El objetivo principal en cualquier sociedad es mejorar la salud de la población. Para ello, se pone todo el empeño en modernizar y optimizar el sistema sanitario. Hoy en día, el mejor aliado para alcanzar este objetivo es la tecnología Big Data. Gracias al uso del Big Data en salud, se pueden conseguir metas tan ansiadas en la gestión clínica como: acortar plazos de espera, optimizar las revisiones adelantando aquellas que sean primordiales, o detectar enfermedades o patologías con rapidez.

Pero además, las técnicas de Big Data también enriquecen la gestión clínica. Utiliza las herramientas propias de Big Data supone que, en cualquier estudio, puedan llegar a aparecer nuevas revelaciones que hacen que el proceso finalmente ofrezca información extra con la que no se contaba y ni siquiera se planteaba en un principio.

La tecnología empleada en el Big Data ayuda a la validación de tratamientos, el diseño de protocolos, la creación de alertas inteligentes, la reducción de los tiempos en las listas de espera, la segmentación de pacientes o la reasignación de perfiles de riesgo en función de distintas variables, que aportan una notable mejora y un ahorro en tiempo y recursos. En definitiva, para mejorar el sistema sanitario de cualquier país es esencial, hoy en día, que la tecnología Big Data esté presente. Emplear Big Data en salud es sinónimo de avance.

 

big data en salud

 

Big Data en salud: análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo de datos

El sistema sanitario genera una enorme cantidad de datos. En concreto, el sector sanitario, actualmente, ocupa la cuarta posición en cuanto a volumen de información. Sin duda, la mejor tecnología para hacer frente a esa cantidad de datos es la basada en Big Data, pues permite describir y poner en orden toda esa información. Pero eso no es todo. La información que se obtiene con el uso de la tecnología Big Data es extremadamente valiosa en cualquiera de las tres fases de la analítica de datos: descriptiva, predictiva y prescriptiva.

En la actualidad, el análisis descriptivo es el que más se emplea para poner en orden la gran cantidad de datos que ofrecen los distintos servicios de salud, eliminar el ruido y seleccionar las partes más relevantes. En menor medida se aplican los análisis predictivo y prescriptivo. Gracias al análisis predictivo, los profesionales sanitarios cuentan con ayuda para aprender a anticiparse al futuro. Con el histórico de los datos es posible crear alertas orientadas a detectar diferentes patologías o enfermedades basadas en la experiencia. Esta predicción se hace lo más acertada y cercana posible a la realidad, teniendo siempre presente que en este sector no se manejan simplemente datos, sino vidas humanas.

Con respecto al análisis prescriptivo cabe decir que, en ningún caso, pretende sustituir la labor preceptiva de los profesionales de la medicina, sino ayudarles en su prescripción. De hecho, estas técnicas empleadas por un equipo de matemáticos, programadores, estadísticos y científicos de datos, resultan de gran utilidad gracias a la supervisión de los médicos que aportan sus conocimientos y experiencias y van ayudando a mejorar esta tecnología.

Big Data para el procesamiento del lenguaje natural

Otra de las técnicas de Big Data de las que se sirve el sector salud es el procesamiento del lenguaje natural. Esta es  una de las herramientas más estudiadas e implantadas con éxito en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC). Su plataforma es capaz de descifrar y obtener valor predictivo a partir del texto de los informes clínicos que acompañan a cada paciente.

 

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Artículo de opinión: Julia Díaz, Directora de Innovación del área Health & Energy Predictive Analytics en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (ICC)

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