Cómo beneficia el Big Data a las organizaciones del sector salud

La cantidad de datos que segundo a segundo es generada por individuos, poblaciones, organizaciones y gobiernos es grande en volumen y crece rápidamente. Dichos datos están siendo además, generados a gran velocidad y de diversos tipos o variedad, es decir, datos estructurados y datos no estructurados como imágenes, videos, audio y texto libre. Sumado a esto la variabilidad que puede tener esta gran cantidad de datos en el tiempo es importante y así mismo, la complejidad para acceder, distribuir y utilizar datos con las características de magnitud enunciadas, son lo que en su conjunto se conoce hoy como Big Data.

Big Data como generador de conocimiento

Big Data está siendo entonces generado por todo a nuestro alrededor en todo momento, lo que significa un crecimiento exponencial de datos y de su disponibilidad, situación que se podría representar como un fenómeno que ha conllevado a avanzar tecnológicamente en el reto de convertir esa enorme cantidad de datos en información de valor y conocimiento para la toma de decisiones y el logro de objetivos, a través de un análisis más preciso de información que permite identificar patrones, relaciones, distribuciones y tendencias, para predecir y dirigir acciones hacia la solución de problemas en salud, la eficiencia y la reducción de costos y riesgos.  

Y es que el procesamiento de un volumen masivo de datos estructurados y no estructurados ha sido difícil usando bases de datos y técnicas de software tradicionales, excediendo la capacidad de procesamiento de las organizaciones, por lo que la industria de tecnologías de información está empezando a desarrollar soluciones para Big Data que permitan acceder, distribuir y utilizar una cantidad enorme de datos no estructurados y estructurados, fundamentados en una óptima capacidad de procesamiento, habilidades analíticas y técnicas de visualización. Y quiero resaltar las capacidades analíticas, pues es un factor preponderante para obtener todo el potencial de Big Data, donde confluyen no solo actividades de monitoreo, indicadores y reportes, sino modelos predictivos y técnicas de simulación a gran escala.

Big Data, una oportunidad para el sector salud

En el sector salud, Big Data no es la excepción. Siendo un sector que está en constante presión por reducir costos, ser eficiente, asegurar la seguridad del paciente y la calidad en el servicio; es un entorno en el que se puede obtener mucha información y conocimiento relevante para afrontar los problemas de salud del paciente y la población. Por ejemplo, en investigación clínica tras un proceso formal sobre los Big Data, donde se contemple una adecuada extracción, depuración, transformación y análisis, se puede obtener un conjunto importante de datos correlacionados e información para determinar qué tratamientos son más efectivos para diagnósticos y condiciones particulares, así mismo, identificar patrones relacionados con efectos adversos a medicamentos, readmisiones al hospital, seguimiento a pacientes crónicos, mejoras en los procesos médicos, monitoreo remoto de pacientes y de poblaciones afectadas por una enfermedad adaptando acciones  tras el análisis de big data, y en general obtener otra información relevante que ayude al paciente y a los actores del sector, pues la aplicación de Big Data es transversal al sector salud.

Diversas tecnologías para Big Data se vienen desarrollando con el fin de impactar no solo al paciente, sino al personal médico-asistencial y otros actores en la identificación de valor y oportunidades. Es así como prestadores, pagadores, farmacéuticas y gobiernos han empezado a utilizar Big Data, buscando tener ideas y perspectivas de información que antes no podían obtener, pues se quedaban solo en datos de diversos tipos y en diversas fuentes que no podían ser integrados y procesados para su análisis; generando consecuencias en la atención, los costos médicos y en los índices de morbilidad y mortalidad. Y aunque los desarrollos en Big Data están aún en etapas tempranas, lo que se vaya obteniendo por los actores del sector va a ayudar a la industria para innovar y desarrollar de mejor forma sus procesos, productos, servicios y las políticas en salud.

Fuentes eHealth para Big Data

Los Sistemas de Historia Clínica Electrónica (EMR), Sistemas de Registros de Salud Personales (PHR), Sistemas de Información Hospitalarios (HIS), Sistemas de Laboratorio (LIS), Sistemas de Imagenología (RIS-PACS), Sistemas de Farmacia (PHIS), los Sistemas de Ordenes Médicas (CPOE), los sistemas de salud pública, las redes sociales en salud, los Sistemas de Intercambio de Información en Salud (HIE), los sistemas de salud móvil, las bases de datos poblacionales y médico-científicas, y en general todos los activos de información generados en el sistema de salud, son y serán fuentes fundamentales de datos para Big Data en salud, y aunque se estima que en salud el 80% de los datos son del tipo no estructurados, la implementación de estos sistemas va a facilitar el proceso de captura, interoperabilidad y análisis, pues se parte de fuentes computables.

En conclusión, Big Data y las tecnologías asociadas son un motor o generador de conocimiento.  En salud tiene gran relevancia en el ámbito de la investigación genómica, clínica y traslacional. Así mismo en la coordinación de la atención, en la eficiencia clínico-administrativa, y para predecir, prevenir y personalizar enfermedades.

Dado que el sector salud genera una cantidad grande de datos provenientes no solo del paciente y sus datos de diagnósticos, evolución, tratamientos, intervenciones, complicaciones, recuperación y de aseguramiento sino de los servicios de urgencias, hospitalización, quirúrgicos y ambulatorios, datos a su vez generados en diversos formatos, a gran velocidad, variables y complejos al manipularlos en conjunto, existe una oportunidad importante para que la jerarquía dato+información+conocimiento basada en Big Data tenga efecto en la solución de problemas en salud. De ahí que para aprovechar de mejor forma Big Data y sus futuros avances tecnológicos, se hace imperativo avanzar en la definición y apropiación de estándares sintácticos y semánticos en salud, lo que facilitaría la interoperabilidad para el intercambio de información desde diversas fuentes, buscando hacer de los datos elementos útiles, explorables y accionables por el sector salud, garantizando la privacidad de la información.

Imagen por @luckey_sun, distribuida con licencia Creative Commons CC BY-NC-SA 2.0

No hay comentarios a esta entrada.

Déjanos un comentario

SUSCRÍBASE A NUESTRO NEWSLETTER