(Buenos Aires).- Es innegable que la tecnología aplicada en el ámbito de la salud ha logrado una evolución sin precedentes de la medicina, la ciencia y la investigación. Gracias a ella, se dispone de múltiples herramientas que permiten obtener, de manera más rápida y sencilla, mejores diagnósticos, mejores tratamientos y mejores líneas de investigación.
En el sector salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que arrojan una gran cantidad de información relacionada con los pacientes, las enfermedades y los centros sanitarios. Esta información, bien analizada, resulta de gran utilidad para los profesionales sanitarios.
Se pueden obtener datos sobre salud de historias clínicas electrónicas, dispositivos de telemedicina, pruebas clínicas, e incluso de wearables. Asimismo, aportan un valor añadido los datos epidemiológicos, los nutricionales y los genómicos, más relacionados con lo que se conoce como Real World Data (RWD) y con la medicina personalizada. Analizar esa información puede ayudar a tomar decisiones tanto a los médicos como a los gestores de los centros sanitarios, lo que repercute en un mejor servicio de salud para los pacientes.
La aplicación de las denominadas técnicas de Big Data permite inferir una capa de inteligencia, en la que resulta de especial relevancia la aplicación de modelos predictivos que ayuden a anticiparse a las necesidades sanitarias y que ofrezcan una atención médica más eficaz.
María Agustina Ricci y Candelaria Mosquera, bioingenieras del Hospital Italiano de Buenos Aires, escribieron una nota para Innova Salud Digital titulada: Ciencia de datos en el ámbito de la Salud donde explican que se entiende por Big Data y mencionan que se la identificaba en base a tres características conocidas como las “3 Vs”.
De esta manera, los grandes datos debían tener un volumen importante en términos de la cantidad de información almacenada, una velocidad alta en el ritmo de obtención de los datos y una amplia variedad de fuentes de generación de contenido. Posteriormente se incorporan dos características más, que tienen una importancia particular en el ámbito de la salud: el valor o relevancia de la información recolectada y la veracidad, que refiere a la calidad de los datos recolectado”.
Algunos de los posibles usos de Big Data en salud para el futuro pueden ser los siguientes:
- Predicción de hospitalizaciones: en función de las patologías en base a factores ambientales, poblacionales, etc.
- Identificación de pacientes de alto riesgo: se han puesto en marcha programas de atención a la cronicidad que, en base a los datos de la historia clínica, han podido catalogar a cada paciente en un nivel.
- Toma de decisiones en la consulta de tiempo real: analizando casos similares y proponiendo alternativas de manejo y reducir la variabilidad en la práctica médica.
- Análisis del estado de salud de una población: desarrollar modelos predictivos para adelantarse a lo que ocurra. Generar múltiples predicciones para distintas enfermedades o para prevenir hábitos no saludables.
- Comparar tratamientos: permite comparar distintos tratamientos para una misma condición y establecer el papel de cada uno de los diferentes pacientes, un aspecto con importantes implicaciones en efectividad, seguridad y costes.
- Seguimiento de tendencias: controlar factores de riesgo y mejorar la adherencia a los tratamientos. Gestión de la información para ser más efectivos.
Fuente: Hospital Italiano
