Big data en farmacia

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La información en la farmacia

El uso de big data ha ido en aumento en los últimos años porque ofrecen a las empresas una forma mejor que nunca de analizar las necesidades y deseos de los clientes. Las farmacias no son una excepción, ya que muchas de ellas se han beneficiado de la utilización de big data en sus operaciones.

Un buen ejemplo de cómo las farmacias utilizan sus datos es en la agilización de la fabricación de medicamentos, especialmente en los procesos de composición de ingredientes farmacéuticos activos (API) a estériles. Puede visitar esta página para saber más al respecto. Además, este artículo analiza otras formas en que los big data afectan a la práctica farmacéutica.

Big data es un término para el análisis de conjuntos de datos masivos. Utilizan la inteligencia artificial, como potentes ordenadores y técnicas complejas, para extraer y descubrir ideas, tendencias o patrones que podrían no verse si sólo se analizaran pequeñas cantidades de información.

Los big data en la industria farmacéutica han introducido cambios positivos a lo largo de los años porque hacen que el proceso de descubrimiento de fármacos sea más exitoso. Como resultado, hace que el seguimiento de las prescripciones sea más eficiente y rentable, lo que ayuda a los pacientes a tener una atención personalizada.

Big data en la práctica farmacéutica: uso actual, retos y futuro

La informática farmacéutica se define como el uso y la integración de los datos, la información, el conocimiento, la tecnología y la automatización en el proceso de uso de los medicamentos con el fin de mejorar los resultados sanitarios. Se ha acuñado el término “big data”, que a menudo se define en tres V: volumen, velocidad y variedad. En este artículo se describen tres áreas principales en las que la farmacia utiliza los big data, a saber 1) la toma de decisiones informada (vías clínicas y guías de práctica clínica); 2) la mejora de la prestación de cuidados en entornos sanitarios como hospitales y entornos de práctica farmacéutica comunitaria; y 3) la medición del rendimiento de la calidad para los Centros de Medicare y Medicaid y las actividades de gestión de la medicación, como el seguimiento de la adherencia a la medicación y la conciliación de la medicación.

Desafíos a los que se enfrentan los farmacéuticos a la hora de acceder a información de calidad sobre los medicamentos y cómo mejorarla

Sin embargo, perdidos bajo un diluvio de datos, el objetivo de comprensión puede parecer a menudo tan lejano como cuando sólo teníamos un número más limitado de mediciones con las que lidiar. Si nuestro objetivo es comprender la complejidad de las enfermedades, debemos ser capaces de dar sentido a los complejos volúmenes de datos que ahora pueden generarse rápidamente. De hecho, hay pocos sistemas más complejos que los que se encuentran en el campo de la biomedicina. La idea de que la biología humana está compuesta por una compleja red de sistemas interconectados no es nueva. El concepto de “niveles biológicos” interconectados se introdujo en la década de 1940 (3), aunque el enfoque reduccionista de la biología se remonta a Descartes, y la analogía de la deconstrucción de un mecanismo de relojería prevalece desde Newton (4) hasta Dawkins (5). Estas ideas han servido de base para el desarrollo de la “biología de sistemas”, en la que se pretende llegar a explicaciones mecanicistas de las funciones biológicas superiores en términos de las “partes” de la máquina biológica (6).

El desarrollo de los enfoques de Big data ha mejorado enormemente nuestra capacidad para investigar qué “partes” de la biología pueden ser disfuncionales. El objetivo de la medicina de precisión es llevar este enfoque un paso más allá, haciendo que esa información tenga un valor pragmático para el clínico en ejercicio. La medicina de precisión puede definirse sucintamente como un enfoque para proporcionar los tratamientos adecuados a los pacientes adecuados en el momento adecuado (7). Sin embargo, para la mayoría de los problemas clínicos, las estrategias de precisión siguen siendo una aspiración. Nunca se insistirá lo suficiente en el reto que supone reducir la biología a sus componentes y, a continuación, identificar cuáles pueden y deben medirse para elegir una intervención óptima, la población de pacientes que se beneficiará y el momento en que lo hará. Sin embargo, el creciente uso de enfoques de Big data sin hipótesis promete ayudarnos a alcanzar este objetivo.

Análisis de datos de farmacia

De hecho, la analítica sanitaria tiene el potencial de reducir los costes de los tratamientos, predecir brotes de epidemias, evitar enfermedades prevenibles y mejorar la calidad de vida en general. La vida media de los seres humanos está aumentando en toda la población mundial, lo que plantea nuevos retos a los métodos actuales de administración de tratamientos. Los profesionales de la salud, al igual que los empresarios, son capaces de recopilar cantidades ingentes de datos y buscar las mejores estrategias para utilizar estas cifras.

En este artículo, vamos a abordar la necesidad del big data en la sanidad y el big data hospitalario: ¿por qué y cómo puede ayudar? ¿Cuáles son los obstáculos para su adopción? A continuación, veremos 18 ejemplos de big data en la sanidad que ya existen y de los que pueden beneficiarse las instituciones médicas.

Big data en la sanidad es un término utilizado para describir los volúmenes masivos de información creados por la adopción de tecnologías digitales que recogen los historiales de los pacientes y ayudan a gestionar el rendimiento de los hospitales, de otro modo demasiado grandes y complejos para las tecnologías tradicionales.

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