está proporcionando a las organizaciones una hoja de ruta para mejorar los resultados de los pacientes, mejorar las operaciones y abrir nuevos modelos sanitarios.

En lo que respecta a las operaciones, el big data en la sanidad ayuda a analizar las necesidades de personal, las finanzas y a dirigir los recursos. En cuanto a la atención al paciente, los médicos pueden ofrecer una mejor atención a los pacientes de alto riesgo mediante el seguimiento de los síntomas y la creación de programas de atención preventiva.

Tradicionalmente, el big data se ha clasificado en tres V: volumen, velocidad y variedad, pero esas categorías se han ampliado a cinco para dar cabida a otras capacidades. Ahora también se aborda el valor y la veracidad.

Los lagos de datos permiten múltiples puntos de acceso y recopilación, pero mantienen los datos originales en bruto. “Se trata de una estructura que permite capturar los datos en bruto y luego procesarlos de diversas maneras”, explicó Bogdan. “Está empezando a cobrar fuerza en la sanidad porque tenemos muchos datos que existen fuera de la HCE”.

problemas del big data en la sanidad

Los avances en las capacidades tecnológicas de generación de datos, desde la secuenciación del ADN hasta los relojes sanitarios, han dado lugar al fenómeno del big data. El término “big data” hace referencia a los datos que se generan con rapidez, son notablemente grandes y son difíciles de interpretar con precisión. El acceso a este tipo de almacenes de datos está revolucionando muchos sectores, como la banca, la agricultura y la ciencia. Gracias a sus aplicaciones en la sanidad, el campo de las ciencias de la vida se está convirtiendo en uno de los mayores usuarios de los superordenadores, que se utilizan para almacenar, gestionar e interpretar los datos con eficacia.

Los big data en la sanidad podrían servir para multitud de propósitos. Al igual que en el sector bancario, la IA y los modelos de datos podrían utilizarse para reconocer las filtraciones de datos de pacientes tanto externas (terceros) como internas (trabajadores sanitarios no autorizados). En cuanto a la atención al paciente, se están desarrollando y probando modelos analíticos para la predicción de riesgos y la precisión de los diagnósticos, que en última instancia sirven para minimizar los errores de los médicos. Estos procesos podrían seguir desarrollándose para escudriñar el expediente de un paciente en busca de valores de laboratorio y otros determinantes y luego notificar al médico qué pacientes corren más riesgo de padecer determinadas enfermedades. Además, el uso de estos datos podría contribuir a poner más énfasis en las prácticas de laboratorio seco en comparación con las prácticas de laboratorio húmedo, que podrían ser más económicas. En general, la IA podría utilizarse para convertir los almacenes masivos de datos de los pacientes en soluciones proactivas que ayuden a los médicos a ofrecer un mayor nivel de atención sanitaria integral.

big data e inteligencia artificial

Cómo influye el Big Data en la atención sanitaria en los resultados de los pacientes7 de julio de 2021Imagina un dispositivo médico wearable que te avise si tus actividades cotidianas te ponen en riesgo de desarrollar diabetes. Imagínese una aplicación que le proporcione consejos médicos inmediatos y personalizados basados en su perfil genético. Tecnologías innovadoras como éstas están a la vuelta de la esquina, ya que las herramientas de recopilación de datos en la atención sanitaria se utilizan para transformar la prestación de servicios sanitarios y ayudar a mejorar los resultados de los pacientes.

Los big data son una cantidad masiva de información sobre un tema determinado. Los big data incluyen información generada, almacenada y analizada a gran escala, demasiado grande para gestionarla con los sistemas tradicionales de almacenamiento de información. En el ámbito de la sanidad, el paso a la digitalización de los registros y la rápida mejora de las tecnologías médicas han allanado el camino para que los big data tengan un gran impacto en este campo.

Muchos sectores utilizan el big data para conocer a sus clientes y adaptar sus productos o servicios en consecuencia. En el ámbito de la sanidad, las fuentes de big data incluyen los historiales médicos de los pacientes, los registros hospitalarios, los resultados de los exámenes médicos y la información recogida por las máquinas de pruebas sanitarias (como las utilizadas para realizar electrocardiogramas, también conocidos como EKG).

genómica

ResumenLos datos masivos formarán parte de la próxima generación de desarrollos tecnológicos, permitiéndonos obtener nuevos conocimientos a partir de las enormes cantidades de datos que produce la vida moderna. Existe un gran potencial para la aplicación de Big Data a la atención sanitaria, pero todavía hay que superar algunos impedimentos, como la fragmentación, los altos costes y las cuestiones relativas a la propiedad de los datos. Prever un papel futuro para el Big Data en el contexto de la sanidad digital significa equilibrar los beneficios de la mejora de los resultados de los pacientes con los posibles escollos del aumento del agotamiento de los médicos debido a una mala implementación que conlleva una complejidad añadida. La oncología, el campo en el que la recopilación y utilización de Big Data se inició con programas como el TCGA y el Cancer Moon Shot, ofrece un ejemplo instructivo, ya que vemos diferentes perspectivas proporcionadas por los Estados Unidos (EE.UU.), el Reino Unido (RU) y otras naciones en la implementación de Big Data en la atención al paciente con respecto a su enfoque de centralización y regulación de los datos. Basándonos en los enfoques globales, proponemos recomendaciones para las directrices y regulaciones del uso de datos en la asistencia sanitaria centradas en la creación de una identificación global única del paciente que pueda integrar los datos de una variedad de proveedores de asistencia sanitaria. Además, ampliamos el tema hablando de los posibles escollos del Big Data, como la falta de diversidad en la investigación de Big Data y los riesgos de seguridad y transparencia que plantean los algoritmos de aprendizaje automático.