Big Data en el sector salud
El mundo de la salud es uno de los sectores que más información registra en el día a día: Datos de los pacientes, de medicamentos, de instituciones sanitarias…
Disponer de toda esta información registrada y correctamente gestionada nos ayuda a obtener los patrones reales de cada paciente y de los avances en medicina e instituciones sanitarias.
Esto resulta de gran utilidad para el personal médico, que puede atender de una manera más rápida y efectiva a cada paciente, encontrando lo que realmente es eficaz para ellos en menos tiempo.
Para entender mejor cómo funciona el Big Data o uso de datos masivos en el sector de la salud, vamos a ver los cuatro sistemas más utilizados y sus beneficios para médico y paciente:
Ejemplos de Big Data, macrodatos o datos masivos en el sector de la salud
1- Sistemas de alertas inteligentes
Conocidos como ADMIRE y DIGNA, su objetivo es proporcionar a los profesionales de la salud los datos necesarios sobre protocolo, diagnóstico de enfermedades, pronóstico y planificación del tratamiento.
De esta manera los médicos cuentan con un apoyo digitalizado que les facilita la toma de decisiones, permitiendo atender de una forma más rápida a cada paciente. También proporciona un registro de los avances que facilita la posterior toma de decisiones.
2- Segmentación de pacientes crónicos
Estos sistemas de segmentación permiten diferenciar a los pacientes que necesitan ser derivados a servicios de atención especializada, de los que obtendrían la misma mejora siendo atendidos por la atención primaria.
Esta clasificación consigue, además de una mejor toma de decisiones, predecir de antemano los ingresos y el gasto sanitario que suponen. Lo que a la larga se traduce en un importante ahorro económico para las autoridades sanitarias.
3- Optimización de recursos
Las distintas herramientas de Big Data en salud permiten analizar la demanda de los diferentes servicios de asistencia sanitaria. Segmentando a la población en grupos basados en el riesgo de su dolencia y en sus características, de modo que se les pueda proporcionar los cuidados que realmente necesitan más rápidamente, optimizando así los recursos empleados en cada paciente.
4- Análisis de hiperfrecuentación en atención primaria
El paciente hiperfrecuentador es aquel que acude a la consulta 12 veces al año o más, sin embargo esta descripción resulta algo vaga. Para identificar a los pacientes realmente hiperfrecuentadores necesitamos datos más precisos de sus patrones de comportamiento para determinar cuáles lo son realmente.
En la actualidad existen sistemas de Big Data especialmente pensados para analizar estos patrones de comportamiento y encontrar así a estas personas que realmente pasan más tiempo del deseado en la consulta, lo que permite al personal médico ayudarle de una manera mucho más efectiva.
El uso de Big Data, macrodatos o datos masivos está ganando terreno en todos los sectores, no obstante es el de la sanidad, por su envergadura e importancia, uno de los más beneficiados con la implantación del Big Data. Consiguiendo resultados medibles enfocados a mejorar la calidad, la velocidad y la efectividad de cada consulta.