Informe big data y salud

Impacto del big data en la sanidad

Los cambios en los patrones de las enfermedades y el aumento de los costes de la atención sanitaria hacen que la prevención, la promoción de la salud y la salud pública sean preocupaciones acuciantes y piezas clave para abordar los retos a los que se enfrentan los sistemas sanitarios. Ya existe la capacidad técnica para llevar a cabo un nuevo tipo de salud pública de «precisión», aplicando los principios y la tecnología de la medicina de precisión a la prevención de enfermedades y la política de salud pública. A medida que aumenta la necesidad de políticas basadas en la evidencia, los macrodatos parecen ser la clave para lograr mejoras drásticas y rápidas que ayuden a promover la salud y prevenir las enfermedades. Al mismo tiempo, los sistemas sanitarios han tardado en adoptar las nuevas tecnologías y deben considerar cómo afectarán estos nuevos enfoques a la privacidad. Ante estos avances, los responsables de las políticas de salud pública deben discernir las formas más eficaces de aprovechar los big data, así como la mejor manera de abordar los retos asociados a estas nuevas tecnologías.

Los big data siguen creciendo. Se calcula que actualmente se crean 2,5 quintillones de bytes de datos al día, es decir, 2,5 billones o 2,5×1018 bytes (IBM, 2017[1]). El 90% de los datos del mundo actual se han creado solo en los últimos años (DOMO, 2017[2]). Para 2020, se estima que se crearán 1,7 megabytes de datos cada segundo por cada persona en el mundo (DOMO, 2018[3]). Como la capacidad de generar y analizar grandes cantidades de datos sigue aumentando en todo el mundo, el término «Big Data» se ha vuelto omnipresente. Los grandes datos son cada vez más relevantes para muchos tipos de actividades de investigación y creación de conocimiento, en una variedad de dominios (Cuadro 5.1).

Atención sanitaria con grandes datos

Se está produciendo una revolución de los grandes datos en la atención sanitaria. Empecemos por el enorme aumento de la oferta de información. En la última década, las empresas farmacéuticas han ido acumulando años de datos de investigación y desarrollo en bases de datos médicas, mientras que los pagadores y proveedores han digitalizado sus registros de pacientes. Por su parte, el gobierno federal de EE.UU. y otras partes interesadas del sector público han abierto sus vastos almacenes de conocimientos sanitarios, incluidos los datos de los ensayos clínicos y la información sobre los pacientes cubiertos por los programas de seguros públicos. Paralelamente, los recientes avances técnicos han facilitado la recopilación y el análisis de información procedente de múltiples fuentes, lo que supone una gran ventaja en el ámbito de la asistencia sanitaria, ya que los datos de un mismo paciente pueden proceder de varios pagadores, hospitales, laboratorios y consultas médicas.

Las preocupaciones fiscales, quizás más que cualquier otro factor, están impulsando la demanda de aplicaciones de big data. Después de más de 20 años de aumentos constantes, los gastos sanitarios representan ahora el 17,6% del PIB, casi 600.000 millones de dólares más que el valor de referencia previsto para una nación del tamaño y la riqueza de Estados Unidos1. Esta estimación se basa en una medida desarrollada por McKinsey, «gasto estimado según la riqueza», que se deriva de un análisis de regresión de los datos de ingresos y gastos de otros países de la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos. Permite estimar cuánto se espera que gaste un país determinado en atención sanitaria en función del PIB per cápita. Para desalentar la sobreutilización, muchos pagadores han pasado de la remuneración por servicio, que recompensa a los médicos por el volumen de tratamientos, a acuerdos de riesgo compartido que dan prioridad a los resultados. Con los nuevos sistemas, cuando los tratamientos dan los resultados deseados, la compensación del proveedor puede ser menor que antes. Los pagadores también están llegando a acuerdos similares con las empresas farmacéuticas y basan el reembolso en la capacidad de un medicamento para mejorar la salud del paciente. En este nuevo entorno, las partes interesadas en la atención sanitaria tienen mayores incentivos para recopilar e intercambiar información.

Análisis de big data en la sanidad: promesa y potencial

Se está produciendo una revolución de los grandes datos en la atención sanitaria. Empecemos por el enorme aumento de la oferta de información. En la última década, las empresas farmacéuticas han ido acumulando años de datos de investigación y desarrollo en bases de datos médicas, mientras que los pagadores y proveedores han digitalizado sus registros de pacientes. Por su parte, el gobierno federal de EE.UU. y otras partes interesadas del sector público han abierto sus vastos almacenes de conocimientos sanitarios, incluidos los datos de los ensayos clínicos y la información sobre los pacientes cubiertos por los programas de seguros públicos. Paralelamente, los recientes avances técnicos han facilitado la recopilación y el análisis de información procedente de múltiples fuentes, lo que supone una gran ventaja en el ámbito de la asistencia sanitaria, ya que los datos de un mismo paciente pueden proceder de varios pagadores, hospitales, laboratorios y consultas médicas.

Las preocupaciones fiscales, quizás más que cualquier otro factor, están impulsando la demanda de aplicaciones de big data. Tras más de 20 años de incrementos constantes, los gastos sanitarios representan ahora el 17,6% del PIB, casi 600.000 millones de dólares más que el valor de referencia previsto para una nación del tamaño y la riqueza de Estados Unidos1.

Documentos de investigación sobre análisis de grandes datos 2020

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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