Internet ha cambiado nuestra sociedad. Ciudadanos, profesionales y empresas utilizan las posibilidades de estas tecnologías para desarrollar sus actividades obteniendo mayor accesibilidad, más productividad, nuevos canales de acceso a mercados y una mejora en la comunicación con proveedores y clientes.
¿Big Data y Salud? ¿Cuál es su relación? ¿Cómo ayuda el Big Data en la medicina? ¿Cómo afectará el Big Data en la salud y sanidad? ¿Cómo va a ser la medicina en el futuro? ¿Qué se espera a futuro del Big Data?
Big Data y Salud por
Joan Guanyabens
Director TIC SALUT Social y Director Académico del Máster en Big Data Sanitario
En los últimos años, la tecnología ha permitido que el acceso a los datos, su difusión y publicación de la información se incrementa de una forma como nunca había sucedido. No obstante, este escenario está provocando la necesidad de explotar la información, lo que lo ha convertido en un arma de doble filo:
- Por un lado, ha generado nuevos mercados y mejorado nuestra capacidad de tomar decisiones en contextos muy diversos;
- Por otro, en cambio, ha fomentado la aparición de nuevas amenazas contra la sociedad.
En el sector salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que arrojan una gran cantidad de información relacionada con los pacientes, las enfermedades y los centros sanitarios. Esta información, bien analizada, resulta de gran utilidad para los profesionales sanitarios.
Se pueden obtener datos sobre salud de historias clínicas electrónicas, dispositivos de telemedicina, pruebas clínicas, e incluso de wearables. Asimismo, aportan un valor añadido los datos epidemiológicos, los nutricionales y los genómicos, más relacionados con lo que se conoce como Real World Data (RWD) y con la medicina personalizada. Analizar esa información ayuda a tomar decisiones tanto a los médicos como a los gestores de los centros sanitarios, lo que repercute en un mejor servicio de salud para los pacientes.
La aplicación de las denominadas técnicas de Big Data permite inferir una capa de inteligencia, en la que resulta de especial relevancia la aplicación de modelos predictivos que ayuden a anticiparse a las necesidades sanitarias y que ofrezcan una atención médica más eficaz.
Encontramos ejemplos de:
- Aplicación de técnicas propias de análisis de la información que permiten optimizar tanto en la gestión clínica (para predecir cómo utilizar los recursos sanitarios de forma más eficiente: Frecuencia de asistencia a consultas médicas, ingresos en el hospital, etc.)
- Como en el tratamiento y la atención al paciente (dando apoyo a la medicina personalizada). Ofreciendo, entre otros, servicios de alertas, predicción de necesidades y generación de recomendaciones.
Hay quienes aseguran que nos encontramos en la edad de los analíticos. El volumen de datos existente es tal que tan sólo somos capaces de explotar una pequeña parte de estos. Las mejoras en las capacidades de almacenamiento y procesamiento, así como la aparición de nuevos algoritmos, resultan insuficientes si no existe personal capacitado para realizar la labor de análisis e interpretación de la información adquirida. Estos analistas generan inteligencia que puede ser consumida en ámbitos tan diversos como el económico, político, ambiental, social o salud, entre otros.
La consolidación del Big Data en salud partirá de la síntesis de la información ‘antigua’ y ‘nueva’, incorporando tanto las provenientes de las redes sociales como en el futuro cercano aquella del IoT
El uso del Big Data en Salud
En el sistema sanitario, y en concreto los hospitales, cada vez se dispone de más datos, más variados y más capacidad para ser procesados. Estos datos muchas veces no son almacenados para su posterior reutilización, sino que son usados para un análisis coyuntural asociado a una necesidad y momento específico. Es en este contexto donde aparece el Big Data para tratar de generar valor a partir de los datos relacionados con la salud.
Aunque la historia clínica electrónica y el resto de los registros electrónicos de salud digital que se están extendiendo y universalizando en los últimos años son la base necesaria para la ordenación de los datos del paciente, para obtener valor y generar nuevo conocimiento es imprescindible utilizar las capacidades del Big Data.
En este sentido, la consolidación del Big Data en el campo de la salud, partirá de la síntesis de la información ‘antigua’ y ‘nueva’ incorporando tanto las provenientes de las redes sociales como en el futuro cercano aquella derivada del Internet de las Cosas. Optimizar esta información se traduce en un mayor conocimiento del paciente gracias a la síntesis de la información existente de historias médicas, registros electrónicos de salud, registros personales de salud y análisis e imágenes clínicos.
Estas nuevas formas de recogida de información y de agregación de la misma, así como las tecnologías y técnicas asociadas, pueden mejorar la prestación de asistencia sanitaria, tanto a nivel individual como para conjuntos poblacionales de pacientes.
Actualmente no hay abundancia de especialistas en estas tecnologías. Las empresas e instituciones públicas del sector de la salud necesitan expertos para:
- Definir sus proyectos de Big Data.
- Identificar y analizar las fuentes de datos de mayor valor (tanto internas como externas).
- Y desarrollar o seleccionar e implantar las herramientas más adecuadas.
La medicina del futuro necesita profesionales técnicos capaces de generar valor a partir de los datos
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¿Cuáles son las oportunidades del Big Data en Salud?
Una de las oportunidades más destacadas del Big Data en Salud es la mejora en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Gracias a la medicina personalizada, es posible adaptar los tratamientos a las características individuales de cada paciente, basándose en datos genéticos, ambientales y de estilo de vida. Esto no solo aumenta la efectividad de los tratamientos, sino que también minimiza los efectos secundarios. Además, el uso de algoritmos avanzados para analizar grandes volúmenes de datos permite la detección temprana de enfermedades, lo que facilita intervenciones oportunas y mejora los resultados de salud.
Una de las oportunidades más destacadas del Big Data en Salud es la mejora en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades
La investigación médica también se beneficia enormemente del Big Data. El análisis de datos masivos acelera el descubrimiento de nuevos medicamentos al identificar rápidamente posibles candidatos. Además, los estudios epidemiológicos se ven reforzados, permitiendo un seguimiento más eficaz de la propagación de enfermedades y la evaluación en tiempo real de la efectividad de las intervenciones de salud pública.
En términos de eficiencia operativa, las instituciones de salud utiliza Big Data para optimizar la asignación de recursos, mejorar la gestión del personal y reducir los tiempos de espera. Esto no solo mejora la experiencia del paciente, sino que también reduce costos operativos. La identificación de ineficiencias y la toma de decisiones basadas en datos conduce a una significativa reducción de costos en el sector salud.
El empoderamiento del paciente es otra oportunidad importante que ofrece el Big Data. Los pacientes acceden a sus historiales médicos y resultados de pruebas de manera más fácil, permitiéndoles tomar decisiones más informadas sobre su salud. Además, el uso de aplicaciones y dispositivos de monitoreo personal ayuda a los pacientes a gestionar mejor sus condiciones crónicas, promoviendo un cuidado de salud más proactivo y personalizado.
El Big Data transformará positivamente la salud a nivel global, mejorando tanto la calidad como la accesibilidad de los servicios de salud.
¿Cuáles son los retos del Big Data en Salud?
A pesar de las numerosas oportunidades, el Big Data en salud enfrenta varios retos significativos. Uno de los más importantes es la privacidad y seguridad de los datos. El manejo de grandes volúmenes de datos sensibles requiere medidas robustas para proteger la privacidad de los pacientes. Además, las instituciones de salud deben estar preparadas para prevenir y responder a ciberataques que podrían comprometer la seguridad de los datos.
La integración de datos es otro desafío considerable. Los datos de salud a menudo se encuentran en sistemas aislados, lo que dificulta la obtención de una visión completa del paciente. La falta de estándares comunes para la interoperabilidad entre diferentes sistemas de información complica aún más este problema. Es fundamental trabajar en la creación de estándares y protocolos que permitan una integración fluida de los datos.
Conoce diferentes ejemplos de aplicaciones de Inteligencia Artificial en el mundo de Medicina
La lista de aplicaciones y beneficios en torno al uso de Inteligencia Artificial en medicina es infinita. Algunas de ellas son los análisis médicos y de imágenes, los diagnósticos médicos, tratamientos farmacológicos, las prótesis y un largo etc.