{"id":5691,"date":"2019-06-21T10:46:12","date_gmt":"2019-06-21T10:46:12","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=5691"},"modified":"2019-06-21T11:37:30","modified_gmt":"2019-06-21T11:37:30","slug":"top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/4-casos-principales-de-uso-de-la-ciencia-de-los-datos-en-la-sanidad\/","title":{"rendered":"Los 4 principales casos de uso de la ciencia de los datos en la sanidad"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f786fabceb5\" aria-label=\"Tabla de contenidos\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f786fabceb5\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/4-casos-principales-de-uso-de-la-ciencia-de-los-datos-en-la-sanidad\/#1_Clinical_trials\" title=\"1. Ensayos cl\u00ednicos\">1. Ensayos cl\u00ednicos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/4-casos-principales-de-uso-de-la-ciencia-de-los-datos-en-la-sanidad\/#2_Real-time_patient_monitoring\" title=\"2. Monitorizaci\u00f3n del paciente en tiempo real\">2. Monitorizaci\u00f3n del paciente en tiempo real<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/4-casos-principales-de-uso-de-la-ciencia-de-los-datos-en-la-sanidad\/#3_Public_health_epidemiology\" title=\"3. Salud p\u00fablica y epidemiolog\u00eda\u00a0\">3. Salud p\u00fablica y epidemiolog\u00eda\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/4-casos-principales-de-uso-de-la-ciencia-de-los-datos-en-la-sanidad\/#4_Improving_patient_care\" title=\"4. Mejora de la atenci\u00f3n al paciente\">4. Mejora de la atenci\u00f3n al paciente<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/4-casos-principales-de-uso-de-la-ciencia-de-los-datos-en-la-sanidad\/#Privacy_concerns\" title=\"Preocupaci\u00f3n por la privacidad \">Preocupaci\u00f3n por la privacidad <\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><b>El sector sanitario tiene una gran cantidad de datos a su alcance. Sin embargo, muchos todav\u00eda no han dado un buen uso a estos datos.  Aqu\u00ed Paul Ricci, un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/data-science-analytics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=HealthcareData-Ricci\">cient\u00edfico de datos aut\u00f3nomo<\/a> en Kolabtree, <\/b><b>explains some use cases of data science in healthcare and how it can improve <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">investigaci\u00f3n<\/a> and patient care.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los servicios sanitarios de todo el mundo se enfrentan a crecientes presiones para ser m\u00e1s eficientes y mejorar los resultados cl\u00ednicos. La anal\u00edtica de datos puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones a nivel cl\u00ednico y operativo y ayudar al sector a satisfacer estas demandas. A continuaci\u00f3n se presentan algunas de las principales aplicaciones de la ciencia de los datos en la sanidad, junto con su impacto en la investigaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Clinical_trials\"><\/span><b>1. Ensayos cl\u00ednicos<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un reciente <\/span><a href=\"https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamainternalmedicine\/article-abstract\/2702287?utm_campaign=articlePDF&amp;utm_medium=articlePDFlink&amp;utm_source=articlePDF&amp;utm_content=jamainternmed.2018.3931\"><span style=\"font-weight: 400;\">estudiar<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> descubri\u00f3 que el coste medio de los ensayos cl\u00ednicos pivotales que conducen a la aprobaci\u00f3n de un medicamento es de $19 millones. El sector debe encontrar formas de aumentar la eficiencia de los ensayos cl\u00ednicos para reducir este coste. Hay varias formas de utilizar la anal\u00edtica de datos para aumentar la eficiencia de los ensayos cl\u00ednicos. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Muestras de mayor tama\u00f1o:<\/strong> Gracias a los recientes avances en las capacidades de an\u00e1lisis de datos, los ensayos cl\u00ednicos pueden tener ahora tama\u00f1os de muestra mucho mayores. Tambi\u00e9n es m\u00e1s f\u00e1cil identificar patrones significativos en los datos que, de otro modo, podr\u00edan pasarse por alto. Gracias a estos avances, los datos de los ensayos cl\u00ednicos pueden ser m\u00e1s completos, precisos y fiables, lo que es importante a la hora de solicitar la autorizaci\u00f3n de la MHRA o la <a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/how-to-get-fda-approval-4-expert-tips\/\">Aprobaci\u00f3n de la FDA<\/a>. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Mejor toma de decisiones:<\/strong> El an\u00e1lisis de datos tambi\u00e9n puede contribuir a mejorar la toma de decisiones en los ensayos cl\u00ednicos. Podemos observar las tendencias recientes y los resultados previstos para tomar mejores decisiones que aumenten la eficiencia de los ensayos, reduzcan los costes y garanticen una mayor seguridad del paciente. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Estudios retrospectivos:<\/strong> Adem\u00e1s, podemos utilizar la anal\u00edtica de datos para sacar el m\u00e1ximo partido a cada conjunto de datos. Durante los antiguos ensayos cl\u00ednicos, los datos no se analizaban tan a fondo como ahora. Los estudios retrospectivos suelen realizarse para volver a analizar estos datos mediante t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis de datos, que pueden descubrir patrones que no se identificaron en un principio. Los estudios retrospectivos tambi\u00e9n pueden llevarse a cabo para probar una hip\u00f3tesis secundaria, una forma asequible de obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre un medicamento sin tener que recopilar m\u00e1s datos. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Consejo profesional:<\/strong> El sesgo de selecci\u00f3n en un ensayo cl\u00ednico puede invalidar los resultados, as\u00ed que aseg\u00farese de que su muestra de pacientes representa de forma justa a la poblaci\u00f3n que le interesa. Puede evitar el sesgo de selecci\u00f3n comparando los datos demogr\u00e1ficos de su muestra con los datos del censo de la poblaci\u00f3n de inter\u00e9s y asegur\u00e1ndose de que no haya discrepancias. Si su muestra est\u00e1 sesgada, puede ser posible corregirla dando m\u00e1s peso a las muestras infrarrepresentadas que a las sobrerrepresentadas. <\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Real-time_patient_monitoring\"><\/span><b>2. Monitorizaci\u00f3n del paciente en tiempo real<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A medida que aumenta el alcance de lo que podemos hacer con los datos, el seguimiento de los pacientes en tiempo real se hace m\u00e1s factible. Las aplicaciones de <a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/wearable-technology-changing-the-face-of-healthcare\/\">tecnolog\u00eda vestible en la sanidad<\/a> podr\u00eda controlar los par\u00e1metros del paciente, como la presi\u00f3n arterial y la frecuencia card\u00edaca, y transmitir la informaci\u00f3n a los profesionales sanitarios a trav\u00e9s de la nube. Esto podr\u00eda reducir, o incluso eliminar, la necesidad de visitas y pruebas peri\u00f3dicas de los pacientes, lo que supondr\u00eda un considerable ahorro de costes y una mayor eficiencia de los ensayos cl\u00ednicos.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Public_health_epidemiology\"><\/span><b>3. Salud p\u00fablica y epidemiolog\u00eda\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La tecnolog\u00eda de procesamiento del lenguaje natural automatiza el an\u00e1lisis de millones de conjuntos de datos m\u00e9dicos, lo que facilita la predicci\u00f3n y prevenci\u00f3n de enfermedades. Por ejemplo, la informaci\u00f3n de las farmacias y los m\u00e9dicos de cabecera, sobre las recetas vendidas y los diagn\u00f3sticos realizados, puede utilizarse para detectar un brote de enfermedad y actuar r\u00e1pidamente para evitar que se extienda m\u00e1s.<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/six-ways-biostatistics-transforming-healthcare\/\">Bioestad\u00edsticos<\/a> (estad\u00edsticos que trabajan con datos biol\u00f3gicos y m\u00e9dicos) dise\u00f1an activamente encuestas y eval\u00faan el impacto de los programas de salud p\u00fablica. Hist\u00f3ricamente, los estad\u00edsticos han contribuido a establecer importantes correlaciones que han repercutido en el mundo: por ejemplo, la relaci\u00f3n entre el tabaquismo y el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Improving_patient_care\"><\/span>4. Mejora de la atenci\u00f3n al paciente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-size: 14px;\">En el futuro, las historias cl\u00ednicas electr\u00f3nicas (HCE) podr\u00edan ser totalmente digitales y estar conectadas a trav\u00e9s de la nube, de modo que cualquier persona con autorizaci\u00f3n pueda acceder a ellas. Los pacientes podr\u00edan recibir alertas cuando les toque una cita o est\u00e9n disponibles los resultados de las pruebas, y los profesionales sanitarios podr\u00edan controlar la salud de sus pacientes a distancia. Sin embargo, para que esta visi\u00f3n se haga realidad, hay que resolver varios problemas de seguridad y confidencialidad de los datos.<\/span><\/p>\n<p>Hay otros casos de uso de los cient\u00edficos de datos en la sanidad, pero el objetivo final es el mismo: mejorar la investigaci\u00f3n y la prestaci\u00f3n de la sanidad, hacerla m\u00e1s accesible y asequible, y acelerar la atenci\u00f3n y el apoyo al paciente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Privacy_concerns\"><\/span><b>Preocupaci\u00f3n por la privacidad <\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es posible que hayas o\u00eddo la historia de c\u00f3mo el minorista estadounidense Target descubri\u00f3 que una chica estaba embarazada antes de que se lo dijera a su padre. Target ide\u00f3 una estrategia para predecir cu\u00e1les de sus clientas estaban embarazadas bas\u00e1ndose en los art\u00edculos que compraban. A continuaci\u00f3n, les enviaba por correo material publicitario relacionado con el beb\u00e9. Cuando una joven de 17 a\u00f1os de Minnesota recibi\u00f3 este material, sus padres se horrorizaron y presentaron una demanda contra Target. El mensaje de esta historia es que hay que ser consciente de las posibles consecuencias no deseadas de la anal\u00edtica de datos. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Otro ejemplo de mal uso de la anal\u00edtica de datos es el reciente esc\u00e1ndalo de Cambridge Analytica. La empresa obtuvo datos personales de los perfiles de Facebook de millones de personas sin su consentimiento y los utiliz\u00f3 con fines pol\u00edticos. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos sanitarios son informaci\u00f3n sensible que los pacientes conf\u00edan a los gobiernos, las consultas privadas, los hospitales y las agencias sanitarias. Si piensas compartir los datos de las personas, primero debes asegurarte de que te han dado su consentimiento para compartir sus datos como pretendes.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&#8212;<br \/>\n<strong>Se busca contratar a un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/data-science-analytics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=HealthcareData-Ricci\">cient\u00edfico de datos aut\u00f3nomo<\/a> o un bioestad\u00edstico? Publique su proyecto en Kolabtree y obtenga presupuestos de expertos de forma gratuita. Tambi\u00e9n puede ponerse en contacto con <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/paul-ricci\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=HealthcareData-Ricci\">Paul Ricci<\/a> para su requerimiento.\u00a0<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El sector sanitario tiene una gran cantidad de datos a su alcance. Sin embargo, muchos todav\u00eda no han dado un buen uso a estos datos.  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