{"id":733,"date":"2017-10-01T08:18:17","date_gmt":"2017-10-01T06:18:17","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=733"},"modified":"2017-10-01T09:47:15","modified_gmt":"2017-10-01T07:47:15","slug":"6-maneras-en-los-que-el-sistema-sanitario-puede-utilizar-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/6-maneras-en-los-que-el-sistema-sanitario-puede-utilizar-el-big-data\/","title":{"rendered":"6 maneras en los que el sistema sanitario puede utilizar el Big Data"},"content":{"rendered":"

(Art\u00edculo escrito por\u00a0Izaskun Larrea<\/a>, antigua alumna de la promoci\u00f3n de 2016\/17 en el\u00a0Programa en Big Data y Business Intelligence<\/a>\u00a0en Bilbao)<\/p>\n

El Big Data se ha instalado en una amplia gama de sectores. La asistencia sanitaria est\u00e1 preparada para grandes iniciativas de datos -como una de los servicios m\u00e1s grandes y complejos de la Uni\u00f3n Europea- hay un n\u00famero incre\u00edble de aplicaciones potenciales para el an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n

Mientras que algunas organizaciones de salud han comenzado a ver el valor en el uso de Big Data, la sanidad en su conjunto ha sido muy lenta en adoptar grandes iniciativas de datos por una serie de razones. Aqu\u00ed hay s\u00f3lo\u00a06 de las muchas formas en que la atenci\u00f3n sanitaria podr\u00eda utilizar Big Data y por qu\u00e9 no est\u00e1n aprovechando su potencial m\u00e1ximo.<\/p>\n

\"Sanidad<\/a>
Sanidad y Big Data (Fuente: https:\/\/www.datanami.com\/2015\/08\/26\/medical-insight-set-to-flow-from-semantic-data-lakes\/)<\/figcaption><\/figure>\n

(1) Prevenci\u00f3n de errores de medicaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Los errores de medicaci\u00f3n son un problema serio en las organizaciones sanitarias. Debido a que los seres humanos cometen errores ocasionales (incluso algo tan simple como elegir el medicamento equivocado en un men\u00fa desplegable), los pacientes a veces terminan con el medicamento equivocado, lo que podr\u00eda causar da\u00f1o o incluso la muerte.<\/p>\n

El Big Data puede ayudar a reducir estas tasas de error de forma espectacular mediante el an\u00e1lisis de los registros del paciente con todos los medicamentos recetados, y marcar cualquier cosa que parece fuera de lugar. MedAware, una Start Up israel\u00ed ya ha desarrollado este tipo de software, con resultados alentadores. Los registros de 747.985 pacientes fueron analizados en un estudio cl\u00ednico, y de ellos, 15.693 fueron sospechosos de error. De una muestra de 300, aproximadamente el 75% de estas alertas fueron validadas, mostrando que el software podr\u00eda ser una herramienta importante para los m\u00e9dicos, potencialmente ahorrando a la industria hasta 18 mil millones de euros por a\u00f1o.<\/p>\n

Desafortunadamente, al igual que ocurre con muchas grandes iniciativas de datos en salud, hay algunos obst\u00e1culos para la adopci\u00f3n generalizada. Debido a la antig\u00fcedad de muchos sistemas de TI de atenci\u00f3n m\u00e9dica, la implementaci\u00f3n de estos dispositivos puede tardar en adaptarse. Adem\u00e1s, los datos sanitarios son muy sensibles y las organizaciones tienen que ser muy cuidadosas con la seguridad y el cumplimiento de las regulaciones comunitarias.<\/p>\n

(2)Identificaci\u00f3n de pacientes de alto riesgo<\/strong><\/p>\n

Muchos sistemas de atenci\u00f3n sanitaria tienen que lidiar con altas tasas de pacientes que recurren repetidamente al servicio de urgencias, lo que aumenta los costos de atenci\u00f3n m\u00e9dica y no conduce a una mejor atenci\u00f3n o resultados para estos pacientes.<\/p>\n

Usando el an\u00e1lisis predictivo, algunos hospitales han sido capaces de reducir el n\u00famero de visitas a urgencias identificando a pacientes de alto riesgo y ofreciendo atenci\u00f3n personalizada centrada en el paciente.<\/p>\n

Actualmente, uno de los principales obst\u00e1culos a superar en la identificaci\u00f3n de pacientes de alto riesgo es la falta de datos. En general, hay simplemente muy pocos datos o est\u00e1n muy dispersos, lo que hace casi imposible obtener una imagen precisa de los riesgos reales.<\/p>\n

(3)\u00a0Reducci\u00f3n de los costos hospitalarios y de los tiempos de lista de espera<\/strong><\/p>\n

Existe un enorme potencial para reducir costos con Big Data en salud. Tambi\u00e9n hay una oportunidad para reducir los tiempos de lista de espera, algo que cuesta dinero a todos. Un hospital en Par\u00eds est\u00e1 utilizando la anal\u00edtica predictiva para ayudar con la dotaci\u00f3n de personal. Al predecir las tasas de admisi\u00f3n en las pr\u00f3ximas dos semanas, el hospital puede asignar personal sanitario basado en estos n\u00fameros.<\/p>\n

Hay muchas maneras en que los hospitales podr\u00edan recortar costos usando anal\u00edtica predictiva, pero pocas organizaciones lo han hecho todav\u00eda.<\/p>\n

Los presupuestos de los hospitales son complejos y, aunque el potencial de retorno de la inversi\u00f3n (ROI) es alto, algunas organizaciones simplemente no est\u00e1n dispuestas a invertir en Big Data puesto que los resultados no siempre se ven a corto plazo.<\/p>\n

(4)\u00a0Prevenci\u00f3n de incumplimientos de seguridad y fraude<\/strong><\/p>\n

Seg\u00fan un estudio, el sistema sanitario es 200% m\u00e1s propenso a experimentar una violaci\u00f3n de datos que otras industrias, simplemente porque los datos personales son muy valiosos. Con esto en mente, algunas organizaciones han utilizado el Big Data para ayudar a prevenir el fraude y las amenazas de seguridad. Por ejemplo, los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (EEUU) fueron capaces de evitar un fraude de 210.7 millones de d\u00f3lares en s\u00f3lo un a\u00f1o usando an\u00e1lisis de Big Data.<\/p>\n

Desafortunadamente, adem\u00e1s de los beneficios preventivos del Big Data, tambi\u00e9n hay algunos grandes riesgos de seguridad. Muchas organizaciones se cuidan de hacerse m\u00e1s vulnerables de lo que ya son, lo que es comprensible teniendo en cuenta las regulaciones comunitarias de informaci\u00f3n del paciente.<\/p>\n

(5)\u00a0Mejorar el compromiso y los resultados de los pacientes<\/strong><\/p>\n

El inter\u00e9s del consumidor en dispositivos que monitorizan las medidas tomadas, las horas de sue\u00f1o, la frecuencia card\u00edaca y otros datos muestran que la introducci\u00f3n de estos dispositivos como una ayuda m\u00e9dica podr\u00eda ayudar a mejorar la participaci\u00f3n y los resultados del paciente. Los nuevos port\u00e1tiles pueden seguir tendencias de salud espec\u00edficas y retransmitirlos de nuevo a la nube donde pueden ser monitorizados por los m\u00e9dicos. Esto puede ser \u00fatil para todo, desde el asma hasta la tensi\u00f3n arterial, y ayudar a los pacientes a mantenerse independientes y reducir las visitas innecesarias a los m\u00e9dicos.<\/p>\n

Estos port\u00e1tiles est\u00e1n desafortunadamente todav\u00eda comenzando, y las complicaciones con la seguridad, la compatibilidad del software, y otros obst\u00e1culos est\u00e1n limitando actualmente su utilidad.<\/p>\n

(6)Uso generalizado de registros de Historia Cl\u00ednica Electr\u00f3nica<\/strong><\/p>\n

En general, la industria podr\u00eda ahorrar hasta 400.000 millones de d\u00f3lares al aprovechar adecuadamente el Big Data, pero la adopci\u00f3n es muy lenta.<\/p>\n

La buena noticia es que la mayor\u00eda de los hospitales finalmente han cambiado a usar la historia cl\u00ednica electr\u00f3nica, lo que est\u00e1 haciendo m\u00e1s f\u00e1cil para los profesionales de la salud un acceso m\u00e1s f\u00e1cil a los datos. Este es un gran primer paso para facilitar la implementaci\u00f3n de grandes plataformas de datos, ya que hay muchos m\u00e1s datos para trabajar. Sin embargo, con el enfoque cauteloso que muchos hospitales toman para cambiar, y un abrumador n\u00famero de posibles aplicaciones, muchos administradores se sienten abrumados e inseguros de d\u00f3nde empezar. Sin embargo, a medida que m\u00e1s organizaciones de salud trabajen con Big Data, esta pr\u00e1ctica se convertir\u00e1 en la norma en lugar de la excepci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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