Big data y asistencia sanitaria: Casos prácticos (2/2)

En el anterior artículo (si todavía no lo has leído, puedes recuperarlo aquí) exponíamos el uso que se puede hacer del Big Data en el campo de la asistencia sanitaria y de las distintos beneficios (además de las barreras), que podía tener el uso de datos masivos en el campo de la salud, sin entrar en detalle en los mismos. En este segundo artículo, intentaremos detallar más acerca de esos potenciales beneficios que tiene el Big Data en el sector sanitario.

Prevención de enfermedades

En este punto, aunque también aplicable a otros mencionados posteriormente, debe tenerse en cuenta (o imaginarse) la cantidad masiva de datos (sean estructurados o no estructurados [recetas, imágenes,…]) que los seres humanos generamos durante un día.

En el caso que nos atañe en este punto, el hecho de poder recoger los datos (a pesar que puedan ser desestructurados) permite disponer de información que, entre otras opciones, puede determinar los factores de riesgo de posibles enfermedades, establecer ciertos patrones basados en datos y con ello prevenir, desde su inicio, ciertos problemas de salud. El artículo del siguiente link analiza la situación en Estados Unidos.

Predicción de epidemias

En este caso nos tenemos que remontar unos años atrás, cuando Google intentó predecir cuándo habría más casos de gripe y/o dengue.

Basado en el uso de algoritmos y en las búsquedas realizadas por los usuarios del buscador de Google, se intentaba determinar cuándo habría los “picos” de dichas epidemias, lo que ayudaría a las diversas administraciones. Desafortunadamente, quedó patente que dichos algoritmos debían ser refinados (en ciertos casos, debido a los avisos de los medios, hubo muchas búsquedas de gente sin la enfermedad), por lo que, desde 2014, Google Flu Trends ha dejado de publicar sus resultados.

A pesar de ello, el caso de Google nos muestra las posibilidades que nos ofrecen los datos en dicho campo.

Control, diagnóstico y seguimiento.

Como se ha mencionado arriba, los seres humanos generamos miles de datos en nuestro día a día, sea mediante el uso de wearables que capturan nuestros datos biométricos, apps relacionadas con el mundo del deporte y de la salud, todo tipo de pruebas médicas, etc.

Todos los datos generados permiten tener al alcance de los profesionales de la salud (siempre que se establezca un marco de cooperación, como se mencionaba en el primer artículo) la posibilidad de personalizar/individualizar los tratamientos, es decir, poder tomar decisiones basadas en los datos generados por cada paciente en vez de tomarlas según pautas de comportamiento más genéricas.

Además de dicho control y diagnóstico, con los datos se puede establecer un seguimiento que permite, en caso de detectar valores anómalos respecto los datos habituales del paciente, actuar por tal de prevenir problemas mayores.

Fuente fotografía: www.innovacion.cl

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Cofundador de Markonomia. Licenciado en Administración y Dirección de Empresas por la Universitat de Barcelona (EUS) y master en Business Intelligence y Big Data en Universitat Oberta de Catalunya. Cerca de 5 años desarrollando proyectos de análisis de datos en el sector bancario. Fotógrafo freelance en eventos deportivos nacionales e internacionales.

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