La importancia del Big Data en salud digital

El volumen de información disponible a nivel mundial crece constantemente. Los dispositivos móviles en especial los teléfonos inteligentes, recopilan gran cantidad de información sobre nuestra rutina: lugares que visitamos, nuestros comentarios y valoraciones en redes, los clics que hacemos en distintas páginas, todo es un dato en la era digital. Te contamos más en este texto.

¿Qué es el big data?

El IIC (Instituto de Ingeniería del Conocimiento) define el término como un conjunto de datos grande y complejo. El big data también comprende las técnicas específicas de tratamiento de grandes volúmenes de información.

Según el tipo de información que almacena, puede tratarse de datos estructurados, es decir aquellos que pertenecen a una base y presentan una estructura predefinida, por ejemplo, una hoja de Excel con contactos y correos. Son fáciles de categorizar e interpretar. En cambio, los datos no estructurados son: correos electrónicos, conversaciones de chat, documentos escritos y otros productos sin una lógica que los organice.

¿Cuáles son sus propiedades?

Volumen.

Nuevos datos se generan constantemente y su cantidad debe ser muy grande.

Velocidad

La rapidez con que estos datos se crean es muy alta, por lo que la gestión de esta información se hace a través de softwares especializados.

Variedad

Las fuentes de donde proviene esta gran cantidad de datos, deben ser diversas. Esto supone que la estructura de los datos puede ser diferente en cada fuente.

Valor

Por la gran cantidad de datos que se deben procesar y dependiendo de las necesidades de la empresa, debes seleccionar datos realmente útiles que ahorren tiempo de cómputo y faciliten las gestiones a largo plazo.

Veracidad

El conjunto de datos que se recopilen deben ser relevantes y verdaderos. Los análisis que se desprendan de esta información serán inútiles si provienen de fuentes falsas o contienen información con errores.

¿Por qué es importante en el sector de salud?

La precisión en los diagnósticos y el seguimiento médico depende de la recopilación e interpretación de información condensada, por ejemplo, en historias clínicas. La salud digital migra esta información a plataformas informáticas capaces de extraer el expediente de un paciente en minutos.

El análisis de grandes volúmenes de datos de manera instantánea, permite a los médicos hacer diagnósticos más precisos, enfocados en la medicina preventiva, más no curativa. Posibles condiciones crónicas como la diabetes se pueden revertir si a partir de los datos recopilados:  peso, dieta, índice de masa corporal, presión arterial, entre otros indicadores, se diseña un plan de tratamiento con base en análisis predictivos. Además, se logra el máximo grado de personalización en la atención de pacientes.

Una mejor respuesta a los tratamientos y un mejor seguimiento también se logran a partir de la adecuada interpretación de datos. Por ejemplo, regular las dosis de medicamentos de acuerdo al cuadro evolutivo del paciente.

Los protocolos de atención se agilizan. Dado que el big data también recopila cifras en relación a la cantidad de atenciones diarias, los datos que de allí se obtengan predicen, por ejemplo, el día de más afluencia para atenciones médicas menores, los especialistas más consultados y con ello, las áreas que requieren mayor inversión y en qué sectores se pueden recortar gastos, En síntesis, puede hacerse una reducción general de gastos basados en cifras.

El big data en salud permite un mejor control de la gestión general de clínicas y hospitales, así como una atención rápida y efectiva, centrada en las necesidades de sus pacientes .