Big data: las matemáticas aplicadas a la salud
La digitalización del entorno sanitario ya es una realidad. Términos como inteligencia artificial, impresión en 3D o cirugía robótica son cada vez más comunes al hablar de salud. Uno de los principales retos en del proceso asistencial es el manejo de la información. En este contexto, el big data permite procesar grandes cantidades de datos, identificando aquellos que son relevantes para la salud.
Muchas empresas del sector industrial o las telecomunicaciones emplean ya sistemas analíticos avanzados para controlar de forma eficiente la información. El manejo de la información se ha convertido en uno de los principales retos en el sector sanitario y la tecnología puede facilitar el trabajo de los facultativos. Tales son los beneficios que aporta el big data en la salud que entidades como el Instituto Europeo de Salud y Bienestar Social ya lo consideran uno de los principales desafíos para modernizar el campo de la medicina.
¿Qué es el big data y qué finalidad tiene en el campo de la salud?
El término “Big data” se refiere a aplicaciones informáticas novedosas que permiten el procesamiento de grandes cantidades de datos para tratarlos de forma adecuada. En el campo de la salud, se emplea para recopilar, analizar y procesar la información de los pacientes, pruebas diagnósticas y tratamientos.
El big data ha llegado a la industria médica y lo ha hecho a través de algoritmos de aprendizaje automatizado capaces de procesar un elevado número de datos, sin que suponga una tarea demasiado complicada.
Gracias a las posibilidades de la analítica avanzada a partir de la información sanitaria existente, es posible aumentar la precisión de los tratamientos y tomar decisiones estratégicas para influir satisfactoriamente en la salud del paciente y en su bienestar.
Los beneficios de la aplicación del big data en la salud
Son varios los beneficios del big data en la salud, y por ello se utiliza en centros médicos, laboratorios, clínicas, centros de investigación y hospitales. El objetivo es optimizar los procesos internos, así como la atención al paciente. Otras de sus ventajas son:
- Mejora en la toma de decisiones, lo que potencia la calidad del servicio de asistencia a todos los niveles: investigación, diagnóstico, tratamiento y atención
- Establecer relaciones entre parámetros o condiciones del paciente antes no detectadas.
- Potencia el desarrollo de modelos predictivos que permiten evaluar el riesgo en el desarrollo de determinadas patologías.
- Permite avanzar en investigaciones farmacológicas a través de la optimización de recursos, de la reducción de los tiempos de estudio y de la obtención de información novedosa en el desarrollo de fármacos.
- El uso del big data permite desarrollar un servicio de atención sanitaria más eficiente con respecto a los colectivos más vulnerables (personas con capacidades especiales y enfermos crónicos).
- Gracias al manejo del big data, la medicina puede ser más personalizada, participativa, preventiva y predictiva.
- Permite un mayor control en los procesos sanitarios y evita amenazas en la seguridad de los datos.
- Facilita el seguimiento de las citas clínicas.
- Proporciona información sobre las necesidades y preferencias de médicos, pacientes y consumidores para mejorar los esfuerzos dedicados al marketing para salud.
- Permite mejorar la eficacia del servicio de atención y centrarse en la personalización, potenciando así el crecimiento del hospital.
- Reduce tiempos de atención y diagnóstico gracias al apoyo en la toma de decisiones.
Cómo repercute el big data en el sector salud
La aplicación del big data en la salud permite la optimización de recursos de los sistemas de salud y asegura una atención de calidad. Esta forma de procesamiento de datos permite un modelo de atención al paciente más comprometido, eficiente y optimizado.
Esta tecnología no consiste solo en gestionar las historias clínicas para acceder a la información del paciente de forma rápida y eficiente. Gracias al big data en la salud es posible hacer mejores evaluaciones a las personas más dependientes y adelantarse a sus necesidades. También permite actuar en la detección precoz de algunas enfermedades, potenciando la atención personalizada y mejorando la calidad de vida de los pacientes.
El Big Data en el Grupo HLA
El Grupo HLA continúa con su plan de transformación digital iniciado hace años para mejorar la eficiencia en la atención sanitaria y en todos los procesos de gestión.
De esta forma, se pusieron en marcha distintos proyectos tecnológicos que, apoyados en el big data y en la inteligencia artificial, hacen más ágil la relación entre el paciente y el hospital. Algunos ejemplos son un software de gestión sanitaria único para toda la red con la historia clínica integrada, gracias al cual el usuario puede ser atendido con total seguridad en cualquier centro u hospital HLA; el portal del paciente y la app de HLA, herramientas con las que los usuarios disponen de toda su información médica en cualquier momento y desde cualquier lugar, evitando desplazamientos innecesarios a los centros.
Asimismo, durante 2022 se ha dado un paso más con la incorporación de la asistente de salud virtual Julia Eniax, que utiliza inteligencia artificial y sistemas marchine learning para el aprendizaje de ciertas tareas, que mejoran la interacción con el paciente y reduzcen las listas de espera.
Recuerda:
- Big Data permite recopilar y analizar una gran cantidad de información muy compleja para extraer datos relevantes, mejorar y agilizar procesos.
- Incorporar Big Data en el sector de la salud supone un gran avance con respecto a la medicina tradicional y en el marco de la investigación científica.
- Permite establecer las causas de ciertas enfermedades y ofrecer mejores soluciones.
- En el Grupo HLA se han puesto en marcha distintos proyectos donde el big data aporta soluciones y mejoras tanto a nivel asistencial como administrativo.
