5 razones para implementar el Big Data en el sector de la salud

El término Big Data, o datos masivos, hace referencia a grupos muy grandes de datos, que se caracterizan por su diversidad y complejidad y que son generados de múltiples fuentes como correos electrónicos, redes sociales en internet, transacciones en línea, así como de otra infinidad de recursos.

En salud el Big Data, ya existente ahora, seguirá creciendo como consecuencia, entre otros, del acceso masivo a teléfonos celulares con sensores especializados y de tendencias como la tecnología ingestible, la realidad virtual, las ciudades inteligentes y el internet de las cosas.

Aún cuando existen algunos riesgos que deben considerarse como los riesgos de privacidad y seguridad de la información, dilemas éticos sobre su uso, políticos en cuanto a si existe el marco jurídico adecuado y los retos sobre las metodologías de análisis a emplear, el Big Data no sólo será empleado en salud sino en todos los sectores sociales.

Importancia de implementar el Big Data en la salud

Ahora bien, ¿cuáles serían las razones por la cuales tiene sentido pensar en el Big Data en salud? Aquí van cinco.

1. Porque con el Big Data se puede mejorar el análisis de costo-efectividad de tratamientos para poblaciones específicas.

Con el cambio demográfico y epidemiológico en todas las latitudes del planeta, sumado a la constante innovación tecnológica, los sistemas de salud están enfrentando muchas presiones al gasto, en particular, desde la oferta. Esto ha llevado a los gobiernos a determinar cuáles son aquellos tratamientos con los que se obtienen los mejores resultados sin atentar con sostenibilidad financiera. En esta búsqueda, el Big Data ofrece una gran oportunidad para que los prestadores de salud cambien la estrategia de determinar cuáles son los pacientes de alto costo a entender las variantes características de distintas poblaciones y el impacto de diferentes tratamientos para encontrar así el más costo efectivo.

2. Porque con el Big Data puede servir para prevenir la mortalidad por enfermedades cerebro vasculares.

La implementación de sensores tanto en los celulares como en la ropa, ayudan a desarrollar un sistema de monitoreo constante y una corriente de datos continua y masiva que, si correctamente analizados, pueden enviar alertas tempranas sobre, por ejemplo, fallas cardíacas o pacientes en riesgo directamente al prestador de salud.

3. Porque el Big Data puede mejorar servicios de alto riesgo como las Unidades de Cuidado Intensivo.

Los servicios de salud son sistemas complejos en donde muchas variables interactúan constantemente. Unos servicios, más que otros, representan más riesgo para los pacientes. Uno de las que más es la Unidad de Cuidados Intensivos. El análisis de Big Data en sistemas como este o como el de urgencias, puede ayudar a desarrollar mejores estrategias para mitigar estos riesgos como infecciones asociadas al uso de catéteres, errores en la medicación, sangrados agudos, entre muchos otros.

4. Porque el Big Data puede mejorar los servicios de vigilancia de epidemias.

Las recientes epidemias (pandemias sería más preciso) de ébola y chikungunya han mostrado deficiencias en los sistemas de vigilancia de nuestras regiones. Muchas intervenciones son tardías y esto tiene un impacto notable en la dificultad de control de estas enfermedades, aumentando su mortalidad y el número de pacientes con consecuencias a largo plazo. El Big Data puede ser de utilidad para determinar, mediante el uso de redes sociales y/o teléfonos celulares, nodos de infección y tendencias de dispersión de modo más ágil y preciso.

5. Porque el Big Data puede mejorar el análisis de factores de riesgo en determinantes sociales de la salud

La salud depende de muchas variables y sistemas conexos como la educación, el empleo, el medio ambiente, las condiciones de salubridad y alimentación. De manera que cualquier mejora que se logre mediante el Big Data en estas áreas, tendrá un impacto directo en la salud de la población.

Imagen @Foter.com / CC0, distribuida con licencia Creative Commons BY-SA 2.0

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