La última década ha sido testigo de grandes avances en la cantidad de datos que se generan y recopilan en casi todo, incluida la capacidad humana para comprender, analizar y utilizar la tecnología. Estas tendencias juntas han resultado en el surgimiento del campo de ‘big data’.
Desde su creación, este ha conquistado el mundo como una verdadera revolución, afectando a todos los sectores, desde el cuidado de la salud hasta el marketing, de innumerables formas diferentes, mejorando la productividad y contribuyendo a la eficiencia de los procesos.
Precisamente en el sector de la salud y la medicina en general es donde este artículo pone el foco. A primera vista, puede parecer que los mundos de ‘big data‘ y la atención médica no tienen nada en común, pero nada más lejos de la realidad.
Uno de los grandes sectores donde los macrodatos realmente tiene un especial aporte es el de la salud, llegando incluso a salvar vidas. La realidad es que a medida que la cantidad de datos en este sector aumentan considerablemente, cada vez es más necesario un sistema digitalizado.
A esto hay que añadir que la información médica es especialmente compleja y relevante, por lo que cuanto mejor documentada esté y más inversión se realice en este aspecto, realmente se puede hablar de una mejora en la calidad de vida.
Beneficios del ‘big data’ en el sector de la salud: así es como mejora la calidad de vida de las personas
1. Seguimiento de la salud
El big data’ e Internet son dos de las cosas que más están revolucionando la industria de la salud. Hoy en día, existen varios dispositivos para registrar el sueño, la frecuencia cardíaca, la distancia recorrida, el ejercicio, etc. Junto con estos datos, también existen otros para controlar la presión arterial, el nivel de azúcar en la sangre, el oxígeno en sangre y muchos más.
Los datos recibidos de los sensores y el monitoreo continuo de los signos vitales del cuerpo pueden ayudar a identificar patrones importantes a través de los que se puede conocer la salud de un paciente y, por lo tanto, el riesgo potencial para el presente o incluso futuro. Esto se traducirá en un aumento de la esperanza de vida y un mejor control de las enfermedades crónicas y las enfermedades infecciosas.
2. Análisis predictivo
Las economías desarrolladas como Europa podrían ahorrar más de 149.000 millones de dólares al mejorar la eficiencia operativa a través de las analíticas de ‘big data‘, según explica Mckinsey.
Por ejemplo, analizar la tasa de admisión de pacientes con la ayuda de datos anteriores puede ayudar a aumentar o disminuir el número de camas. De esta manera los hospitales pueden atender a más pacientes con la misma capacidad.
También se puede derivar al personal del hospital de manera efectiva a través de la previsión de la demanda. Lo mismo ocurre con las predicciones de posibilidades de un ataque al corazón en el paciente o ayudar a predecir el costo en el que incurrirá un paciente durante un tratamiento. Del mismo modo, los hospitales pueden pronosticar la demanda de sus suministros médicos para evitar el desabastecimiento.
3. Atención personalizada (para los pacientes de alto riesgo)
El análisis predictivo puede ayudar a ahorrar más del 25% del costo anual de las instituciones de atención médica. A través de la analítica predictiva, se puede identificar a los pacientes que visitan con frecuencia el hospital, así como clasificar a estos pacientes en función de su estado de salud.
4. Prevención de errores humanos
Los médicos no son dioses y también pueden cometer errores. Por lo tanto, para reducir el error humano, los EHR (registros médicos electrónicos) pueden resultar útiles. Los registros de salud digitales pueden proporcionar muchos datos sobre el historial médico del paciente.
Al analizar las prescripciones anteriores y su eficacia, los análisis pueden controlar la prescripción incorrecta y alertar al paciente de inmediato.
5. Técnicas diagnósticas y terapéuticas más eficaces
Los informes médicos y las recetas de los médicos generan una gran cantidad de datos diariamente. Gracias al ‘big data’ se pueden analizar datos anteriores para comprobar la eficacia del proceso de tratamiento y los medicamentos, eliminado aquellos que son ineficaces para lograr los resultados deseados.
6. Similitud del paciente
Los algoritmos de similitud de pacientes ayudan a identificar pacientes con características similares en función de sus registros de salud anteriores.
A través de esto, los médicos pueden predecir la estrategia de tratamiento con mayor precisión para una enfermedad en particular. Por ejemplo, identificar qué estrategia de tratamiento funcionará mejor para qué grupos de personas.
7. Telemedicina
Un informe reciente de The Business Research Company muestra que el mercado global de tecnología de telemedicina, que actualmente tiene un valor de 131.000 millones de dólares, se espera que alcance casi los 300.000 millones en 2027.
En estos días, el mundo se enfrenta a una grave escasez de personal médico. En India, la situación es peor en comparación con las recomendaciones de la OMS. La OMS recomienda que debe haber 1 médico por cada 1.000 habitantes, pero en la India hay 1 médico por cada 10.000 habitantes.
Esta novedad en medicina permitirá una estandarización en la provisión de atención médica, tanto dentro de los países como en todos los continentes. Además del acceso remoto, la telemedicina también permite a los médicos consultarse entre ellos y comunicarse con especialistas independientemente de la ubicación geográfica.
Con todo esto y a medida que la tecnología fortalece su posición sobre el sector de la salud, los tipos de fuentes y volúmenes de datos que están disponibles para la investigación y el análisis han comenzado a crecer al mismo ritmo.
Las soluciones de ‘big data’ buscan aprovechar estos datos masivos y complejos para obtener conocimientos e ideas más enfocados en el mundo de la atención médica. Intenta dar más sentido a esta sobrecarga de información y proporcionar mejoras en la calidad de vida de todos.
