“La cantidad de información que se genera en internet es abrumadora. En los últimos 10 años, su incremento ha sido exponencial. Según un estudio de IBM, cada día se procesan aproximadamente 2.5 trillones de bytes de datos , a pesar de este crecimiento 90% de la información existente tiene menos de dos años”, señaló Giacomo Tritto, Marketing Specialist de la plataforma TuoTempo .
En el campo médico-sanitario , agregó el experto, el empleo de grandes flujos de datos ha permitido realizar descubrimientos relevantes, por ejemplo, “la Universidad de Florida logró, gracias al uso de Google Maps y datos de acceso público como la tasa de crecimiento de la población y las enfermedades crónicas de los residentes, que el servicio de salud local fuera más eficiente ya que pudo construir mapas topográficos y estrategias para redistribuir los recursos de manera eficiente”.
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En la actualidad la gestión de salud digital se enfoca en proteger y cuidar a las personas. Sin embargo, uno de los aspectos que suele pasarse por alto es el mundo de los datos y el análisis ya que al hablar de elaboración de perfiles y segmentación se genera más desconfianza que interés.
El artículo “ Big Data de la atención médica y la promesa de una atención basada en el valor”, de NEJM Catalist, señala que, con el tiempo, el análisis de Big Data para proporcionar información basada en evidencia aumentará la eficiencia y ayudará a mejorar nuestra comprensión de las mejores prácticas asociadas con cualquier enfermedad , lesión o afección médica , según dio a conocer la plataforma Doctoralia .
Análisis de datos en la salud digital
Para conocer la importancia de los datos y el análisis de ellos, es necesario saber el significado de Big Data y lo qué se entiende por economía basada en datos. Por ejemplo, cada persona produce una cantidad de datos todos los días como documentos, mensajes e interacciones virtuales , esta información generada se le llama Big Data y se crea de manera rápida, orgánica y en grandes volúmenes.
La utilidad que se le da a estos datos después de almacenarlos y procesarlos se le conoce como economía impulsada por datos , ya que gracias a su gestión es posible tomar decisiones informadas y precisas.
“La salud es uno de los sectores que ha avanzado de forma lenta en esta tendencia de datos debido principalmente a temas de privacidad y leyes que no están a la vanguardia. Sin embargo, es importante reconocer que contar con un buen análisis de datos puede brindar una apertura a posibilidades que antes, por limitaciones tecnológicas , eran difícil de alcanzar”, dijo Tritto.
Las aplicaciones del Big Data en la salud están enfocadas en siete áreas las cuales son: diagnósticos , para identificar y analizar de manera eficiente las causas de una enfermedad; medicina preventiva , el uso de análisis predictivos y recopilación de datos sobre perfiles genéticos, estilos de vida, orígenes sociales y circunstancias ambientales permite prevenir la aparición de enfermedades; medicina de precisión y uso de datos agregados, para brindar atención especializada; investigación médica tanto privada y pública; reducción de errores de atención; reducción de costos ; y salud pública .
Las nuevas perspectivas de la gestión de salud
En este escenario, “uno de los aspectos más básicos del Big Data es utilizar los datos para tomar decisiones informadas, el uso de estos datos abre la posibilidad de conocer de manera profunda al paciente, sus hábitos y comportamientos, pues toda la información aportada por ellos de manera directa o indirecta se vuelve cada vez más valiosa para mejorar y personalizar el servicio médico ”, declaró Tritto.
Ejemplificó diciendo que para una clínica de salud puede ser útil conocer el impacto y las causas por la que los pacientes no se presentan a sus citas, ya que antes para saber las razones se debía confiar en la intuición del gerente de atención o en estudios de mercado y cuestionarios.
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Pero el problema de las ausencias, según explicó Tritto, puede radicar en factores como: tipo de tratamiento , ya sea visitas de seguimiento, rutina, exámenes o chequeos; política de precios, costos demasiado altos o bajos; la forma de pago ya sea anticipado o diferido; el enfoque y la experiencia del médico ; preocupaciones por riesgo de contagio de COVID-19 entre muchos otros factores.
Estas razones podrían prolongarse durante mucho tiempo debido a la falta de información del paciente , por lo que la única forma de compensarla es con la adquisición, la gestión y el uso específicos de datos .
“Contar con sistemas de análisis de comportamiento más avanzados para analizar grandes cantidades de datos y sintetizarlos en parámetros, espejos de información y gráficas permitirá lograr estructuras más eficientes, personal satisfecho, costos reducidos y pacientes leales”, finalizó Tritto.