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Real World Data, el futuro de la sanidad

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“No hay otra solución en el sector de la salud, o se aprovechan las tecnologías ya existentes, desde las aplicaciones al Big Data, o la sanidad pública quebrará en todos los países occidentales”, Reed V.Tuckson (vicepresidente ejecutivo y director de asuntos médicos de UnitedHealth Group).

¿Pueden los datos aplicados al sector de la salud mejorar nuestra calidad de vida? Y más aún, ¿es capaz la medicina de salvar vidas a través del Big Data?

Hablar de Big Data es hablar del almacenamiento de una gran cantidad de datos y de los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos que permiten predecir tendencias de mercado en los usuarios: sus preferencias por zonas geográficas, sus gustos por edades. En definitiva, conocer a qué perfil de usuario, en qué momento y lugar se le puede vender un producto con el menor esfuerzo, el mínimo coste y el mejor resultado.

 

La analítica de datos ha sido utilizada en el pasado, entre otras cosas, para descodificar los mensajes alemanes durante la II Guerra Mundial, automatizar la defensa antiaérea contra aviones enemigos o, incluso, para revolucionar el deporte profesional con fines competitivos. Pero eso sólo era el comienzo de lo que hoy podemos hacer gracias al Big Data y sus aplicaciones en los diferentes sectores.

No han sido pocas las veces en las que en este blog se ha hablado sobre Big Data y la importancia de la unión de los datos online y offline, y como para muestra un botón, aquí tenéis el post de mi compañero Pablo Sánchez.

Sin embargo, en este post nos vamos a centrar en el uso de los datos en el sector de la salud y es que el Big Data supone una revolución para la sanidad, planteando tanto retos como oportunidades a la industria sanitaria.

El futuro de la sanidad pasa por cómo se recogen, analizan y utilizan los datos en la toma de decisiones médicas que afectan a millones de pacientes.

Los centros hospitalarios manejan gran cantidad de datos de sus pacientes generados desde diferentes fuentes. Algunas internas como la historia clínica, pruebas de laboratorio, radiografías o bases de datos de hospitales y otras externas como, encuestas de población, aparatos de telemedicina o aparatos electrónicos que miden desde la actividad física de un individuo hasta las calorías consumidas o sus constantes vitales.

Esto sumado a la información obtenida de datos epidemiológicos, ensayos clínicos e investigaciones y el estudio del perfil genético, permiten crear modelos predictivos, lo que supone una mejora en la atención al paciente; no sólo a nivel individual sino también colectivo, generando un importante ahorro de costes y mejorando la eficiencia de los diagnósticos y tratamientos.

El manejo de esta información se conoce como Real World Data (RWD), una parte del Big Data basada en casos reales, para realizar las predicciones y reflejar la atención que reciben los pacientes en cada contexto y los resultados clínicos que realmente se obtienen. Para más información consultar el informe elaborado por Planner Media y Prodigioso Volcán en colaboración con Roche y Siemens.

Con herramientas analíticas como WATSON, el Big Data cruzará la información de todos los pacientes registrados para obtener el estudio de investigación más completo que un profesional sanitario pueda imaginar.

Gracias a esas herramientas, los médicos pueden contrastar su prescripción personalizada con la recomendación prescrita por Big Data. El profesional de la salud podrá, por tanto, verificar cuál ha sido el tratamiento que mejor resultado ha dado en enfermos con el mismo perfil.

Según el estudio “Analítica de datos: el uso en el mundo real de Big Data en sanidad y ciencias de la vida”, elaborado por IBM, Institute for Business Value en colaboración con la Said School University de Oxford, el 72% de las compañías sanitarias afirman que el uso de la información y de análisis ha generado ciertas ventajas competitivas para sus organizaciones.

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Pero no es oro todo lo que reluce en la utilización del Big Data para transformar la atención sanitaria ya que no está libre de barreras ni limitaciones. El mantenimiento de la privacidad ocupa un lugar fundamental. Aunque España dispone de normas legales (LOPD, investigación biomédica, derechos de pacientes) que regulan adecuadamente estos aspectos, probablemente, falta mejorar el gobierno de la gestión de datos.

CONCLUSIÓN

No sabemos si el Big Data será capaz de salvar vidas, pero de lo que sí estamos seguros es que su aplicación en la prevención de la salud supondrá la herramienta ideal para pronosticar la probabilidad de sufrir una enfermedad tras el análisis preventivo de nuestra información sobre parámetros físicos, psíquicos y sociales.

En prevención, los análisis en tiempo real de la información en Big Data pueden arrojar datos de cómo se expande geográficamente una pandemia para intentar aplicar las vacunas a la población en riesgo de la forma más eficaz. A nivel más personalizado, se podrán determinar las personas que por su perfil corren riesgo de sufrir ciertas enfermedades en relación a su actividad habitual, su perfil de consumo, su genómica, etc. Big Data es una palanca para impulsar la eficiencia sanitaria y mejorar la calidad de vida. Ni la evidencia médica ni la sanidad pueden ser ya concebidas sin Real World Data.

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