Big data en medicina

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La visión de 360 grados del cliente es la idea de que las empresas pueden obtener una visión completa de los clientes mediante la agregación de datos de los distintos puntos de contacto que tiene un usuario. Y el big data está ayudando a materializar esta idea, que revolucionará la atención sanitaria.

El big data está redefiniendo la forma de prestar la asistencia sanitaria. No es que se esté descartando el sistema sanitario existente, sino que se están produciendo ciertos cambios significativos a niveles fundamentales. Algunos cambios son los más notables: las instituciones sanitarias se basan cada vez más en los datos para construir modelos de tratamiento personalizados. Se hace hincapié en la recopilación de datos sobre la salud de los pacientes y, a partir de ellos, en la predicción de la aparición de enfermedades para poder tomar medidas preventivas. Los datos también ayudan a los médicos a obtener una visión de 360 grados de la salud del paciente. Los macrodatos han complementado el sistema sanitario existente.

Antes de que se introdujera el big data en el sistema sanitario, el papel de los datos en el tratamiento de un paciente era limitado. Los hospitales recogían datos de los pacientes como el nombre, la edad, la descripción de la enfermedad, el perfil del diabético, los informes médicos y los antecedentes familiares de enfermedades, en su caso. Estos datos proporcionan una visión limitada de los problemas de salud del paciente. Por ejemplo, en el caso de un paciente al que se le han diagnosticado enfermedades cardíacas, la información típica que se recoge sería el historial familiar, la dieta, los síntomas, la edad y otras enfermedades existentes. Aunque esta información proporciona una visión detallada de la enfermedad, los datos no pueden ofrecer otras perspectivas del problema. También hay otras formas de ver el problema de las que puede surgir un mejor plan de tratamiento.

desventajas del big data en la sanidad

De hecho, la analítica sanitaria tiene el potencial de reducir los costes de los tratamientos, predecir brotes de epidemias, evitar enfermedades prevenibles y mejorar la calidad de vida en general. La vida media de los seres humanos está aumentando en toda la población mundial, lo que plantea nuevos retos a los métodos actuales de administración de tratamientos. Los profesionales de la salud, al igual que los empresarios, son capaces de recopilar cantidades ingentes de datos y buscar las mejores estrategias para utilizar estas cifras.

En este artículo, vamos a abordar la necesidad del big data en la sanidad y el big data hospitalario: ¿por qué y cómo puede ayudar? ¿Cuáles son los obstáculos para su adopción? A continuación, veremos 18 ejemplos de big data en la sanidad que ya existen y de los que pueden beneficiarse las instituciones médicas.

Big data en la sanidad es un término utilizado para describir los volúmenes masivos de información creados por la adopción de tecnologías digitales que recogen los historiales de los pacientes y ayudan a gestionar el rendimiento de los hospitales, de otro modo demasiado grandes y complejos para las tecnologías tradicionales.

ejemplos de small data en la sanidad

La tecnología está revolucionando nuestra comprensión y tratamiento de las enfermedades, afirma el director fundador del Instituto Icahn de Genómica y Biología Multiescala del Sistema de Salud Mount Sinai de Nueva York.

Una de las principales limitaciones de la medicina actual y de la industria farmacéutica es nuestro conocimiento de la biología de las enfermedades. Los grandes datos entran en juego cuando se agrega cada vez más información en torno a múltiples escalas de lo que constituye una enfermedad, desde el ADN, las proteínas y los metabolitos hasta las células, los tejidos, los órganos, los organismos y los ecosistemas. Esas son las escalas de la biología que debemos modelar integrando los grandes datos. Si lo hacemos, los modelos evolucionarán, se construirán y serán más predictivos para determinados individuos.

No va a ser un acontecimiento discreto, que de repente pasemos de no utilizar los macrodatos en medicina a utilizarlos en medicina. Yo lo veo más como un continuo, más como una evolución. A medida que empecemos a construir estos modelos, agregando grandes datos, vamos a probar y aplicar los modelos en individuos, evaluando los resultados, refinando los modelos, etc. Las preguntas serán más fáciles de responder. Los modelos se vuelven más informados a medida que empezamos a utilizar toda esta información. Estamos en las primeras etapas de esta revolución, pero creo que va a ir muy rápido, porque hay una gran madurez en las ciencias de la información más allá de la medicina.

big data y análisis sanitario

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J Big Data 6, 54 (2019). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0217-0Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard