Big Data en Salud: definición y 10 ejemplos en 2024

El término "Big Data" se utilizó por primera vez en 2008, antes de que el sector médico comenzara a incorporar nuevas tecnologías. Sin embargo, en 2024, los macrodatos serán una parte fundamental de la medicina. En este contexto, surge la pregunta: ¿Cómo están conectadas las plataformas médicas y los "datos grandes"?

Exploraremos los aspectos relacionados con el big data y la medicina en este blogpost.

¿Qué es Big Data en la Medicina?

¡Imagine esto! Está en una biblioteca donde hay millones de libros. Cada libro representa un pedacito de información. Ahora, si leyera todos los libros uno por uno, le llevaría muchísimo tiempo. Por eso decide usar una herramienta para buscar palabras clave en todos los libros al mismo tiempo. De repente, encuentra patrones, conexiones y obtiene información más rápidamente. Los libros en este ejemplo son los datos. La herramienta de búsqueda es el big data.

Big data se refiere a grandes tamaños de datos en la cantidad que es difícil manejar, estructurar y analizar. Es un concepto de la gestión de grandes volúmenes de datos que consiste en 4 etapas: recopilación—procesamiento —almacenamiento—análisis.

Mientras los profesionales sanitarios implementan las plataformas digitales que optimizan los procesos administrativos, ellos también acumulan mucha información. Según un estudio realizado, los especialistas del sector de la salud generan el 30% de los datos mundiales.

En 2025, se espera que el volumen anual de datos generados supere los 160 zettabytes. Este número es 70 veces más bytes que la cantidad de granos de arena de todas las playas del planeta.

Los médicos eliminan y pierden más de 70% de los datos de salud. No obstante, esta cantidad de información representa una veta de oro para la industria de la salud. Por consiguiente, tenemos que prestar más atención a la etapa de análisis de datos.

¿Qué Datos puede utilizar Efectivamente?

Los analistas de la ciencia de datos del sistema sanitario han desarrollado el concepto de la Medicina 4P: análisis predictivo, medicina preventiva, medicina personalizada y medicina participativa.

En otras palabras, los médicos pueden utilizar esta información para:

• Prevenir enfermedades y evitar el deterioro del estado de la salud.
• Brindar el trato personalizado al paciente.
• Detectar los indicadores de salud para mejorar la calidad de vida y detectar posibles problemas.
• Involucrar al paciente más en el proceso de tratamiento.
• Perfeccionar el proceso de diagnóstico y la detección de enfermedades.

10 Ejemplos de Aplicación de Big Data en el sector sanitario

Con la tecnología que se está desarrollando, es más fácil mejorar la prestación de los servicios y la toma de decisiones inteligentes.

#1. Analizar los registros médicos.

Durante y después de la pandemia, más de 43% de las IPS, consultorios y clínicas médicas en América Latina han implementado historias clínicas digitales. Por consiguiente, cada segunda persona hoy tiene su historial médico electrónico que incluye sus datos personales:

• Datos demográficos.
• Antecedentes patológicos.
• Información sobre alergias.
• Resultados de pruebas de laboratorio.
• Entre otros.

Los profesionales de la salud comparten los registros a través de plataformas digitales tanto en el sector público como el privado.

Cada historia clínica se almacena en la nube. La nube representa una base de datos sobre los pacientes que llegan a la clínica.

El médico tratante puede acceder, modificar y analizar la información en tiempo real. También puede analizar información con fines de mejorar la calidad de servicio en la clínica. Por ejemplo, los médicos pueden predecir qué pacientes necesitarán regresar a la clínica pronto para hacerse una prueba de laboratorio. En este caso podrían enviar recordatorios a los pacientes que necesiten una cita de seguimiento. Gracias a las herramientas digitales, el médico puede automatizar el proceso de análisis.

#2. Desarrollar autonomía de los pacientes.

Actualmente, el modelo paternalista en la atención médica está cambiando. El paciente participa en la toma de decisiones relacionadas con su salud y rastrea el proceso del tratamiento a través de dispositivos inteligentes u otros métodos de salud digital. Por ejemplo, los dispositivos que monitorean la frecuencia cardíaca o hábitos de sueño se conectan con los software que están en la clínica. El programa puede analizar los datos recibidos e identificar posibles riesgos para la salud. Por ejemplo, pueden detectar el insomnio crónico o una frecuencia cardíaca elevada. El médico puede analizar la información y prescribir el plan de tratamiento más preciso.

De esta manera, el paciente tendrá las herramientas para rastrear el estado de su salud y tendrá más motivación de participar en el seguimiento de su propia salud.

#3. Prevenir el problema de diabetes.

Las últimas encuestas, realizadas en México, indican que 13 millones de personas tienen diabetes. Este número es la cantidad de población de un estado mexicano.

La inteligencia artificial podría desarrollar modelos predictivos de salud pública y resolver este problema agudo. Si los especialistas usan la tecnología para analizar los 3 factores: genética, el estilo de vida, conocimiento sobre la enfermedad, podrán crear estadísticas sobre grandes números de las personas. que se basarían en esta información y detectar a las personas que están en el grupo de riesgo de diabetes.

Con el uso de nuevas tecnologías, los profesionales detectarían a las personas que están en el grupo de riesgo poblaciones y elaborarían las estrategias preventivas.

#4. Usar telemedicina para un Análisis Predictivo.

Hace 40 años era imposible imaginar que un médico trabajase con el paciente vía videoconferencias. No obstante, hoy los profesionales lo utilizan para la atención primaria, diagnóstico inicial, monitorización remota y educación médica para profesionales de la salud.

Durante las consultas los médicos y pacientes generan muchos datos clínicos que se puede usar para un análisis predictivo. Los resultados del análisis pueden prevenir la hospitalización, el reingreso, el deterioro de las condiciones y proporcionar planes de tratamiento personalizados.

Dato interesante: si el hospital tiene el equipo necesario, el profesional puede realizar operaciones con el uso de robos sin estar físicamente en el mismo lugar que el paciente. Esta rama se llama telecirugía. Para poder realizar operaciones así, es necesario entregar datos a alta velocidad en tiempo real para poder controlar el proceso a distancia.

#5. Tener control sobre las Enfermedades Crónicas.

El análisis de big data ayuda a rastrear mejor las enfermedades crónicas y prevenir hospitalizaciones de pacientes específicos.

Los datos que pueden analizar para evitar el deterioro:

• Tipo de medicamentos.
• Síntomas y su desarrollo.
• Frecuencia de visitas médicas.

La ventaja de los macrodatos es que puede analizar volúmenes grandes de información y controlar el estado de salud de grandes cantidades de pacientes.

El big data para la atención sanitaria puede mejorar la calidad de atención para mucha gente.

Además, es una forma de reducir gastos, ya que habrá más espacio y recursos disponibles para quienes más lo necesitan.

#6. Reducir la mortalidad por suicidio.

En la región de las Américas la mortalidad por suicidio está aumentando desde el año 2000. Según los datos de OPS, en los últimos 2 años por esa misma razón se quitaron la vida de 110 mil personas.

Estas cifras son alarmantes, pero posibles para abordar. En perspectiva, las herramientas como machine learning, data science y otros términos relacionados con big data, pueden ayudar a detectar a las personas que podrían hacerse daño y lograr un cambio positivo en su estado de salud mental de la población.

Este es un ejemplo claro de cómo la analítica en la atención sanitaria puede mejorar y salvar la vida de las personas.

#7. Rastrear enfermedades masivas.

Desde que comenzó a principios del año 2020, la pandemia de COVID-19 ha impactado a millones de personas en todo el mundo. En el contexto de controlar el virus, el big data jugó un papel fundamental en la respuesta dada a esta creciente enfermedad que hizo que el mundo se detuviera durante años.

Con el apoyo de tecnologías avanzadas de gestión de datos, los expertos en salud pudieron rastrear en tiempo real cómo se estaba propagando el COVID, qué tan rápido mutaba en diferentes condiciones, así como el efecto que estaba teniendo en las diferentes economías mundiales.

Esto se hace analizando conjuntos de datos masivos provenientes de diversas fuentes. Gracias al análisis de los datos de comportamientos humanos, el virus se propaga con velocidad menos grande. Los datos tomados de los registros médicos y sobre el estilo de vida, y si se quedan en casa.

#8. Advertir enfermedades de Corazón.

En 2017, un grupo científico de Stanford hizo una investigación basada en los datos de Apple Watch. El propósito del proyecto “Apple Heart Study” era estudiar los datos del sensor de frecuencia cardíaca de 400.000 usuarios de smartwatch y detectar posibles complicaciones de enfermedades cardiácas.

En teoría, los dispositivos portátiles podrían ayudar a detectar frecuencias cardíacas irregulares para prevenir complicaciones como la fibrilación auricular.

La fibrilación auricular afecta a 33.000 personas a nivel mundial y cuesta la vida anualmente. Esto sucede porque a menudo la gente no experimenta ningún síntoma, por lo que la afección puede pasar desapercibida hasta ser fatal.

Cada persona que participaba en el experimento proporcionaba los datos cardíacos. Si había algo irregular, el usuario recibía una notificación y una consulta médica gratuita con un electrocardiograma.

Después de 8 meses de pruebas utilizando tecnología de punta, en 2019 se publicaron los resultados del estudio. Stanford descubrió que solo el 0,5% de los participantes tenían notificaciones de frecuencia cardíaca irregular, un resultado positivo en general. De los participantes que sí recibieron la notificación, al 84% se les diagnosticó fibrilación auricular en el momento de la notificación. El análisis de datos tan importantes puede prevenir que alguna enfermedad grave pase desapercibida.

#9. Reducir errores Médicos.

El fraude en la industria de la salud es cualquier cosa, desde facturaciones erróneas hasta ineficiencias que resulten en pruebas inútiles o incluso agregar información incorrecta al historial médico de una persona.

Alrededor del 10% del gasto total en salud se desperdicia debido a estafadores y errores humanos. Sin embargo, el dinero ni siquiera es la mayor preocupación cuando se trata de errores humanos y fraudes: son las vidas de los pacientes las que están en riesgo.

Recetarle a alguien el medicamento o tratamiento incorrecto puede tener consecuencias duraderas o incluso la muerte. Al analizar cantidades masivas de patrones de prescripción, los expertos pueden detectar errores de prescripción antes de que ocurran. Lo mismo ocurre con los rangos de dosis, pruebas y otros procedimientos.

Con el tiempo, esto no sólo permitirá a los médicos y cuidadores confiar en la tecnología para tomar decisiones, sino que también ahorrará a los centros una gran cantidad de dinero y, al mismo tiempo, brindará la mejor atención.

#10. Gestionar el lado Financiero.

El aspecto financiero en la industria de la salud es tan importante como para cualquier otro negocio en otros sectores. El dueño del negocio médico tiene que prestar atención a indicadores financieros como beneficio neto, flujo de caja, etc.

Sin embargo, hay indicadores exclusivos para este sector: costos de medicamentos, tasas de reclamos, reembolsos y más.

Hacer un seguimiento de todos esos indicadores no es una tarea fácil.

Sin embargo, las organizaciones que invierten en software para recopilar, organizar y analizar sus datos se asegurarán de que sus finanzas estén bajo control y que las instalaciones sigan siendo rentables y, al mismo tiempo, brinden la mejor atención.

Con los conocimientos a mano que proporciona el análisis automático de datos, los responsables de la toma de decisiones pueden tomar decisiones informadas y detectar oportunidades de mejora para impulsar su eficiencia financiera.

Software Médico y Analítica

En el sector médico, los software médicos generan enormes cantidades de datos a diario, que incluyen registros electrónicos de salud, datos de imágenes médicas, resultados de pruebas, datos genómicos y más.

Las plataformas digitales incorporan módulos específicos para analizar grandes conjuntos de datos clínicos y generar informes detallados sobre la población atendida.

El software ayuda al médico a detectar:

• La calidad de atención brindada.
• La cantidad de pacientes habituales.
• El número de citas de seguimiento completadas por un mes.
• El coste promedio por cita física.

El software médico Medesk ofrece la función de agrupar a los pacientes para crear informes. Tiene que elegir una característica: la fecha de nacimiento y añadir intervalos: 1 —10 años. Puede utilizar los resultados de informes para identificar que procedimientos los pacientes someten más.

Luego, podría ver qué grupo de edad genera más ingresos para su clínica. Con los resultados sobre los ingresos puede adaptar un enfoque basado en la evidencia para la toma de decisiones al planificar actividades promocionales.

Podría generar un informe en el formato de columnas:

Además, puede hacer gráficos diarios o semanales para controlar los procesos de su negocio médico. Los informes ofrecen analizar los factores que influyen en el éxito de su negocio como la productividad del personal, la cantidad de citas canceladas, citas recurrentes con pacientes leales, los canales de adquisición:

Los software del sector de la salud alimentan la recopilación de datos, y funcionan de acuerdo de las técnicas de big data.

¡Descubra cómo la tecnología puede mejorar la calidad de la prestación de servicios en nuestro blog!