El uso del big data en la salud

El uso del big data en la salud está aumentando de forma exponencial. Gracias al análisis de los datos se pueden atacar de manera más efectiva las enfermedades y dar al paciente un tratamiento personalizado.

Con el uso del big data en la salud se pueden combinar datos de pacientes que, procesados por algoritmos de aprendizaje automático, permiten extraer el valor del dato.

El sector sanitario es uno de los que más se está beneficiando de las TIC. No hace falta irse muy lejos en el tiempo para comprobarlo: el empleo de la tecnología ha permitido superar la pandemia gracias al desarrollo de vacunas en tiempo récord. Y de entre las diferentes tecnologías se impone una: el uso del big data en la salud.

La analítica de datos con el uso de herramientas y plataforma de aggity como IA Analytics permite a las empresas del sector salud realizar modelos predictivos y tomar decisiones de forma más rápida y efectiva tanto en el diagnóstico de enfermedades como en el tratamiento médico que se ha de dar al paciente. Gracias al empleo de modelos de probabilidad y de la analítica, estas plataformas facilitan la obtención y el análisis de información para determinar las personas que tienen más probabilidades de sufrir un determinado tipo de enfermedad y definir cuáles son los tratamientos más adecuados para ellas. Así mismo, con la aplicación de Business Intelligence (BI) y el uso de cuadros de mando, estas soluciones permiten recoger una historia clínica detallada de cada paciente.

Usos de big data en la salud

El uso de big data en sanidad tiene un alto potencial. El sector sanitario recopila datos procedentes de diferentes fuentes, por lo que extraerlos, gestionarlos y analizarlos para obtener valor es una prioridad para distintos actores, desde los departamentos de investigación hasta los hospitales pasando por la sanidad primaria. Por eso, el big data en el sector salud avanza muy rápido. Por ejemplo, el uso de big data en hospitales ha permitido implementar tratamientos personalizados para los pacientes y hacerlo de forma automatizada.

El empleo del big data en medicina ha supuesto una auténtica revolución. Gracias a su utilización se pueden combinar datos de pacientes que, procesados por machine learning, permiten extraer el valor del dato y ayudan a tomar decisiones a los profesionales médicos relativas al tratamiento de los pacientes. De la misma forma, los departamentos de investigación pueden desarrollar nuevos fármacos o terapias, y también, como ha mostrado aggity en farmaforum 2022, las farmacéuticas no solo ahorran costes, también mejoran la eficiencia y la sostenibilidad de sus plantas de fabricación.

Cómo se aplica el big data sanitario

El proceso no es muy diferente del que se realiza en otros sectores. Los datos se recogen desde diferentes dispositivos. Puede ser el ordenador de un médico o una máquina de resonancia magnética, por ejemplo. Una vez recopilados, una inteligencia artificial los analiza, clasifica y archiva y desde allí se extraen patrones que plataformas de datos como la de aggity emplean para sugerir actuaciones concretas por parte del especialista médico.

Las ventajas del big data sanitario son múltiples. Gracias a él, se lograr mejorar los servicios de asistencia que se prestan a pacientes dependientes, además de que permite anticiparse a los posibles problemas que pueda tener una persona como consecuencia de la enfermedad que padece. Tener un conocimiento exacto de los perfiles de cada paciente y un tratamiento personalizado contribuye a evitar que se saturen los centros de salud de atención primaria.

En definitiva, el uso del big data en la salud incrementa la calidad de vida de los pacientes y evita sobrecostes. La definición de un tratamiento personalizado hace innecesario probar diferentes medicamentos hasta acertar con el más adecuado y también es posible anticiparse a la evolución de la enfermedad y atacarla en una fase más temprana. Como consecuencia, el paciente tendrá mejor calidad de vida y se reduce, además, el gasto de los tratamientos.