El campo de la salud es uno donde más se necesita el contraflujo permanente de información, una constante interacción de datos entre paciente, profesionales, aseguradores y el estado. Actualmente cuenta con tecnología capaz de recoger y almacenar grandes volúmenes de información de pacientes y del sistema de salud recopilados en el orden de Petabytes (1015 bytes) de información. Para esto se utiliza la aplicación del Big Data (análisis de grandes datos) que tiene una participación esencial como soporte de toma de decisiones en la medicina.
Big data y la analítica del aprendizaje son herramientas que permiten aprovechar enormes cantidades de datos que hoy existen en formato digital, y que se generan durante la prestación de servicios de salud y cuando se incorporan plataformas digitales en el proceso de formación de médicos; su diseño está enfocado en encontrar asociaciones, patrones y tendencias entre los datos, a diferencia de otras técnicas que buscan encontrar relaciones causa-efecto o proyecciones basadas en la probabilidad. Éste comprende y requiere técnicas, algoritmos y enfoques analíticos interrelacionados con propuestas actualizadas para diseñar información procesada. El objetivo es crear proyectos que exploten las ventajas de las tecnologías actuales para el procesamiento automatizado de datos en grandes volúmenes y distintos formatos, para buscar su entendimiento y mejorar la toma de decisiones. Otros beneficios de esto, destacan: detección de riesgo en cirugías de ortopedia, mejorar la seguridad del paciente y agendar las cirugías en clínicas y hospitales. Otras experiencias, se destacan en el área de la ingeniería clínica, demuestran que su aplicación mejora la gestión de la infraestructura y la tecnología de los hospitales, inclusive en el mantenimiento de los equipos médicos.[1]
Pero Big Data aparte de beneficios para la medicina, también trae desafíos debido al aumento constante de los datos y a la información en salud. Para la solución de esta situación, diferentes autores han analizado este campo de acción considerando entre otros, la falta de estrategias para su gestión y los aspectos éticos, es decir se limitan a ser base de consulta esporádica o coyuntural haciéndolos ineficientes porque no son capaces de recoger, analizar y tomar decisiones rápidas y efectivas con los datos de los pacientes. La integración entre los diferentes servicios de salud y otros sistemas de recolección de datos, la falta de normas y mejores prácticas en análisis de la información son los problemas más grandes que enfrenta este sector para sacar el máximo provecho a estrategias como el Big Data.
Hay otro tipo de sistemas que también aportan insumos de valor para las aplicaciones de big data, porque su operación genera datos constantemente; entre ellos se encuentran las bitácoras de las visitas recibidas en los sitios web o de las llamadas desde un call center, mediciones de aparatos y los registros de equipos como veletas, anemómetros, dispositivos móviles y sensores industriales; todo lo que pueda medir, registrar y comunicar el posicionamiento, la vibración, la temperatura, la humedad e incluso los cambios químicos del ambiente. [2]
Para Colombia frente al tema padece ausencia en estrategias y políticas para regular el uso de grandes datos y su análisis avanzado, así como de escasez en estructuras que contemplen los aspectos legales, éticos y de privacidad.
[1] (Camacho, 2019)
[2] (Báez, 2017)
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