Ventajas del uso del Big Data en el sector salud

Los tratamientos a la carta ya son una realidad gracias al Real World Data con análisis Big Data Salud
La extracción, anonimización y análisis de los millones de datos que contienen las historias clínicas electrónicas son
la clave del nuevo modelo sanitario. Se trata de lograr la transformación de datos en información de valor, veraz y que pueda ser interpretada por los servicios médicos.
Se trata de conseguir un servicio de atención, seguimiento y cuidado personalizado a cada paciente, facilitando una infraestructura segura para el intercambio de opiniones y la predicción de la solución a un problema de un paciente concreto. El Big Data consigue una mejora estadística en materia de conocimiento y estudio desde el punto de vista de gestión administrativa y también de los costes que supone una intervención o tratamiento analizado el historial de los pacientes, sin dejar de lado las posibles enfermedades del futuro analizando los nuevos hábitos de consumo.
En Dimor Projects somos conscientes de la importancia del análisis de los datos contenidos en la Historias Clínicas Electrónicas. “De todos los datos, no solo los estructurados sino también la información contenida en los denominados campos abiertos gracias a la utilización del Procesamiento del Lenguaje Natural“, ha señalado el CEO and Founder de la compañía, Rafael Díaz Zamora.
La Organización Mundial de Salud (OMS) cuenta con procedimientos en el caso de que se diagnostiquen determinados casos en cualquier ecosistema, pero quizás el Big Data, como solución de análisis, derive la responsabilidad de saber las consecuencias de cualquier amenaza empleando los sistemas de Inteligencia de Negocio (BI), la predicción en los datos y la propia transformación digital de los archivos utilizando las bases de datos y organización de las mismas.
Actualmente, en materia de salud, los avances hacen poder conservar la “vida” por medio del uso de la tecnología y la constancia del cerebro a través de la implantación de sistemas revolucionarios derivados de la inteligencia artificial.
El uso, empleo, creación y seguimiento de proyectos de Big Data en materia de salud va a ser una constante debido a una evolución de la sociedad que lleva a un formato y estructura social completamente distinta del siglo XXI, por poner un ejemplo cercano. Lo hemos visto a la hora de crear una estrategia comercial de las empresas cuando analizan el comportamiento y experiencia de los usuarios, que luego serán clientes.
La prueba, investigación y determinar conductas hace que nos movamos en el cambio de canal, el cual es digital y donde el paciente tiene beneficios a medio plazo, dejando los desplazamientos en caso necesario y la toma de análisis de sangre, por ejemplo, debido a los avances en la obtención de chequeos rutinarios que van directamente al servidor y donde la información es almacenada en pequeños logs donde se identifica los datos personales con el caso de seguimiento e investigación.
El coste de un sistema de Big Data lleva a la reflexión acerca de qué tipo de información vamos a hacer accesible y qué indicadores se quedarán en un segundo plano para evitar las injerencias políticas en algunas cuestiones o las dobles interpretaciones sin tener acceso a una información de estudio oficial.
En el acompañamiento surgirán nuevos modelos de negocio basados en la virtualización, el uso de aplicaciones móviles, seguimiento de pacientes y protocolos de comunicación que podrán cambiar el sistema sanitario tal y como lo hemos conocido hasta hoy. Por otro parte, el informe publicado por la Universidad Internacional de Valencia ha señalado que las búsquedas en Internet pueden ayudar a detectar pandemias, predecir casos de gripe o hacer estimaciones de salud pública.
El estudio sostiene que el análisis de este tipo de datos, ofrecidos por plataformas como Wikipedia han logrado predecir el número de casos de gripe con una diferencia de apenas 0,27 % con respecto a los datos oficiales y “casi en tiempo real”, ya que se han adelantado unas dos semanas de media a los organismos públicos.
Un último proyecto realizado EIT Health, en el que han participado varias Universidades Europeas (como la Politécnica de Madrid o la Universidad Pierre y Marie Curie de París), han descubierto como aplicando el Big Data en Salud se podrán personalizar tratamientos de pacientes crónicos, permitiendo mejorar sus informes de manera predictiva y prescriptiva (qué le sucedió, que podría y por qué sucede). En España el gasto sanitario destinado al cuidado de enfermedades crónicas es del 80%, el Big data contribuiría a mejorar la calidad de vida de estos pacientes y optimizar los recursos al máximo.
Los autores explican que si en un determinado día se disparan significativamente las búsquedas sobre una dolencia contagiosa, eso hace suponer que hay una epidemia gestándose y se puede actuar cuando todavía es incipiente. Por ello, los autores de este informe reclaman la necesidad de ahondar en la colaboración entre el Big Data, la comunidad científica y el sector público.
El trabajo de investigación ha sido realizado por Emilia H.Lopera y Antonio Romero bajo el título la “Comunicación de crisis y pandemias en la era de Internet: el papel de la ciencia y la tecnología”. El estudio explica que redes sociales como Twitter facilitan “geolocalizar los mensajes”, lo que permite “predecir epidemias en tiempo real en lugares concretos al permitir seguimientos de palabras relacionadas con un determinado riesgo para la salud pública”, según las fuentes consultadas.
En conclusión, el Big data es un factor importante a desarrollar para el sector de la salud, en el que aún quedan muchas cosas por implementar y desde Dimor Projects trabajamos para mejorar y agilizar los procesos con el objetivo de obtener los mejores resultados en salud.