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El Big Data transforma la asistencia sanitaria

El significativo avance de la digitalización en los sistemas de salud está generando una cantidad masiva de datos. Estos datos configuran, tanto por tamaño como por naturaleza, lo que se denomina Big Data de asistencia sanitaria. En comparación con otras industrias, la industria de la salud se ha quedado rezagada en la adopción de tecnologías de Big Data, pero el cambio en el panorama médico y clínico ha obligado a profundizar en su desarrollo y agilizarlo. Big Data se ha vuelto crucial para casi todas las tareas operativas, clínicas y de gestión dentro de este sector.

El sector de la salud se ha convencido de los beneficios del Big Data y se persuade a sí mismo para analizar los datos y extraer nuevos conocimientos que se transformen en acciones innovadoras. El análisis de Big Data ha abierto muchas vías interesantes en diferentes operaciones de asistencia sanitaria, incluido el diagnóstico, el apoyo a la decisión clínica o la gestión de la salud de la población, entre otros. El éxito de Big Data en la asistencia sanitaria depende principalmente de la recopilación y almacenamiento eficiente de cantidades masivas de datos adquiridos a través de diversas fuentes, una vez sometidos a concienzudos análisis. La utilización efectiva de Big Data en el cuidado de la salud y el conocimiento obtenido a través de procesos analíticos tiene el potencial de ahorrar una cantidad significativa de dinero y, lo que es más importante, mejorar la vida de las personas sobre las que se efectúe el análisis correspondiente.

Se espera que, gracias al Big Data, el modelo operativo de la asistencia sanitaria se transforme adecuadamente para dar respuesta a las necesidades actuales que este servicio requiere. Hasta ahora, todo el tratamiento y la atención del paciente lo realiza el hospital, pero con la llegada de Big Data, el tratamiento se ha vuelto mucho más fácil y efectivo. El análisis a través de los datos reducirá significativamente el costo del tratamiento clínico, la administración o la medicación, permitiendo a los equipos médicos comprender dónde se necesita atención en un momento determinado al proporcionar la información adecuada.

Las “10 V” del Big Data sanitario

Volumen: el volumen de datos de asistencia sanitaria creados y acumulados es enorme; con los años, se espera que crezca aún más. Las notas clínicas y los datos de ensayos, los resultados de laboratorio, los registros médicos personales, los datos de reclamaciones, los datos de dispositivos médicos, la genética humana y los datos de población, la genómica, las imágenes de radiología, las imágenes en 3D y las lecturas de sensores biométricos son los principales contribuyentes productivos de información en asistencia sanitaria.

Velocidad: los datos de asistencia sanitaria pueden ser generados por humanos o sensores. Los sistemas tradicionales que gestionan la asistencia sanitaria suelen estar repletos de datos generados por humanos. En ese caso, la velocidad a la que fluyen estos datos en el sistema suele ser manejable, pero el uso generalizado de sensores y dispositivos médicos inteligentes genera datos en tiempo real. Estos datos acumulados forman un flujo constante y rápido, lo que provoca que la recopilación y el almacenamiento se conviertan en todo un desafío.

Variedad: los datos de asistencia sanitaria provienen de varias fuentes y se presentan en diversas formas (p. ej., estructurados, no estructurados y semiestructurados), formatos (p. ej., texto sin formato, manchas de texto, imágenes, videos, imágenes médicas, etc.) y tamaños. Los datos capturados en diferentes ubicaciones separadas suelen ser incompatibles debido a la diferente estructura y semántica de los datos. Esto requiere un eficiente desarrollo de estructuras de datos especializadas, protocolos de comunicación y sistemas de almacenamiento.

Veracidad: representa la calidad de los datos, que incluye integración, confiabilidad completa y libre de sesgo/ruido. Mantener estas cualidades en los datos de salud es un serio desafío debido a la diversidad de fuentes y canales. La veracidad es, probablemente, el tema más sensible del Big Data sanitario.

Validez: la exactitud y corrección de los datos. La validez de los datos también se mide por cuán actualizados están y si se generan a través de protocolos y métodos científicos estándar.

Viabilidad: del océano de datos de asistencia sanitaria, es importante identificar los datos relevantes para cada caso de uso. Se requiere mantener la relevancia de los datos para lograr el resultado deseado y preciso a través de medidas analíticas y predictivas.

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Volatilidad: los datos de asistencia sanitaria se generan y cambian a un ritmo rápido. Por lo tanto, tienden a tener poca vigencia. Pero la pregunta es ¿cuán rápido cambian los datos? Es importante determinar cuánto tiempo son relevantes los datos, cuánto tiempo almacenarlos y qué período de tiempo se debe considerar para su análisis.

Vulnerabilidad: la privacidad y la seguridad son de suma importancia para los datos de asistencia sanitaria, especialmente porque se almacenan en la nube y viajan a diferentes cruces de datos.

Visualización: los datos de asistencia sanitaria no solo deben ser correctos y precisos, sino que deben presentarse sin ambigüedades y de manera atractiva para el usuario. Los informes clínicos grandes y complejos deben presentarse de una manera que sea significativa y que permita entenderse en poco tiempo. La visualización adecuada ayuda a encontrar información valiosa, ya que refleja los detalles de una manera expresiva y utilizable.

Valor: el propósito final del análisis de Big Data en el cuidado de la salud es ganar valor en forma de mejores servicios de salud. Una mejor gobernanza, mejores análisis y una toma de decisiones más inteligente son los factores centrales para crear el máximo valor a partir de los datos de asistencia sanitaria.

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