Big data salud: definición y evolución

Como cualquier otra industria, las organizaciones de atención médica están produciendo datos a un ritmo tremendo. Big data salud presenta ventajas y desafíos al mismo tiempo, mientras que, paso a paso va transformando el sector.

¿Qué es Big data salud?

Big data salud es como se denomina a las grandes cantidades de información que se obtienen de fuentes tan dispares como los registros hospitalarios, registros médicos de pacientes, investigación biomédica, resultados de exámenes médicos y dispositivos del Internet de las cosas.

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Se trata de conjuntos de datos que requieren una gestión y análisis adecuados para poder generar información significativa que derive en conocimiento. Cuando se consigue, este sistema multidimensional que es la atención médica y el diagnóstico consigue sus objetivos. Los principales son prevenir, diagnosticar y tratar problemas o deficiencias relacionadas con la salud en los seres humanos.

Según un informe reciente, se concluye que “Big data salud crecerá más rápidamente que otros sectores, como la manufactura, los servicios financieros o los medios de comunicación”. En concreto, las predicciones apuntan a que, de hoy a 2025, la tasa de crecimiento anual compuesta sea de un 36 por ciento.

¿Cómo está cambiando Big data salud a toda la industria?

Big data salud ha supuesto una revolución que aumenta la eficiencia de los procesos y mejora la satisfacción de pacientes y profesionales del sector. Sus efectos de cambio positivo se notan en:

  • Reducción de costes. Big data salud y el análisis predictivo predicen las tasas de admisión y mejoran la distribución de cargas de trabajo del personal. Con esta visión se puede reducir la tasa de inversión de los hospitales, a la vez que mejora el aprovechamiento de los recursos disponibles y, por tanto, su rentabilidad. De cara al paciente, mejora su satisfacción puesto que se reducen los tiempos de espera, ya que el hospital cuenta siempre con el personal adecuado y camas disponibles según el análisis todo el tiempo.
  • Seguimiento de salud. Big Data and Analytics junto con el Internet de las cosas (IoT) hacen posible una monitorización más efectiva de distintas estadísticas acerca de los usuarios. Además de los wearables básicos que pueden detectar el sueño del paciente, la frecuencia cardíaca, el ejercicio, la distancia recorrida, etc., existen nuevas innovaciones médicas que permiten controlar la presión arterial, los oxímetros de pulso, los monitores de glucosa y más. Estos avances facilitan la identificación temprana de posibles problemas de salud, logrando que se brinde la atención médica necesaria antes de que la situación empeore.
  • Prevención de errores humanos. Recetar un medicamento incorrecto por error puede tener efectos perjudiciales para el paciente, que en algunos casos derivarían en graves complicaciones comprometiendo la imagen del centro médico o sus profesionales. Tales fallos, en general, se pueden reducir con Big data salud, que permite analizar los datos del usuario y la medicación prescrita. De este modo, el procedimiento digital sirve para corroborar los datos y detectar una prescripción inadecuada potencialmente con lo que se reducen los errores y se pueden salvar vidas.
  • Mejora de la calidad de la asistencia a pacientes de alto riesgo. Si todos los registros del hospital están digitalizados, los profesionales tienen más recursos a los que acceder para comprender el patrón de muchos pacientes. Esto les sirve, por ejemplo, para identificar a los pacientes que se acercan al hospital repetidamente e identificar sus problemas crónicos. De este modo, se puede ofrecer una mejor atención, más personalizada y efectiva.

Big data salud es un gran aliado para el avance en ciencia y tecnología. Es el caso de la inteligencia artificial y soluciones como Watson de IBM, que navegan en grandes lagos de datos en cuestión de segundos y con capaces de encontrar soluciones para diversas enfermedades. Estas nuevas herramientas no solo proporcionan las respuestas adecuadas, sino que entregan soluciones personalizadas a problemas únicos.

Está claro que la tecnología ha transformado enormemente el diagnóstico y la atención médica pero, con Big data salud, los cambios son más inmediatos y tienen un mayor impacto que nunca. Según un reciente informe “el 47% de las organizaciones del sector ya están utilizando análisis predictivo y pueden llegar a ahorrar un 25% o más en costes anuales”.

Créditos fotográficos: metamorworks y Chainarong Prasertthai

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