¿Cómo el Big Data puede cambiar la atención sanitaria en el Servicio Vasco de Salud?

(Artículo escrito por Izaskun Larrea, alumna de la promoción de 2017 en el Programa en Big Data y Business Intelligence en Bilbao)

Si desea averiguar cómo el Big Data está ayudando a conseguir un mundo mejor, no hay mejor ejemplo que los usos que se encuentran en la atención sanitaria.

La última década ha sido testigo de enormes avances en la cantidad de datos que habitualmente generamos y recopilamos, así como nuestra capacidad de utilizar la tecnología para analizarla y entenderla. La intersección de estas tendencias es lo que llamamos “Big Data” y está ayudando a las empresas de todas las industrias a ser más eficientes y productivas.

La asistencia sanitaria no es diferente. Además da mejorar los beneficios y reducir los gastos generales, Big Data en la atención sanitaria se utiliza para predecir epidemias, curar enfermedades, mejorar la calidad de vida y evitar muertes evitables. Con la población mundial en aumento y con la población cada día más longeva, los modelos de tratamiento están cambiando rápidamente, y muchas de las decisiones están siendo impulsadas por los datos. Actualmente, la necesidad es saber cada día más sobre los pacientes, desde que nacen –  recogiendo señales de advertencia de una enfermedad grave en una etapa suficientemente temprana para que el tratamiento sea más eficiente que si no hemos precedido los antecedentes del individuo.

Así que para crear un proyecto Big Data en la atención sanitaria, vamos a empezar por el principio – antes de que se detecte la enfermedad.

Pacientes que reciben el alta en hospitales
Pacientes que reciben el alta en hospitales

Es mejor prevenir que curar

Los teléfonos inteligentes fueron sólo el comienzo. Con las aplicaciones que les permiten ser utilizados como podómetros para medir cuánto caminas en un día, a los contadores de calorías para ayudarte a planificar tu dieta, millones de nosotros estamos utilizando la tecnología móvil para conseguir un estilo de vida saludable. Más recientemente, ha surgido un flujo constante de dispositivos portátiles dedicados como Fitbit, Jawbone y Samsung Gear Fit que permiten realizar un seguimiento de su progreso y cargar sus datos para ser recolectados junto con los demás datos.

En un futuro muy cercano, podremos utilizar estos datos con su médico quien lo utilizará como parte de su caja de herramientas de diagnóstico. Incluso aunque no esté enfermo, el acceso a las bases de datos de Big data, conseguir la información sobre el estado de la salud los pacientes de Osakidetza permitirá que los problemas sean afrontados antes de que ocurran, y se tomen decisiones terapéuticas o educativas, permitiendo que Osakidetza consiga información privilegiada.

Estos proyectos de Big Data, a menudo son creados por asociaciones entre profesionales médicos y de Big Data, con la prioridad de mirar hacia el futuro e identificar problemas antes de que sucedan. Un ejemplo recientemente creado es el proyecto Pittsburgh Health Data Alliance, que pretende tomar datos de diversas fuentes (tales como registros médicos y datos genéticos e incluso uso de medios sociales) para dibujar un cuadro completo del paciente.  Con el fin de ofrecer un paquete de atención médica adaptada.

Los datos de los pacientes no serán tratados aisladamente. Se comparará y analizará junto a  otros, destacando amenazas y problemas específicos a través de patrones que surgen durante el análisis. Esto permite que con este sofisticado modelo predictivo que se crea, un médico será capaz de evaluar el resultado probable de cualquier tratamiento que él o ella está considerando, respaldado por los datos de otros pacientes con las mismas condiciones, factores genéticos y estilo de vida.

Programas como este son el intento de la industria para hacer frente a uno de los mayores obstáculos en la búsqueda de la salud basada en Big Data: la industria médica recolecta una gran cantidad de datos, pero a menudo se encuentra en archivos y controlados por diferentes direcciones médicas, hospitales, clínicas, y los departamentos administrativos.

Otra asociación es entre Apple y IBM. Las dos compañías están colaborando en una gran plataforma de salud de datos que permitirá a los usuarios de iPhone y Apple Watch compartir datos con el Servicio de Salud Watson Health de IBM. El objetivo es descubrir nuevos conocimientos médicos a partir de cruzar en tiempo real la actividad y los datos biométricos de millones de pacientes potenciales.

En conclusión, existe un gran potencial para desarrollar una atención sanitaria más selectiva, de amplio alcance y eficiencia mediante la explotación del Big Data. Sin embargo, también se ha demostrado que el campo de la salud tiene algunas características muy específicas y desafíos que requieren de un esfuerzo dirigido y de la investigación para alcanzar todo su potencial.

¿Por qué son relevantes las políticas de Gobierno Abierto, Big Data y Open Data?

(Artículo escrito por Izaskun Larrea, alumna de la promoción de 2017 en el Programa en Big Data y Business Intelligence en Bilbao)

The question lies at the heart of our campaign, which argues that government’s role should be to collect and administer high-quality raw data, but make it freely available to everyone to create innovative services”. “Free our Data campaign”. Reino Unido. Junio de 2006.

¿La Seguridad Social será solvente para nuestros nietos? ¿Cuál es el impacto de las nuevas inversiones en salud, educación y carreteras? ¿Cuál será la proyección de las políticas en la Industria 4.0 de la C.A. de Euskadi? Estas son, algunas de las preguntas que se pueden resolver con Big Data.

El Big Data es una combinación de la información masiva de datos y los recursos tecnológicos. Al igual que las empresas, las administraciones públicas (AAPP) pueden conocer mucho más a los ciudadanos, lo que leen, lo que perciben, etc.

La combinación e implantación de políticas de Gobierno Abierto, “Big Data” y “Open Data” pueden brindar importantes y sustanciosos beneficios a los ciudadanos. Estudios como demosEuropa (2014) concluyen que los países que apuestan por la transparencia de sus administraciones públicas mediante normas de buen gobierno cuentan con instituciones más fuertes, que favorecen la cohesión social.

Según un estudio realizado en la Unión Europea la implementación de las políticas de Gobierno Abierto “Big Data” y “Open Data” tendrán un efecto considerable. El impacto dependerá, lógicamente, del grado de extensión y desarrollo de nuevas tecnologías en cada economía y sector productivo, así como del grado de dependencia y utilidad de dicha información en cada uno de ellos. De hecho, aunque se prevé un impacto positivo en todos los sectores económicos, las ramas de actividad sobre las que se espera un mayor impacto serán la industria manufacturera y el comercio, seguidas de las actividades inmobiliarias, el sistema sanitario y la administración pública (ver siguiente mapa).

Impacto económico Big Data y Open Data en la UE
Impacto económico Big Data y Open Data en la UE

En cuanto al impacto geográfico, conviene llamar la atención sobre el caso particular de España, ya que será uno de los países en los que menos repercusión económica tenga el “Big Data” y “Open Data”. Ello se debe al todavía limitado desarrollo de este tipo de tecnologías que permitan aflorar adecuadamente los beneficios que pueden llegar a reportar a la economía, así como de una mayor representatividad de las PYMES en el tejido empresarial español. Ahora bien, el hecho de que el impacto estimado del “Big Data” y “Open Data” sea mayor en los países del norte europeo, donde se han desarrollado mucho más estas tecnologías, pone de manifiesto que éstas ofrecen rendimientos crecientes que conviene aprovechar, independientemente del posicionamiento de cada uno de los países.

Impacto económico del Big Data y Open Data para países europeos y sectores económicos 2013-2020
Impacto económico del Big Data y Open Data para países europeos y sectores económicos 2013-2020

Aunque podemos percibir que la C.A. de Euskadi puede tener un comportamiento similar a las regiones del norte y centro de Europa visualizando el siguiente gráfico, dónde se refleja el interés de los ciudadanos por el Big Data.

Fuente: Google. Los números reflejan el interés de búsqueda en relación con el mayor valor de un gráfico en una región y en un periodo determinados. Un valor de 100 indica la popularidad máxima de un término, mientras que 50 y 0 indican una popularidad que es la mitad o inferior al 1%, respectivamente, en relación al mayor valor.
Fuente: Google. Los números reflejan el interés de búsqueda en relación con el mayor valor de un gráfico en una región y en un periodo determinados. Un valor de 100 indica la popularidad máxima de un término, mientras que 50 y 0 indican una popularidad que es la mitad o inferior al 1%, respectivamente, en relación al mayor valor.

Un elevado número de países han planteado iniciativas de “Open Data”, con el objetivo de incentivar la actividad económica, favorecer la innovación y promover la rendición de cuentas por parte de las AA.PP. Estas iniciativas en absoluto se limitan a los países más avanzados, sino que se están aplicando en múltiples territorios como herramienta de desarrollo económico, como es el caso de India. No obstante, la formulación de buenas prácticas requiere una selección de los principales referentes a escala internacional. Para ello, es posible analizar estudios recientes como, por ejemplo, el Barómetro elaborado por la World Wide Web Foundation.

Open Data Barometer
Open Data Barometer

Reino Unido es el país más avanzado en materia de “Open Government Data” (OGD), tanto en lo que se refiere a la adaptación de sus instituciones, ciudadanos y tejido empresarial, como en la implementación de iniciativas públicas y en el impacto conseguido por las mismas.

El Reino Unido es reconocido ejemplo como uno de los principales referentes a escala internacional en materia de Gobierno Abierto. Sus actividades en torno a la liberación de datos comenzaron en 2006, a instancias de diversas campañas impulsadas por la sociedad civil y los medios de comunicación (como “Free our Data”), y ha logrado mantener un claro apoyo a estas estrategias tanto por parte de los últimos Primeros Ministros como de los principales partidos políticos británicos.

Entre los objetivos de la estrategia de apertura de datos de Reino Unido destaca la importancia atribuida a la innovación y a la dinamización económica que estas iniciativas pueden favorecer. En este sentido, se ha creado un organismo no gubernamental, el Open Data Institute (de financiación público-privada), cuya misión específica es apoyar la creación de valor económico a partir de los datos puestos a disposición de ciudadanos y empresas. Asimismo, las distintas áreas de la Administración han recibido el mandato de diseñar estrategias propias de apertura de datos, incluyendo acciones específicas que incentiven el uso de sus datos y la realización de informes públicos periódicos sobre sus avances en este ámbito.

Por otra parte, el Reino Unido ha puesto en marcha soluciones que tratan de contribuir a resolver los problemas que surgen al publicar grandes volúmenes de datos correspondientes a áreas de actividad o responsabilidad muy diversa. En este sentido, cabe subrayar:

  1. La creación de los Sector Transparency Boards en diversos departamentos de la Administración. Estos grupos de trabajo cuentan con la participación de representantes de la sociedad civil y de las empresas, y tienen como objetivo canalizar las solicitudes de datos y orientar al Gobierno sobre las prioridades a seguir para liberar nuevos conjuntos de datos.
  2. El desarrollo de programas de formación, competiciones y eventos diseñados para incentivar el uso de datos públicos por parte de la sociedad civil.
  3. La asignación de financiación pública a programas dirigidos a incrementar el aprovechamiento de los datos liberados por parte del tejido empresarial.
  4. Asimismo, se observan esfuerzos dirigidos a incrementar la calidad, estandarización y facilidad de explotación de los datos distribuidos (como los derivados del servicio cartográfico, el registro catastral, el registro mercantil).

Aplicación de herramientas de análisis de datos a la gestión de stock farmacéutico

Ricardo León, exalumno del postgrado “Análisis, investigación y comunicación de datos”, acaba de publicar un interesante artículo sobre la gestión del stock en las farmacias, que se puede encontrar aquí. Una de las lecciones más importantes es que, para interpretar datos, es fundamental conocer la industria, área o sector que se analiza. A continuación, Ricardo nos comenta por qué y cómo ha hecho esta investigación.

Sin título

La inquietud de este artículo surge de querer reflejar ciertas realidades de la gestión del stock en las oficinas de farmacia a los propios farmacéuticos.

En Checkfarma nos dedicamos a la Optimización del Stock en las farmacias apurando la inversión necesaria y mejorando el nivel de servicio. Pero el/a farmacéutico/a aún está alejado de tener una necesidad acuciante de gestión y de eficiencia.

La realidad es que se puede gestionar una farmacia de muy diversas formas y con muy diversos resultados, como cualquier otro negocio. La actual evolución de contención del gasto farmacéutico empuja a que las farmacias deban controlar y mejorar sus criterios de eficiencia en la gestión del stock, porque ven reducido su margen, por lo que he querido publicar un artículo que ayude a destacar una relación muy interesante entre el “tamaño del surtido” y la “facturación de cada farmacia” en un gráfico de dispersión.

La dificultad no ha sido grande porque partía con una gran ventaja: nuestra propia base de datos. Estoy muy familiarizado con el significado de cada variable y conozco muy bien la casuística de la farmacia y su stock, ya que me dedico a ello desde hace más de siete años desde Checkfarma. Es decir, la clave ha sido el conocimiento previo del sector y contar con una muy buena base de datos (estructurada, trabajada, orientada a explotar esa información). La idea era desvelar el tipo de relación que podía existir entre el “tamaño del surtido” y la “facturación”, y averiguar qué coeficiente de correlación lineal o intensidad de relación podía haber ellas (ha sido alto, superior a 0,7).

Tras conocer estos datos quise profundizar en por qué esa relación no es aún mayor. Creo que la clave está en esa interpretación no sólo de la relación lineal, sino en fijarnos en esa dispersión de los datos para cada tramo de facturación de cada farmacia. Es decir, si una farmacia factura €0,5 millones con 2.000 referencias y otra lo hace con 6.000 referencias, evidentemente las implicaciones de gestión no son las mismas para una que para otra, con sus costes asociados, rentabilidades, formación necesaria para gestionar esa mayor amplitud de surtido.

Y ésa quizás ha sido la mayor dificultad: crear ese valor añadido generado por la información para entender estas relaciones y las posibilidades de ganar en eficiencia por parte de nuestras farmacias.

La lectura en todo este proceso es que trabajando los datos, al final, consigues un valor enorme, porque identificas posibles factores, relaciones, realidades escondidas entre tanto dato. Pero además consigues un valor que se puede traducir en acciones, en este caso, para la farmacia.

La finalidad de este artículo es que espero que muchos farmacéuticos valoren que un surtido bien gestionado y eficiente le hará tener un negocio más saludable.

¿Quién va a llevarse el beneficio que reportan nuestros datos?

(Artículo escrito por Olatz Arrieta, alumna de la promoción de 2017 en el Programa en Big Data y Business Intelligence en Bilbao)

La era del Big Data

A estas alturas creo que todas las personas que estamos en el mundo profesional moderno hemos oído hablar de Big Data, Internet de las cosas, Industria 4.0, Inteligencia Artificial, Machine learning, etc.

Mi reflexión nace de ahí, del hecho innegable de que en estos últimos…¿cuánto? ¿5, 10, 15, 20 años? la presencia de internet y lo digital en nuestras vidas ha crecido de manera exponencial, como un tsunami que de manera silenciosa ha barrido lo anterior y ha hecho que sin darnos cuenta, hoy no podamos imaginar la vida sin móvil, sin GPS, sin whatsapp, sin ordenador, sin internet, sin correo electrónico, sin google, sin wikipedia, sin youtube, sin Redes Sociales,…Basta mirar a nuestro alrededor para ver un escenario inimaginable hace pocos años.

Hasta aquí nada nuevo, reflexiones muy habituales. Pero yo quería centrarme en un aspecto muy concreto de esta revolución en la que estamos inmersos, yo quería poner encima de la pantalla ( 😉 ) el valor económico de los datos y los nuevos modelos de negocio que esto está trayendo y va a traer consigo, con nuevos servicios, agentes y roles, actualmente inexistentes, que deberán de ser claramente regulados, tanto a través de las leyes, como sobre todo, en las compraventas y contratos entre privados. Y para ello, es importante que vayamos pensando en ello.

La gran pregunta

¿De quién es la propiedad de un dato? ¿Quién tiene la capacidad de explotar y sacar rentabilidad de los datos, tanto directamente como vendiéndolos a terceros?

Es una pregunta compleja con implicaciones legales que cómo he dicho habrá que desarrollar, pero la realidad es que, hoy por hoy, el dato lo explota quien sabe cómo hacerlo y quién tiene la capacidad tecnológica y económica para hacerlo: léase los gigantes de internet, los grandes fabricantes tecnológicos, las operadoras de telecomunicaciones, la banca y aseguradoras,  grandes distribuidores, fabricantes de automóviles, etc., entre otros. Aparte está el sector público que se supone que va a actuar en este proceso, de manera neutral, velando por la privacidad de los datos y compartiendo todo lo publicable a través del open-data  para la libre explotación por parte del sector privado.

Volvamos al valor del dato. Hace unos meses veía en youtube una entrevista a un Socio de Accenture que contaba, hablando sobre el bigdata, que en una comida que había tenido días antes con un Consejero de una Aseguradora, este Socio le había transmitido su sorpresa por la reciente compra de un hospital por parte de la aseguradora, ya que solo veía pérdidas y activos obsoletos…..…..a lo que el Consejero le contestó: “Ya lo sabemos, pero su valor es un intangible…estamos pagando por la información de sus pacientes”. Dichos datos iban a poder tener  un doble (al menos) valor para la aseguradora, el primero, la explotación directa de los datos a través de algoritmos de machine learning que le permitirían el ajuste de los perfiles de riesgo de sus clientes y otro para comercializarlos y vendérselos, por ejemplo, a una farmacéutica.

Esto es un pequeño ejemplo de lo que ya está pasando, y no sólo en EEUU donde parece que estos temas van muy por delante, sino en nuestro entorno más cercano, donde las grandes empresas del tipo que he comentado, están comprando y vendiendo datos de clientes y usuarios.

Podríamos hablar también del caso clarísimo de las operadoras de móvil o de la banca que disponen del detalle de toda la vida de sus clientes, dónde van, con quién hablan, en qué y dónde gastan,..

Esto no es una crítica ni una denuncia porque realmente no están haciendo nada ilegal ni falto de ética, sino simplemente invertir mucho y ganar todo el dinero que pueden. Seguro que están respetando los datos personales, que sí están regulados por la LOPD, pero sí es verdad que todo esto está ocurriendo gracias a la falta de cultura digital y de conciencia del valor del dato de los usuarios-ciudadanos, que no dudamos en aceptar/firmar, sin mirar, los acuerdos de uso que nos ponen delante, con tal de poder utilizar esos servicios digitales que se han convertido en “imprescindibles” para nosotros.

Yendo al caso concreto del sector del automóvil. Hace poco leía la biografía de Elon Musk, fundador de TESLA, entre otras empresas, que es uno de los fabricantes de coches eléctricos más innovadores y digitalizados. En el libro contaba como dotan a sus coches de un complejo sistema de sensorización conectado a su central, con el que monitorizan el desempeño de cada elemento del coche así como el uso del mismo, ofreciendo a sus clientes un servicio de anticipación de necesidades y prevención de incidencias, totalmente transparente para los clientes, que pueden llegar a encontrarse, por ejemplo, como se les presenta a las 9 de la mañana en casa un técnico de TESLA para entregarles un coche de sustitución porque van arreglar el sistema de aire acondicionado que estaba empezando a desajustarse, cuando el usuario no había siquiera notado nada, o que al arrancar el coche por la mañana se les muestra en la pantalla del coche, ofertas de un supermercado al que suelen ir o de una hamburguesería  que está camino al trabajo….todo esto está ocurriendo ya.

se les presenta a las 9 de la mañana en casa un técnico de TESLA para entregarles un coche de sustitución porque van arreglar el sistema de aire acondicionado que estaba empezando a desajustarse, cuando el usuario no había siquiera notado nada

Hablando de industria 4.0…., ¿podría un fabricante de maquinaria industrial ofrecer a sus clientes su producto ya sensorizado, de manera que pueda monitorizar y explotar centralizadamente los datos de funcionamiento de todas las máquinas instaladas en distintos clientes con el consiguiente incremento de la información sobre su uso que eso supone, y ofrecer directamente, o a través de una tercera empresa a la que venda esa información, servicios de mantenimiento preventivo personalizado u optimización de consumos energéticos a sus clientes? ….Todo esto y mucho más se puede hacer y se hará (si no se está haciendo ya..).

Y vuelvo al asunto que planteaba, ¿de quién es la información registrada sobre los hábitos de vida/fabricación de esos clientes?¿del fabricante que ha instalado los sensores y elementos de comunicación en el coche/máquina que permiten el registro, digitalización, transporte y explotación de los datos, o…. del cliente que es quién genera realmente el contenido?¿Podría un cliente negarse a facilitar esos datos, parece que sí, pero mejor aún, ¿podría un cliente quedarse con una parte de los beneficios que, por ejemplo, TESLA pueda estar obteniendo de la venta de sus datos a los comercios de la zona para que hagan sus ofertas o el fabricante de maquinaria pueda estar obteniendo de la venta de datos a terceros para que ofrezcan servicios de mantenimiento u optimización?

¿Podrán existir intermediarios de datos que nos gestionen y rentabilicen la información que generamos, de manera similar a como hacen los gestores de banca con nuestro dinero?

Se avecina un terreno de juego nuevo, con nuevas reglas por construir y con un enorme potencial de negocio para quienes sean capaces de entender antes sus posibilidades y desarrollar nuevos modelos de explotación y servicio, y tanto las personas como las empresas debemos, al menos, empezar a ser conscientes de nuestro valor y papel en todo esto.

Valor económico de los datos (Fuente: http://www.centrodeinnovacionbbva.com/sites/default/files/cibbva-el-valor-de-los-datos-para-el-consumidor.jpg)
Valor económico de los datos (Fuente: http://www.centrodeinnovacionbbva.com/sites/default/files/cibbva-el-valor-de-los-datos-para-el-consumidor.jpg)