{"id":681,"date":"2017-05-28T16:27:55","date_gmt":"2017-05-28T14:27:55","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=681"},"modified":"2017-05-28T16:27:55","modified_gmt":"2017-05-28T14:27:55","slug":"como-el-big-data-puede-cambiar-la-atencion-sanitaria-en-el-servicio-vasco-de-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/como-el-big-data-puede-cambiar-la-atencion-sanitaria-en-el-servicio-vasco-de-salud\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo el Big Data puede cambiar la atenci\u00f3n sanitaria en el Servicio Vasco de Salud?"},"content":{"rendered":"

(Art\u00edculo escrito por\u00a0Izaskun Larrea<\/a>, alumna de la promoci\u00f3n de 2017 en el Programa en Big Data y Business Intelligence<\/a> en Bilbao)<\/p>\n

Si desea averiguar c\u00f3mo el Big Data est\u00e1 ayudando a conseguir un mundo mejor, no hay mejor ejemplo que los usos que se encuentran en la atenci\u00f3n sanitaria.<\/p>\n

La \u00faltima d\u00e9cada ha sido testigo de enormes avances en la cantidad de datos que habitualmente generamos y recopilamos, as\u00ed como nuestra capacidad de utilizar la tecnolog\u00eda para analizarla y entenderla. La intersecci\u00f3n de estas tendencias es lo que llamamos \u00abBig Data\u00bb y est\u00e1 ayudando a las empresas de todas las industrias a ser m\u00e1s eficientes y productivas.<\/p>\n

La asistencia sanitaria<\/strong> no es diferente. Adem\u00e1s da mejorar los beneficios y reducir los gastos generales, Big Data en la atenci\u00f3n sanitaria se utiliza para predecir epidemias, curar enfermedades, mejorar la calidad de vida y evitar muertes evitables. Con la poblaci\u00f3n mundial en aumento y con la poblaci\u00f3n cada d\u00eda m\u00e1s longeva, los modelos de tratamiento est\u00e1n cambiando r\u00e1pidamente<\/strong>, y muchas de las decisiones est\u00e1n siendo impulsadas por los datos. Actualmente, la necesidad es saber cada d\u00eda m\u00e1s sobre los pacientes<\/strong>, desde que nacen – \u00a0recogiendo se\u00f1ales de advertencia de una enfermedad grave en una etapa suficientemente temprana para que el tratamiento sea m\u00e1s eficiente que si no hemos precedido los antecedentes del individuo.<\/p>\n

As\u00ed que para crear un proyecto Big Data en la atenci\u00f3n sanitaria, vamos a empezar por el principio \u2013 antes de que se detecte la enfermedad.<\/strong><\/p>\n

\"Pacientes<\/a>
Pacientes que reciben el alta en hospitales<\/figcaption><\/figure>\n

Es mejor prevenir que curar<\/strong><\/h2>\n

Los tel\u00e9fonos inteligentes<\/strong> fueron s\u00f3lo el comienzo. Con las aplicaciones que les permiten ser utilizados como pod\u00f3metros para medir cu\u00e1nto caminas en un d\u00eda, a los contadores de calor\u00edas para ayudarte a planificar tu dieta, millones de nosotros estamos utilizando la tecnolog\u00eda m\u00f3vil para conseguir un estilo de vida saludable. M\u00e1s recientemente, ha surgido un flujo constante de dispositivos port\u00e1tiles dedicados como Fitbit, Jawbone y Samsung Gear Fit<\/strong> que permiten realizar un seguimiento de su progreso y cargar sus datos para ser recolectados junto con los dem\u00e1s datos.<\/p>\n

En un futuro muy cercano, podremos utilizar estos datos con su m\u00e9dico quien lo utilizar\u00e1 como parte de su caja de herramientas de diagn\u00f3stico. Incluso aunque no est\u00e9 enfermo, el acceso a las bases de datos de Big data, conseguir la informaci\u00f3n sobre el estado de la salud los pacientes de Osakidetza permitir\u00e1 que los problemas sean afrontados antes de que ocurran, y se tomen decisiones terap\u00e9uticas o educativas, permitiendo que Osakidetza consiga informaci\u00f3n privilegiada.<\/p>\n

Estos proyectos de Big Data, a menudo son creados por asociaciones entre profesionales m\u00e9dicos 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<\/a>, que pretende tomar datos de diversas fuentes<\/strong> (tales como registros m\u00e9dicos y datos gen\u00e9ticos e incluso uso de medios sociales) para dibujar un cuadro completo del paciente<\/strong>. \u00a0Con el fin de ofrecer un paquete de atenci\u00f3n m\u00e9dica adaptada.<\/p>\n

Los datos de los pacientes no ser\u00e1n tratados aisladamente<\/strong>. Se comparar\u00e1 y analizar\u00e1 junto a\u00a0 otros, destacando amenazas y problemas espec\u00edficos a trav\u00e9s de patrones que surgen durante el an\u00e1lisis. Esto permite que con este sofisticado modelo predictivo que se crea, un m\u00e9dico ser\u00e1 capaz de evaluar el resultado probable de cualquier tratamiento que \u00e9l o ella est\u00e1 considerando, respaldado por los datos de otros pacientes con las mismas condiciones, factores gen\u00e9ticos y estilo de vida.<\/p>\n

Programas como este son el intento de la industria para hacer frente a uno de los mayores obst\u00e1culos en la b\u00fasqueda de la salud basada en Big Data: la industria m\u00e9dica recolecta una gran cantidad de datos<\/strong>, pero a menudo se encuentra en archivos y controlados por diferentes direcciones m\u00e9dicas, hospitales, cl\u00ednicas, y los departamentos administrativos.<\/p>\n

Otra asociaci\u00f3n es entre Apple y IBM<\/a>. Las dos compa\u00f1\u00edas est\u00e1n colaborando en una gran plataforma de salud de datos que permitir\u00e1 a los usuarios de iPhone y Apple Watch compartir datos con el Servicio de Salud Watson Health<\/a> de IBM. El objetivo es descubrir nuevos conocimientos m\u00e9dicos a partir de cruzar en tiempo real la actividad y los datos biom\u00e9tricos de millones de pacientes potenciales.<\/p>\n

En conclusi\u00f3n, existe un gran potencial para desarrollar una atenci\u00f3n sanitaria m\u00e1s selectiva, de amplio alcance y eficiencia mediante la explotaci\u00f3n del Big Data<\/strong>. Sin embargo, tambi\u00e9n se ha demostrado que el campo de la salud tiene algunas caracter\u00edsticas muy espec\u00edficas y desaf\u00edos que requieren de un esfuerzo dirigido y de la investigaci\u00f3n para alcanzar todo su potencial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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