Big data en salud

Los usos del big data en salud revelan un panorama prometedor para hospitales y residencias. ¿Sabías que su tasa de crecimiento anual roza el 14 %? Así, no es de extrañar que esta tecnología esté despertando el interés de los ingenieros de comunicaciones de estos centros. Estás a solo unas líneas de conocer todas sus claves.

Qué es el big data en salud y por qué está revolucionando la medicina

El big data en salud es toda operación que implique utilizar grandes volúmenes de datos sanitarios heterogéneos (historiales clínicos, pruebas de laboratorio, imágenes diagnósticas, etc.). Esta práctica abarca actividades como recopilar, almacenar, analizar, gestionar y visualizar esa ingente cantidad de información en tiempo real.

Hospitales, residencias y centros de salud están experimentando profundos cambios como consecuencia de la irrupción del big data. De hecho, tal y como luego veremos, esta disrupción trae consigo importantes beneficios tanto a nivel funcional como administrativo. No por nada, desde la pandemia, ya ha sido implementado por el 43 % de las instituciones sanitarias españolas.

Aplicaciones del big data en hospitales y sistemas de salud

El uso de big data en salud se caracteriza por su versatilidad. Ciertamente, esta tecnología es capaz de transformar por completo la forma en la que trabajan los centros sanitarios. Podemos distinguir hasta cuatro ámbitos en los que resulta aplicable.

Principales beneficios del big data en salud: de la prevención al tratamiento personalizado

La creciente implementación del big data en el sector sanitario debe mucho a sus beneficios. Los centros de salud que lo emplean brindan mejor asistencia médica a la vez que ahorran tiempo y dinero.

1. Aumenta la precisión y agilidad de los diagnósticos y de las decisiones clínicas.
2. Identifica riesgos antes de que se agraven.
3. Facilita el diseño de tratamientos personalizados. 
4. Contribuye a acelerar la investigación médica.
5. Optimiza la gestión administrativa de las instituciones sanitarias.
6. Hace más eficiente la gestión de recursos, ahorrando costes operativos.

Cómo el big data mejora el diagnóstico y la toma de decisiones médicas

De todas las ventajas asociadas a la utilización del big data en el ámbito sanitario, la más relevante es su capacidad para optimizar la atención médica. De un lado, consigue diagnósticos más rápidos y exactos; de otro, los tratamientos se adaptan por completo a las circunstancias del paciente. Ahora bien, ¿cómo hace esta tecnología para lograr tanto?

• La heterogeneidad de los datos que maneja el big data es muy útil a la hora de identificar patrones y síntomas tempranos de enfermedades.
• El big data proporciona un análisis integral del paciente: desde sus datos genéticos hasta su estilo de vida. Gracias a ello, los médicos pueden saber cómo responderá al tratamiento antes de prescribirlo.
• La comparación del historial clínico del paciente con el de millones de registros médicos y la creación de «gemelos digitales» reducen efectos secundarios.
• El monitoreo en tiempo real permite intervenir siempre que se detecte un cambio crítico en el estado del paciente.

Casos de éxito del big data en la medicina: ejemplos reales

• La Universidad Johns Hopkins se valió del big data para rastrear la propagación del coronavirus en tiempo real. De este modo, pudo optimizar la asignación de recursos sanitarios.
• Uso de big data en el análisis del historial clínico de más de un millón de pacientes tratados con Vioxx. Esta prueba demostró que su consumo triplicaba el riesgo de sufrir un ataque al corazón, lo que llevó a su retirada.
• IBM Watson Health emplea big data e IA para mejorar los tratamientos oncológicos mediante la personalización. Sus prescripciones coinciden en un 93 % con las de los oncólogos.

Retos del big data en salud: privacidad, regulación y calidad de datos

• Privacidad. Los datos médicos son extremadamente sensibles, lo que los convierte en un jugoso manjar para usos indebidos y ciberataques. A ello hay que sumar la necesidad de cumplir con normas tan estrictas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
• Regulación. El marco legal al que debe hacer frente el uso de big data en sanidad se caracteriza por su dispersión (cada país tiene sus propias normas). La falta de estándares normativos genera inseguridad y frena la innovación.
• Calidad de los datos. La información médica que maneja el big data puede ser incompleta, desestructurada, poco representativa o errónea. De no corregirse tales deficiencias, la fiabilidad de sus análisis podría verse comprometida.

El futuro del big data en la salud: tendencias y oportunidades

¿Te interesa saber qué tendencias hay en big data en salud? Verdaderamente, esta forma de procesar los datos encuentra poderosos apoyos en tecnologías llamadas a redoblar su utilidad.

• Inteligencia artificial y machine learning: estas tecnologías, combinadas con el big data, son capaces de encontrar patrones ocultos en los datos sanitarios. Tanto el diagnóstico como la toma de decisiones clínicas mejoran con ello.
• Wearables: estos dispositivos sirven para que el paciente pueda automonitorear fácilmente sus hábitos y constantes vitales. Los datos que recopilan son gestionados por el big data para detectar posibles riesgos.
• Realidad virtual y realidad aumentada: las intervenciones quirúrgicas, el I D o la capacitación de los profesionales sanitarios son sus principales campos de aplicación. Todos ellos se ven reforzados con la información suministrada por el big data.
• Robótica: su aplicación está mejorando la seguridad sanitaria tanto a nivel farmacológico como quirúrgico El uso de big data ayuda a optimizar este recurso para aumentar su efectividad (indica dónde y cuándo conviene más utilizarlo).

No cabe duda de que el uso del big data en salud seguirá aumentando hasta volverse imprescindible. Como responsable del sistema de comunicaciones de un centro sanitario, no puedes quedarte atrás en el procesamiento masivo de datos. Contacta con Advantecnia: nosotros lo implementaremos para que tu hospital o residencia lo aproveche al máximo.