Salud

El Big Data y medicina es una relación que todavía es bastante desconocida pero llena de beneficios. Y es que el Big Data está revolucionando todas y cada una de las industrias existentes a día de hoy, y el sector de la salud no iba a estar alejado de todos estos avances.

 

La analítica y la medicina

La combinación del Big Data con la medicina, más allá de reducir los gastos y mejorar las ganancias, interviene de forma directa en la gestión de la salud. Puedes usar la combinación del análisis masivo de datos y la medicina para predecir epidemias, mejorar la calidad de vida de las personas, curar enfermedades y evitar muertes prevenibles.

El papel del Big Data en la medicina

Existen un gran número de fuentes de grandes volúmenes de información médica, como pueden ser los registros clínicos, los registros médicos electrónicos, las imágenes médicas, los datos informativos del paciente, los estudios prospectivos de cohortes y los grandes ensayos clínicos.

La integración de estas fuentes provoca la generación de unos datos complementarios de gran tamaño. Además, no existe ningún tipo de protocolo universal para modelar o comparar el rendimiento de distintas estrategias de análisis de la información.

Los Big Data médicos se recopilan con frecuencia a base de protocolos, lo que implica que son relativamente estructurados. Esto es debido al proceso de extracción que genera una información simplificada de los datos brutos.

Estos macrodatos pueden suponer un coste elevado debido a varios factores. La participación del personal, la posible incomodidad de los pacientes y el uso de instrumentos costosos pueden dificultar la unión de la analítica y la medicina. Los nuevos Big Data son mucho más pequeños si se comparan con otras disciplinas, pudiendo recopilarse de una situación no reproducible.

Los macrodatos médicos se pueden ver afectados por distintas fuentes de incertidumbre:

Errores de medición.

Datos faltantes.

Errores en la obtención de la información oculta en informes textuales.

 

Para qué sirve el Big Data en la medicina

Existe una verdadera necesidad de mejorar la atención médica así como de mejorar los resultados de los pacientes. También te beneficiarías del aumento de las capacidades de análisis y de la disponibilidad de datos.

Los análisis masivos de datos y la medicina no se centran generalmente en la interferencia casual, sino que se centran en la correlación e identificación de los patrones existentes en los datos complejos.

El valor potencial

– El hecho de recetar medicamentos totalmente personalizados.

– Utilización de sistemas que apoyen la decisión clínica. Por ejemplo, la extracción de literatura médica o el análisis automatizado de las imágenes médicas.

Adaptación de las decisiones en el diagnóstico y en el tratamiento, así como de los mensajes educativos. De esta forma, se podrán respaldar los comportamientos que se están buscando en los pacientes mediante el uso de dispositivos móviles.

– El análisis de la salud de la población. Este análisis se puede impulsar a través de los datos que revelen patrones que podrían haber sido obviados si solo se analizaran lotes más pequeños de datos formateados de forma uniforme.

– Prevención y detección del fraude.

Dentro de todas las posibilidades de uso que el Big Data tiene en la medicina existen varias a destacar:

– Diagnóstico basado en las mediciones de alta resolución.

– La monitorización de las características moleculares durante el tratamiento para su predicción.

– Decisiones del tratamiento.

– Control continuo de la salud de los pacientes.

Áreas de aplicación para mejorar la salud

– Modelado predictivo para el uso de recursos y de riesgos.

– Gestión de la población.

– Vigilancia de los dispositivos médicos y de la seguridad de las drogas.

– Heterogeneidad del tratamiento y de la enfermedad.

– Medicina de apoyo a la decisión clínica y de precisión.

– Medición del rendimiento y calidad de la atención.

Principales objetivos del Big Data en la medicina

Los principales objetivos de la unión del análisis masivo de datos y la medicina son la predicción, la inferencia y el modelado.

Los datos que son más comúnmente explotados son:

La clasificación. Es un aprendizaje supervisado que se puede considerar como un modelo predictivo donde el vector de salida es categórico.

La agrupación en clúster. Es un aprendizaje no supervisado que se utiliza para encontrar agrupaciones en todos los datos obtenidos mediante el uso de métricas de distancia.

La regresión. Aprendizaje supervisado en el que la salida es una variable continua y, además, es una herramienta de análisis estadístico que permite cuantificar qué relación existe entre una variable dependiente y una o más independientes.

Apúntate a la relación del Big Data y medicina para conseguir disfrutar de todas las ventajas que esta potente tecnología ofrece.