Big data en salud digital

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Análisis de big data en la sanidad: promesa y potencial

El rápido aumento del volumen de datos sanitarios generados por las tecnologías digitales ha supuesto una oportunidad sin precedentes para la investigación sanitaria. A pesar de sus promesas, los enfoques de big data para entender el comportamiento humano no suelen tener en cuenta las premisas conceptuales que dan sentido a los datos sociales y de comportamiento. En este artículo, actualizamos la definición de big data y revisamos los diferentes tipos y fuentes de datos sanitarios con los que deben lidiar los investigadores. Destacamos tres problemas en los enfoques de big data -la avalancha de datos, la arrogancia de los datos y la opacidad de los datos- que están asociados al uso ciego del análisis computacional. Por último, exponemos la importancia de cultivar el sentido de los datos sanitarios -la capacidad de integrar enfoques basados en la teoría y en los datos para procesar diferentes tipos de datos sanitarios y traducir los hallazgos en resultados sanitarios tangibles- e ilustramos cómo la teorización puede ser importante en la era de los grandes datos.

En este artículo, ofrecemos una revisión crítica del uso de los macrodatos en la investigación de la comunicación sanitaria1. Sintetizando conceptos e investigaciones de diversas disciplinas, sostenemos que el mero uso de los macrodatos en la investigación es insuficiente para promover la comunicación sanitaria como disciplina, o para obtener conocimientos que puedan mejorar los resultados sanitarios de la sociedad. Para aprovechar al máximo los datos sanitarios digitales con el fin de mejorar los resultados sanitarios, es esencial que los investigadores en comunicación sanitaria y salud pública cultiven la creación de sentido de los datos sanitarios, es decir, la competencia para integrar enfoques basados en la teoría y en los datos para procesar diferentes formas de datos sanitarios. Los investigadores que se esfuerzan por alcanzar este ideal también traducirían los hallazgos de la investigación de big data en resultados sanitarios tangibles.

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Análisis de datos sanitarios

La digitalización está transformando la investigación y la asistencia sanitaria. La introducción de las historias clínicas electrónicas y los sistemas de información clínica digital ha contribuido a revolucionar la calidad de la asistencia sanitaria en países como Estados Unidos. La vinculación de los datos clínicos con la información de las aseguradoras sobre el estado físico de las personas e incluso sobre sus genes permite a los médicos tomar decisiones informadas en tiempo real y potencia el desarrollo de la medicina personalizada. Alemania, especialmente, tiene mucho que ganar en este campo. Por ello, el Translation Hub Digital Medicine de BIH tiene previsto combinar su trabajo actual en este ámbito y el de los institutos asociados para mejorar el uso de los datos en la investigación y la práctica clínica. Para ello, estableceremos el Translation Hub Digital Medicine como un centro científico, centrado en áreas clave como la informática sanitaria, la inteligencia artificial y el big data. Sus actividades incluirán, por ejemplo, el desarrollo de infraestructuras informáticas, herramientas analíticas de big data y aplicaciones sanitarias móviles.

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El centro de traducción pretende conectar las fuentes de datos sanitarios en Alemania y, en última instancia, establecer una infraestructura de medicina digital líder en Berlín. La comunidad investigadora ha elegido un Comité Directivo que dirigirá los desarrollos del centro y que está compuesto por los siguientes miembros del centro de traducción según sus campos de experiencia:

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RESUMEN. Los datos de la investigación sugieren que el análisis de big data puede ayudar a las organizaciones sanitarias a lograr una utilización significativa de las prácticas de la historia clínica electrónica. Utilizando datos de Expert Insights, Health IT Dashboard e IndustryARC, he realizado análisis y estimaciones sobre el uso de la tecnología por parte de los individuos para hacer un seguimiento de los gastos y costes de la atención sanitaria, los médicos que trabajan en consultorios con un sistema de historia clínica electrónica, la analítica de big data en los ingresos del mercado de la atención sanitaria (por geografía), la adopción por parte de los hospitales estadounidenses de las funcionalidades de participación de los pacientes (capacidades en línea no incentivadas por la política federal) y las tendencias en el uso de las TI sanitarias por parte de los individuos. El análisis empírico que se ofrece en este artículo muestra que los algoritmos predictivos pueden funcionar como pruebas de detección diagnóstica para diferenciar a las comunidades de pacientes por riesgo e informar la toma de decisiones individuales.

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Cómo citar: Whelan, Derrick (2018). «Análisis de Big Data, plataformas de salud digital y herramientas de medicina de precisión: Avanzando hacia las prácticas de atención individualizada y personalizada», American Journal of Medical Research 5(2): 40-45.

Impacto del big data en la sanidad

Entre las herramientas digitales implementadas se encuentran tableros epidemiológicos en tiempo real, mapas interactivos de localización de casos, aplicaciones móviles para rastrear los contactos de los pacientes y geofencing para controlar el cumplimiento de la cuarentena. Entre los ejemplos de integración de herramientas se encuentran la vinculación de las bases de datos nacionales de salud e inmigración para identificar a las personas de alto riesgo en Taiwán, y el uso de múltiples fuentes de vigilancia digital para trazar los movimientos de los pacientes en Corea del Sur. Se identificaron los desafíos para equilibrar la privacidad y el bien público.

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