Big data en el cuidado de la salud

3 usos del Big Data en la Salud Digital que pueden ayudar a salvar vidas

Big Data se conoce como el proceso de análisis, procesamiento, y extracción de grandes volúmenes de información con el objetivo de automatizar procesos y de tomar decisiones informadas. El uso del Big Data en el sector salud puede ayudar a salvar vidas debido al oportuno análisis de información de los pacientes. 

Dentro de las aplicaciones de las analíticas en el cuidado de la salud está: su uso para reducir costos en tratamientos, predecir curvas epidemiológicas en pandemias, evitar enfermedades que se pueden prevenir, así como mejorar la calidad de la vida en general. Ahora bien examinemos 3 usos que pueden ser muy útiles a la hora de salvar vidas:

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1. Alertas en tiempo real

Existen software de soporte de decisiones clínicas (CDS) que procesan información de manera inmediata y emiten conceptos para ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones prescriptivas

Además, cada vez es más común que los profesionales sanitarios quieran evitar tener pacientes internados en hospitales asumiendo tratamientos costosos. La analítica en salud y las tecnologías pueden ayudar con esto a través del uso de Wearables que cada vez más recopilarán continuamente los datos de salud de los pacientes y los envía a la nube. También, permite acceder a toda esta información en la base de datos del paciente, incluso en su historia clínica electrónica. Lo que permitirá a los médicos conocer personalizadamente a sus pacientes y poderles entregar un tratamiento de acuerdo a sus necesidades. 

Es por ello, que las instituciones prestadoras de salud pueden usar esta tecnología para monitorear el flujo de datos. Ejemplo, si una persona con hipertensión tiene algún aumento anormal, se genera una alerta, y el médico tratante puede contactar al paciente y tomará las medidas necesarias.

2. Cautivar a los pacientes

Los dispositivos inteligentes ganan cada vez más popularidad pues permiten registrar cada vez más información como: frecuencias cardiacas, hábitos de sueño y de alimentación, hidratación, entre otros. Toda esta información vital se puede combinar con otros datos rastreables para identificar posibles riesgos para la salud. Por ejemplo, Un insomnio crónico y una frecuencia cardíaca elevada pueden indicar un riesgo de enfermedad cardíaca futura.

Así se fomenta que las personas realmente se empoderen de su salud, la monitoreen y sean responsables con ella. También, es una oportunidad para mejorar hábitos y hacerlos más saludables. A su vez, al realmente empoderarse de su salud se evitan visitas innecesarias al médico pues habría un mejor manejo de la información.

3. Integración del Big Data con Imágenes Médicas

Las imágenes médicas son vitales. Analizar y almacenar manualmente estas imágenes es costoso tanto en términos de tiempo y de dinero, ya que los radiólogos deben examinar cada imagen individualmente, y a la vez los hospitales deben almacenarlas durante varios años. Con el uso de Big Data los algoritmos desarrollados pueden analizar cientos de miles de imágenes y podrían identificar patrones específicos para ayudar al médico con el diagnóstico.

Incluso se podría llegar a pensar en el cambio de rol, de por ejemplo, los radiólogos quienes más allá de la lectura de imágenes se pueden concentrar en el resultado. 

En términos generales, la gran ventaja del Big Data en el cuidado de la salud es reaccionar de manera oportuna. Es hacer más eficientes los sistemas de información y por lo tanto los sistemas de salud. Es poder hablar de “tratamientos personalizados” apoyados en información histórica registrada. Es realmente tener la capacidad de actuar cuando el paciente lo necesita.

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