Por qué la analítica de datos es crucial para el sector sanitario

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La tecnología moderna es transformadora y disruptiva. Está desarraigando industrias, desde el comercio minorista hasta la fabricación. Esto se debe a que, además de ser mucho más eficiente que antes, también está introduciendo una multitud de nuevas formas de hacer las cosas. Análisis de datos y el aprendizaje automático, por ejemplo, junto con un flujo constante de datos ingeridos, pueden proporcionar información increíblemente precisa sobre casi todo. En las empresas, puede ayudar a discernir en qué público objetivo es mejor centrarse. En el caso de los consumidores, puede ayudarles a ahorrar dinero o a reducir el consumo de energía. Pero el impacto real, el sector en el que es más crucial, tiene que ser la atención sanitaria y médica.

Hoy en día, los hospitales y centros sanitarios están sometidos a una presión cada vez mayor para reducir los costes, a pesar de la creciente demanda de mejora del rendimiento. Lograr esa eficiencia parece casi imposible, pero la tecnología moderna puede hacerlo realidad. Los administradores y profesionales de la sanidad pueden aprovechar un sistema de inteligencia empresarial potente y en constante crecimiento para reunir información procesable y conocimientos de planificación cruciales.

Imagínese jugar una partida de ajedrez y saber exactamente qué movimientos va a hacer su oponente, con tres o cuatro jugadas de antelación. Ese es el tipo de beneficio estratégico que pueden ofrecer el análisis predictivo, el aprendizaje automático y las tecnologías relacionadas.

eCare21por ejemplo, es un sistema de monitorización remota de pacientes que puede utilizarse para controlar y revisar diversas estadísticas de salud. La información se recoge de los pacientes mediante una serie de dispositivos inteligentes como Fitbits, sensores Bluetooth y teléfonos inteligentes. A continuación, los datos se procesan y se presentan a través de un panel administrativo, donde los médicos y los profesionales de la salud pueden revisar la información en tiempo real. Esto les permite vigilar a pacientes que a veces están a cientos de kilómetros de distancia. Es una forma de "telesalud" o de servicios sanitarios en red, que sólo es posible gracias a la tecnología moderna. Y todo ello se nutre de información o datos digitales.

¿De qué otra forma puede ayudar la analítica de datos en el sector sanitario?

El análisis predictivo puede aumentar la precisión del diagnóstico

Aprovechando los algoritmos predictivos, los sistemas pueden ayudar a los médicos y a los doctores a realizar diagnósticos más precisos de los pacientes basándose en los datos ingeridos, las estadísticas y la información histórica. Averiguar la causa del dolor de pecho, por ejemplo, puede ser difícil. El primer pensamiento puede ser un posible ataque al corazón, pero el dolor de pecho también puede provenir de tensiones, estrés y ansiedad, mala alimentación y mala postura. Por ello, los médicos suelen tener dificultades para discernir si deben enviar a un paciente a urgencias o al hospital.

Pero un sistema de análisis predictivo puede utilizarse para extraer rápidamente la información de los documentos de los pacientes y compararlo con datos anteriores para permitir una detección más precisa de problemas potencialmente mortales. El sistema puede ayudar al personal médico, basándose en una comparación entre la información actual del paciente, los diversos síntomas y los datos históricos, a saber si alguien necesita o no atención médica urgente.

La telemedicina y la atención a distancia ya son posibles

Los médicos están agotados hoy en día, dividiendo su atención entre un número creciente de pacientes. Esto es especialmente cierto en el caso de varios especialistas que tienen una gran demanda. Esto dificulta no sólo la gestión de los pacientes que ya tienen, sino también la incorporación de nuevos pacientes potenciales a sus agendas.

La telemedicina o la asistencia sanitaria a distancia pueden ayudar a resolver estos problemas. Gracias a una serie de aplicaciones móviles, herramientas en línea y plataformas de redes de voz o vídeo, los profesionales sanitarios pueden reunirse con los pacientes cara a cara sin tener que estar en el mismo lugar. De hecho, hay aplicaciones móviles que permiten ver a un médico en línea y obtener recetas para dolencias comunes como la gripe o las alergias.

Mordor Intelligence predice que el mercado mundial de la telemedicina superará los $34 mil millones en 2020. Es un mercado en rápido crecimiento y con mucho potencial.

Cuando los profesionales sanitarios se alejan de un paciente, eso no significa necesariamente que le resten atención. Los dispositivos inteligentes y los sistemas de monitorización remota pueden utilizarse para recoger y proporcionar datos en tiempo real. Un médico puede estar al otro lado del campus del hospital y seguir viendo la frecuencia cardíaca y las constantes vitales de un paciente que está a cientos de metros.

Y lo que es mejor, los sistemas de análisis de datos pueden utilizarse para proporcionar información preventiva y predictiva. Supongamos que las constantes vitales de un paciente comienzan a descender lentamente mientras un médico no está presente. Un sistema de monitorización remota puede enviar alertas al profesional adecuado, que puede acudir a socorrer al paciente antes de que ocurra nada.

Avanzar en la investigación farmacéutica y los planes de tratamiento

Varias empresas de investigación, entre ellas BERG Health, están utilizando la ciencia y el análisis de datos para crear algoritmos y sistemas predictivos que permitan tratar mejor las principales enfermedades. BERG se centra en el mercado de la medicación contra el cáncer y actualmente utiliza los datos para crear un perfil sobre la medicina eficaz. Esto les ha permitido desarrollar el medicamento BPM 31510que ayuda a detectar y desencadenar la muerte natural de las células dañadas por el tejido canceroso.

En resumen, los datos conocidos, cuando se recopilan y analizan adecuadamente, pueden proporcionar una gran cantidad de información sobre el tratamiento de los principales problemas de salud. Podemos aprender mejores formas de combatirlos y desarrollar mejores medicamentos y tratamientos para los pacientes afectados.

Sabemos que la quimioterapia es una de las mejores formas de tratar ciertos tipos de cáncer. Pero también es increíblemente perjudicial para el cuerpo humano, ya que provoca muchos problemas o síntomas adicionales que pueden afectar negativamente a la vida del paciente. ¿Y si pudiéramos encontrar una forma de mejorar los tratamientos de quimioterapia, mitigando o eliminando algunas repercusiones de su uso? Esto no es más que una teoría en este momento, pero la analítica de datos podría utilizarse para hacer algo así. A través de la ingesta de datos históricos, actuales y situacionales podemos mejorar aún más la asistencia sanitaria, los medicamentos y los tratamientos para todos.

Al final, es fácil ver por qué la analítica de datos es tan crucial para el sector sanitario. Su futuro depende del uso de datos contextuales modernos, sus tecnologías relacionadas y la optimización de los informes. Para mejorar el sector sanitario es necesario aumentar nuestros conocimientos, que es precisamente lo que nos ayuda a hacer la analítica de datos.

De hecho, no es exagerado afirmar que, con los datos adecuados, podemos curar o tratar eficazmente cualquier dolencia conocida o desconocida con la que se encuentre la raza humana.


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Sobre el autor

Nathan Sykes, fundador de Finding an Outlet (https://www.findinganoutlet.com/), es de Pittsburgh, PA. Le gusta escribir sobre las últimas noticias y tendencias en IA, big data, computación en la nube y otras tecnologías emergentes. Mantente al día sobre la tecnología empresarial siguiendo a Nathan en Twitter @nathansykestech.

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