La promesa y los retos del big data médico
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J Big Data 6, 54 (2019). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0217-0Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard
¿Por qué es importante el big data en la sanidad?
Los macrodatos permiten a los proveedores de servicios sanitarios y a los administradores de la salud profundizar y conocer mejor a sus pacientes y la atención que les prestan. La recopilación de datos de alta calidad requiere la optimización de las herramientas de recopilación de datos en la atención sanitaria y el uso adecuado de dichas herramientas tanto por parte de los pacientes como de los proveedores.
¿Qué es el big data en los ejemplos de asistencia sanitaria?
Big data en la sanidad: fuentes y beneficios
El término «big data» se refiere a las cantidades masivas de datos relacionados con la salud procedentes de diversas fuentes, como las historias clínicas electrónicas (HCE), la secuenciación genómica, la investigación médica, los dispositivos portátiles y las imágenes médicas, por mencionar algunas.
¿Cómo se utilizan actualmente los macrodatos en la sanidad?
Ejemplos de big data en la sanidad
Con una variedad de herramientas y métodos de análisis de datos, los analistas sanitarios utilizan los big data para informar sobre la prevención, la intervención y la gestión de la salud. Estos esfuerzos pueden ayudar a mejorar la experiencia del paciente, mejorar la eficiencia y la calidad de la atención y reducir los costes sanitarios.
Análisis de datos sanitarios
El sector sanitario ha recorrido un largo camino para llegar al punto en el que se encuentra ahora: telemedicina, imágenes médicas, historias clínicas electrónicas, robots y mucho más. Todo esto ha sido posible con la ayuda de la tecnología. Y el big data es uno de esos disruptores que han revolucionado la sanidad…
La industria de la salud ha recorrido un largo camino para llegar al punto en el que se encuentra ahora: telemedicina, imágenes médicas, historias clínicas electrónicas, robots y mucho más. Todo esto ha sido posible con la ayuda de la tecnología. Y el big data es uno de esos disruptores que han revolucionado la industria sanitaria. El big data en la industria de la salud ayuda a salvar vidas, a disminuir los costes y a mejorar la eficiencia de las operaciones.
El estallido de la pandemia mundial ha acelerado la innovación y la adopción de la tecnología digital, especialmente el big data y la analítica de grandes datos. Pero también ha dejado al descubierto muchos puntos débiles de la industria sanitaria. A continuación exponemos las ventajas del big data y la analítica de datos en la sanidad, así como una visión general de las principales aplicaciones del big data en el sector sanitario. Veamos cómo el big data y la analítica de datos pueden ayudar a resolver muchos problemas conocidos y emergentes en el sector sanitario.
¿Por qué es importante el big data?
¿Por qué es importante el análisis de big data? La analítica de big data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Esto, a su vez, conduce a movimientos empresariales más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores beneficios y clientes más felices.
¿Qué significa big data?
La definición de big data es la de datos que contienen una mayor variedad, que llegan en volúmenes crecientes y con más velocidad. … En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlos.
¿Por qué los enfermeros deben preocuparse por el big data?
Cuando prestan atención a los pacientes, los enfermeros quieren estar seguros de que sus decisiones se basan en la estrategia de tratamiento óptima. Los macrodatos facilitan más que nunca la determinación de las mejores prácticas y la garantía de que se utilizan dentro de la organización. … Mejorar los resultados de los pacientes. Reducir los procedimientos innecesarios.
Ejemplos de big data
Se habla mucho de que el big data puede hacer del mundo un lugar mejor y el mejor ejemplo para entenderlo es analizar los usos del big data en la industria de la salud. El big data en la sanidad se utiliza para reducir los costes generales, curar enfermedades, mejorar los beneficios, predecir epidemias y mejorar la calidad de vida humana evitando muertes. Los laboratorios de investigación científica, los hospitales y otras instituciones médicas están aprovechando el análisis de big data para reducir los costes de la atención sanitaria cambiando los modelos de prestación de tratamientos. Aquí comienza el recorrido por el big data en la sanidad destacando las aplicaciones más utilizadas del big data en la industria sanitaria.
La empresa de investigación y consultoría con sede en Nueva York, Institute for Health Technology Transformation, estima que en 2011 el sector sanitario estadounidense generó 150.000 millones de gigabytes (150 Exabytes) de datos. Estos datos fueron generados en su mayoría por diversos requisitos normativos, de mantenimiento de registros, de cumplimiento y de atención al paciente. Desde entonces, se ha producido un aumento exponencial de los datos que ha llevado a un gasto de 1,2 billones de dólares en soluciones de datos sanitarios en la industria de la salud. McKinsey prevé que el uso de Big Data en la sanidad puede reducir los gastos de gestión de datos sanitarios entre 300.000 y 500.000 millones de dólares.
¿Cuáles son las 5 Vs del big data?
Los big data son una colección de datos procedentes de muchas fuentes diferentes y suelen describirse con cinco características: volumen, valor, variedad, velocidad y veracidad.
¿Cuáles son las tres características de los big data?
Hay tres características que definen los Big Data: volumen, variedad y velocidad. Juntas, estas características definen el «Big Data».
¿Cuáles son las 4 Vs del big data?
Las 4 V del Big Data en infografía
Los científicos de datos de IBM dividen los big data en cuatro dimensiones: volumen, variedad, velocidad y veracidad.
Perspectivas de los macrodatos en la sanidad: retos y soluciones
ResumenLos macrodatos serán parte integrante de la próxima generación de desarrollos tecnológicos, permitiéndonos obtener nuevos conocimientos a partir de las enormes cantidades de datos que produce la vida moderna. La aplicación de Big Data a la sanidad tiene un gran potencial, pero todavía hay que superar algunos impedimentos, como la fragmentación, los elevados costes y las cuestiones relativas a la propiedad de los datos. Prever un papel futuro para el Big Data en el contexto de la sanidad digital significa equilibrar los beneficios de la mejora de los resultados de los pacientes con los posibles escollos del aumento del agotamiento de los médicos debido a una mala implementación que conlleva una complejidad añadida. La oncología, el campo en el que la recopilación y utilización de Big Data se inició con programas como el TCGA y el Cancer Moon Shot, ofrece un ejemplo instructivo, ya que vemos las diferentes perspectivas que ofrecen los Estados Unidos (EE.UU.), el Reino Unido (RU) y otras naciones en la implementación de Big Data en la atención al paciente con respecto a su enfoque de centralización y regulación de los datos. Basándonos en los enfoques globales, proponemos recomendaciones para las directrices y regulaciones del uso de datos en la asistencia sanitaria centradas en la creación de una identificación global única del paciente que pueda integrar los datos de una variedad de proveedores de asistencia sanitaria. Además, ampliamos el tema hablando de los posibles escollos del Big Data, como la falta de diversidad en la investigación de Big Data y los riesgos de seguridad y transparencia que plantean los algoritmos de aprendizaje automático.