Aplicaciones de la analítica de datos en la sanidad

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Nikita N., escritora científica independiente en Kolabtree, expone las principales aplicaciones de la analítica de datos en la sanidad. 

El término "análisis de datos" es la práctica de acumular grandes cantidades de datos, que se analizan y se extraen ideas esenciales de la información contenida. Hoy en día, los nuevos programas y tecnologías facilitan el examen de grandes volúmenes de datos en busca de detalles ocultos.

Últimamente, el sector sanitario es cada vez más exigente. El aumento del número de pacientes ha dificultado la gestión eficaz del trabajo por parte de los médicos y el personal. Según un informe de análisis de McKinsey, los gastos sanitarios de EE.UU. son 17.6% del PIB, lo que supone casi $600 mil millones más que la referencia de la riqueza y el tamaño de Estados Unidos. Con el aumento de estas necesidades, la analítica de datos puede ser una solución prometedora para resolver los problemas del sector sanitario. Según el análisis del mercado, se espera que el sector de la analítica de datos sea más de $68.03 mil millones para 2024. Los sectores sanitarios en los que la analítica de datos puede suponer un cambio significativo son el descubrimiento de fármacos, la prevención de enfermedades, el diagnóstico, el tratamiento, el seguimiento posterior a la atención sanitaria y las operaciones hospitalarias. 

Aplicaciones de la ciencia de los datos en la sanidad

Descubrimiento de fármacos

Por lo general, el proceso de descubrimiento de fármacos lleva mucho tiempo, unos 12 años, y cuesta demasiado, unos $2,6 mil millones. La analítica de datos aumenta el ritmo del proceso de administración de medicamentos en la ciencia médica, lo que ayuda a obtener una aprobación más rápida en la Administración de Alimentos y Medicamentos y a curar a los pacientes con mayor rapidez. Un buen número de empresas están desarrollando máquinas inteligentes artificiales para aplicaciones en diversos sectores. Por ejemplo, la empresa BenevolentAI ha desarrollado diferentes dispositivos inteligentes artificiales como un máquina de biociencia cerebro y otros algoritmos modelo para crear nuevos medicamentos para enfermedades de difícil tratamiento. La organización es un ejemplo de empresa de IA totalmente integrada con capacidades de desarrollo clínico y descubrimiento farmacéutico. La tecnología revoluciona las industrias farmacéuticas reduciendo los costes, disminuyendo las tasas de fracaso y entregando los medicamentos a los pacientes a un ritmo más rápido. 

Prevención de enfermedades

La analítica de datos previene las enfermedades mediante el reconocimiento temprano de los riesgos, y las herramientas también recomiendan planes preventivos. Diversos dispositivos inteligentes que utilizan la analítica de datos emplean la información genética y los patrones históricos de las personas para reconocer los problemas antes de que se les vayan de las manos.

Varias empresas están desarrollando dispositivos inteligentes que utilizan la analítica de datos para analizar los distintos planes de comportamiento de los pacientes en una fase temprana, lo que puede ayudar a prevenir enfermedades como las dolencias crónicas, como la diabetes, la hipertensión y el colesterol alto en una fase temprana. 

Diagnóstico y tratamiento

Otra aplicación útil de la ciencia de los datos en la sanidad es la imagen médica, en la que los algoritmos interpretan eficazmente Radiografías, resonancias magnéticas, mamografías y otros tipos de imágenes, que ayudan a identificar patrones en los datos y a detectar tumores, anomalías de órganos, estenosis de arterias más claras.  Los modelos de algoritmos de análisis de datos pueden diagnosticar ritmos cardíacos irregulares de los ECG más rápido que un cardiólogo y distinguir claramente entre las imágenes de lesiones malignas y las marcas cutáneas benignas. 

El tratamiento actual en la atención sanitaria se ha vuelto más cómodo con la disponibilidad de más datos sobre las características individuales de los pacientes, lo que permite ofrecer datos de prescripción más precisos y una atención personalizada. La ciencia de los datos está potenciando el campo emergente de la terapia génica. La inserción de material genético en las células y la sustitución de los medicamentos tradicionales es más manejable que antes. 

Empresas de consultoría analítica como Bain o ScienceSoft puede desarrollar software de análisis de datos para diversos sectores, incluido el sanitario.  Existe una falta de comunicación entre paciente y cuidador entre las citas y una falta de compromiso del paciente para los pacientes con varias enfermedades crónicas como la diabetes, el asma, las enfermedades cardiovasculares. El software que se recibe de la HCE y de un paciente, analiza los datos de salud, y altera los miembros del equipo de atención o los pacientes para obtener soluciones eficaces. Es aplicación móvil para pacientes, y una aplicación de escritorio integrada en el EMR permiten saber si la medicina prescrita entra en conflicto con la condición y la enfermedad actual del paciente. El software de análisis de datos ayuda a gestionar los costes mediante el seguimiento de los gastos del tratamiento de la enfermedad a lo largo de todo el ciclo asistencial. Encuentra oportunidades para reducir sustancialmente los costes sin afectar negativamente a los resultados, y compara los costes de la atención de una afección con los resultados.

Empresas como NextBio están desarrollando modelos de análisis de datos para personalizar también el tratamiento de los pacientes y ofrecer más opciones disponibles mediante el examen de datos clínicos y genómicos previos. Por ejemplo, la radioterapia es la única forma de tratamiento para los pacientes con cáncer. Los modelos de análisis de datos proporcionan un tratamiento personalizado y ofrecen métodos de tratamiento alternativos. 

Seguimiento posterior a los cuidados

Otro ámbito en el que la analítica de datos encuentra interesantes aplicaciones es el tratamiento de pacientes a domicilio. Generalmente, después de las cirugías, los pacientes se quejan de complicaciones y dolores recurrentes, lo que resulta difícil de gestionar para los médicos cuando salen del hospital. La aplicación de la analítica de datos en la monitorización remota a domicilio facilita a los médicos el contacto con los pacientes. De este modo, se reduce la necesidad de costosos recursos hospitalarios. Por ejemplo, basándose en los datos del EMR, Los hospitales pueden predecir cuándo los pacientes necesitarán ser readmitidos en los próximos 30 días, 

Operaciones hospitalarias

La analítica de datos ayuda a mejorar la mano de obra de los miembros del personal de los hospitales asignándoles determinadas horas, garantizando que haya suficientes camas disponibles en el hospital y mejorando la utilización en el quirófano. Otra herramienta de análisis de datos, el análisis predictivo, puede optimizar la programación. 

El futuro de la ciencia de los datos en la sanidad

Al igual que todos los sectores, el uso de la ciencia de los datos en la sanidad tiene sus pros y sus contras. Los datos de los hospitales y las unidades administrativas suelen estar en un estado desesperado. Es un reto integrar la analítica de datos en el sistema sanitario. Los pacientes están preocupados por la privacidad y la protección de su información sanitaria. No cabe duda de que la ciencia de los datos puede resolver la escasez de médicos. Sin embargo, a mucha gente le preocupa perder la relación médico-paciente en favor de los algoritmos informáticos. Sin embargo, se espera que la amalgama de la analítica de datos y la atención sanitaria crezca en los próximos años. El análisis del mercado revela que la analítica de datos en la sanidad alcanzará $34,27 mil millones en 2022 con una CAGR de 22,07%.

De hecho, la ciencia de los datos es una vía para mejorar la calidad del sector sanitario al tener aplicaciones en el diagnóstico precoz de enfermedades, la obtención de imágenes médicas, el descubrimiento más rápido de fármacos y la gestión de operaciones hospitalarias complejas en zonas rurales, además de ayudar a curar enfermedades importantes como el sida, el cáncer y el ébola. 

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Sobre el autor

Nikita N. obtuvo su licenciatura y su máster en ingeniería química en la Universidad de Mumbai (India) y en la Universidad de Syracuse (EE.UU.), respectivamente. Durante sus estudios en la Universidad de Mumbai, diseñó un sistema de columna de destilación para el sistema de mezcla binaria de etanol y agua de Shroff & Associates Engineering Pvt. Ltd., Mumbai, India. Sus estudios en la Universidad de Siracusa incluyen reprocesamiento de combustible nuclear y no proliferación, materiales para sistemas energéticos, diseño de ingeniería química avanzada, dinámica de fluidos, biocombustibles, ingeniería bioquímica, cinética, ingeniería ecológica, métodos de ingeniería química, química y análisis medioambiental. Ha escrito artículos y compartido revisiones por pares en varias plataformas como Massive Science Journal, Prescouter Journal, Editage, ecoideaz. También ha escrito artículos sobre la producción de biocombustibles a partir de algas, la producción de etanol de segunda generación a partir de rastrojos, y los revestimientos de pintura resistentes a la corrosión y respetuosos con el medio ambiente para las industrias del petróleo y el gas.  

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