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¿Qué es y para qué sirve el Big Data?

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Por: Camilo Castañeda
MD, Neurólogo
Director de proyectos
Neuroeconomix

Con la digitalización de la mayor parte de la información de los sistemas de salud, datos invaluables de millones de pacientes son recopilados y almacenados cada segundo. Imagine el valioso conocimiento analítico que se podría lograr si esta información fuera depurada, clasificada, agrupada y graficada. Los científicos computacionales han descrito la evolución de esta tecnología de datos como Big Data.

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La ciencia del manejo y análisis de datos le ha permitido a diferentes industrias y sectores convertir una vasta e inmanejable cantidad de información en útiles herramientas para tomar decisiones y alcanzar sus metas. Los sistemas sanitarios no se han quedado atrás.

 

El desarrollo de Big Data se ha utilizado con éxito en astronomía, industria del retail (Walmart),  buscadores de internet (lo hace Google todos los días) y hasta en campañas políticas, para saber en qué segmento de la población deben concentrarse los esfuerzos de publicidad.

 

La utilización de los análisis de Big Data por los sistemas de salud tiene 3 objetivos principales:

 

  1. Generar conocimiento para una mejor toma de decisiones
  2. Mejorar la eficiencia con que se realizan los procesos
  3. Mejorar la calidad del servicio

 

¿Cómo puede el Big Data lograr estos objetivos?

 

Según el trabajo de Travis B. Murdoch (2013) hay mínimo 3 formas

 

1. Expandiendo de forma exponencial la capacidad para generar nuevo conocimiento.

El costo de contestar preguntas clínicas de manera prospectiva o retrospectiva, las metodologías usuales, es alto. Con la tecnología Big Data se hace posible, organizar y clasificar, de manera rápida y económica, bases de datos no estructuradas, prácticamente en tiempo real.

 

Esto, permite generar evidencia del mundo real (real world evidence) con un gran poder de predicción, o de generalización a otras poblaciones, lo que no es posible con las poblaciones seleccionadas y controladas de los estudios clínicos actuales.

 

2. Creando un espacio de diseminación y actualización en tiempo real del conocimiento, lo que optimiza la toma de decisiones

Es indiscutible que la digitalización de datos sociodemográficos y clínicos ha aumentado sustancialmente, así como el acceso a esa información por parte de todos los protagonistas de los sistemas de salud; especialmente prestadores y pacientes. Sin embargo, mantenerse actualizados cuando el volumen de información aumenta y cambia tan rápido es un reto para todos.

 

Este problema puede resolverse al crear un reservorio analítico de información que se nutra y actualice con casos de pacientes reales y que guie la toma de decisiones médicas. La alianza que tiene el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center con el supercomputador Watson de IBM ha permitido crear un sistema que ayuda en el diagnóstico y opciones terapéuticas para los pacientes con cáncer.

 

3. Integrando toda la información de la vida de los pacientes

El Big Data está en capacidad de integrar la información médica tradicional con los determinantes sociales de la salud. Los registros de pacientes incluirían variables cómo nivel educativo, ingresos, educación, hábitos de vida, rutinas de ejercicio y formas de entretenimiento. Al cruzar toda esta información, campañas para reducir el tabaquismo la obesidad, podrían dirigirse de manera específica a los públicos que más las necesitan, basadas en un perfil completo de las personas.

 

¿Cómo utilizar el Big data en nuestro sistema de salud? ¿Con qué bases de información contamos y qué de todo esto se puede integrar? ¿Cómo utilizar estas herramientas para hacer Business Intelligence?

 

No se pierda nuestro próximo blog para contestar estos interrogantes.

 

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