En los últimos años, el Big Data se ha ido abriendo paso en gran cantidad de sectores. Su capacidad para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos se ha convertido en una ayuda imprescindible para profesionales de diversos ámbitos. El Big Data en salud no solo ayuda a la gestión de centros sanitarios o a los médicos profesionales. Su gran valor va todavía más allá, y se resume en una cuestión: su capacidad para salvar vidas.
¿Qué es el Big Data en salud?
El Big Data, data intelligence o almacenamiento de datos masivos es una tecnología que permite analizar grandes volúmenes de información que no podría ser evaluada por las bases de datos o métodos tradicionales.
La aplicación del Big Data Salud se encamina al almacenamiento de datos y su posterior análisis con el objetivo de mejorar la gestión de hospitales, la atención sanitaria o la investigación médica, entre muchas otras funciones.
La recopilación y análisis de datos clínicos sobre pacientes resulta fundamental a la hora de desarrollar nuevas soluciones y tecnologías que permitan mejorar diagnósticos, tratamientos y, en general, la atención hospitalaria.
Usos y aplicaciones del Big Data en medicina
Entre los principales usos del Big Data en medicina se pueden citar los siguientes:
- Desarrollo de la medicina predictiva: el Big Data unido a la investigación genómica podría abrir un nuevo escenario a la hora de tomar decisiones médicas con mayor antelación.
- Diagnóstico clínico: el Big Data en salud permite analizar información sobre pacientes que luego puede ser utilizada para mejorar los diagnósticos clínicos.
- Epidemiología: el análisis masivo de datos permite realizar estudios a gran escala a menor coste.
- Monitorización de pacientes en tiempo real: uno de los objetivos del Big Data en salud es facilitar la vigilancia continua de los pacientes y promover una atención sanitaria proactiva.
- Atención a pacientes crónicos: el uso de los macrodatos favorece el seguimiento de pacientes con patologías crónicas, y el desarrollo de nuevas tecnologías para mejorar sus tratamientos.
- Gestión de hospitales y centros sanitarios: por ejemplo, a la hora de saber cuál es la demanda de servicios, la disponibilidad de profesionales, etc.
- Farmacología: el Big Data permite almacenar y evaluar los resultados de lo ensayos clínicos y emplear la información para el desarrollo de fármacos más baratos y efectivos.
- Deporte y salud: el análisis de datos también permite mejorar la monitorización del estado de salud o el rendimiento durante las prácticas deportivas, tanto a nivel profesional como a nivel de usuario.
Beneficios del Big Data en Sanidad
¿Cuáles son las principales ventajas del Big Data en salud?
- Optimiza el almacenamiento de datos: los hospitales o centros sanitarios manejan gran cantidad de información sobre pacientes. La digitalización de dicha información y el análisis de datos con herramientas basadas en logaritmos avanzados o inteligencia artificial permite una organización mucho más efectiva de los datos.
- Mejora la gestión clínica: derivado del punto anterior, la organización eficaz de la información se traduce en una gestión clínica más efectiva.
- Favorece la investigación médica: la información obtenida en los ensayos clínicos se puede analizar de forma exhaustiva para desarrollar medicamentos, tratamientos frente a enfermedades, vacunas, etc.
- Reduce los costes: un análisis óptimo de la información permite reducir los costes de las investigaciones biomédicas, así como agilizar los diagnósticos y optimizar los tratamientos, todo ello con un menor coste operativo.
- Adelanta soluciones y prevé posibles problemas: uno de los grandes puntos a favor del Big Data en salud es su capacidad para analizar datos que permitan adelantarse a los acontecimientos y desarrollar la medicina predictiva. Ganar tiempo a la hora de diagnosticar patologías y establecer tratamientos es fundamental para el éxito de la atención sanitaria.
- Optimiza la atención al paciente: el Big Data en salud también es capaz de mejorar la atención de los pacientes en hospitales o centros médicos. Por ejemplo, analizando qué pacientes tienen más prioridad, indicando las camas disponibles, evitando largos tiempos de espera para operaciones o suministrando fármacos de forma automática.
- Evita fraudes y abusos: por otro lado, la aplicación del Big Data en el sector sanitario también reduce la posibilidad de que se produzcan fraudes o negligencias médicas por parte de los profesionales del sector.
Retos y oportunidades del Big Data en salud
El Big Data cada vez está más arraigado dentro del sector salud. Sin embargo, todavía ha de enfrentarse a una serie de retos, que a su vez se pueden convertir en oportunidades:
- Integración de la información: el diseño de sistemas que permitan integrar la información de forma inmediata entre diferentes áreas de los hospitales o entre diferentes centros sanitarios.
- Documentación digital: muchos hospitales todavía guardan grandes cantidades de información en formato físico. Por ello, uno de los retos del Big Data en salud es digitalizar toda esa información para que sea mucho más segura y accesible. Esta digitalización de la información ha de realizarse sin que suponga un esfuerzo extra para los profesionales del sector.
- Análisis de datos no estructurados: otro de los retos del Big Data en salud es desarrollar sistemas que permitan analizar datos no estructurados sobre salud, por ejemplo imágenes o texto, los cuáles han de ser dotados de estructura y significado para tener una aplicación práctica real.
- Intercambio de datos: todavía se han de desarrollar medios técnicos y disposiciones legales que garanticen un intercambio de información eficaz y que a su vez respete la privacidad de los datos de los pacientes.
- Medios para asegurar la calidad: también se deben establecer estándares que sirvan para determinar los requisitos necesarios para asegurar que los datos son de calidad, esto es, que son verídicos, relevantes y están actualizados.
Ejemplos de Big Data aplicado a la salud
Existen diversos ejemplos de proyectos de Big Data en salud que están abriendo nuevas fronteras y dando paso a nuevos escenarios que vaticinan grandes cambios en el sector sanitario. Estas son algunas de las iniciativas más interesantes que se están desarrollando en la actualidad.
Big Data e investigación del Covid-19
El Big Data y la inteligencia artificial se están destacando como dos de los campos más importantes a la hora de desarrollar las investigaciones para frenar el avance del Coronavirus.
Uno de los ejemplos más relevantes es el proyecto que se ha llevado a cabo en el Laboratorio Nacional Oak Ridge en Estados Unidos, donde se ha utilizado un programa denominado Summit para investigar compuestos químicos que puedan ser de ayuda en el tratamiento frente al Covid-19.
Summit es un ordenador diseñado por IBM y que está considerado como uno de los más potentes del mundo. Tiene una potencia de 200 petaflops, que equivaldría a cientos de miles de veces la capacidad de un ordenador de gama media.
Este ordenador es capaz de realizar 8.000 simulaciones diarias en base a diferentes combinaciones de compuestos, para evaluar cómo reaccionaría el virus en un entorno real ante estas combinaciones químicas. El resultado es que el ordenador ya ha encontrado alrededor de 80 compuestos que potencialmente podrían destruir el Covid-19 y que ya se han utilizado en la elaboración de vacunas.
Monitorización de bebés
En un hospital de Toronto están utilizando técnicas de Big Data para mejorar la monitorización de bebés en la unidades de neonatos. Emplea un sistema capaz de detectar patrones en los latidos del corazón o la respiración de los bebés, y en base a estos datos se ha diseñado un algoritmo que permite detectar problemas de salud o infecciones hasta 24 horas ante de que se produzcan.
BigMedilytics
Se trata de un proyecto en el que participan 35 entidades de 12 países y que tiene capacidad para prestar atención a más de 10 millones de pacientes.
Esta iniciativa emplea el Big Data con un triple objetivo: por un lado, el diagnóstico y tratamiento de enfermedades crónicas; por otro, la investigación relacionada con oncología; por último, la industrialización de la atención sanitaria.
La finalidad de este proyecto es aplicar tecnologías de inteligencia artificial capaces de analizar datos complejos, con el objetivo de aumentar la productividad e hospitales y centros médicos, y mejorar la atención a los pacientes.
Sanitas Data Salud
Sanitas Data Salud es un interesante proyecto desarrollado por esta aseguradora. La iniciativa recoge datos relativos a las tendencias de salud en España, Gracias al Big Data estas tendencias permiten elaborar modelos predictivos con el objetivo de impulsar avances en el sector médico. Además, todos los datos recabados por Sanitas están anonimizados de forma que se cumple con la normativa de protección de datos, garantizando la seguridad y confidencialidad de la información personal y clínica de los pacientes.
Hospital La Fé en Valencia
En la última década este hospital valenciano ha creado una enorme base de datos que almacena información proveniente de todas las fuentes que forman parte de sus sistemas.
En concreto, esta información se divide en diferentes áreas del hospital, por ejemplo urgencias, farmacia hospitalaria, atención primaria, laboratorio, hospitalización, etc.
Toda la información se puede relacionar a través de identificadores comunes, generando así una estructura de información más organizada que permite agilizar la extracción y análisis de información. Esto ha repercutido en una gestión más moderna del hospital y orientada al paciente.
Estas son algunas de las principales aplicaciones del Big Data en salud. Esta tecnología será cada vez más importante en este sector. Sin embargo su avance también es imparable en otros ámbitos profesionales. Por ejemplo, puedes leer nuestro artículo sobre Big Data en Marketing para saber cómo está influyendo también en este campo.
