{"id":8343,"date":"2020-10-09T09:23:28","date_gmt":"2020-10-09T09:23:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=8343"},"modified":"2020-12-04T11:06:37","modified_gmt":"2020-12-04T11:06:37","slug":"applications-of-data-analytics-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/aplicaciones-de-analisis-de-datos-en-la-sanidad\/","title":{"rendered":"Aplicaciones de la anal\u00edtica de 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-69f18bd60db61\" 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-69f18bd60db61\"><\/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\/aplicaciones-de-analisis-de-datos-en-la-sanidad\/#Applications_of_data_science_in_healthcare\" title=\"Aplicaciones de la ciencia de los datos en la sanidad\">Aplicaciones de la ciencia de los datos en la sanidad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/aplicaciones-de-analisis-de-datos-en-la-sanidad\/#Drug_Discovery\" title=\"Descubrimiento de f\u00e1rmacos\">Descubrimiento de f\u00e1rmacos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/aplicaciones-de-analisis-de-datos-en-la-sanidad\/#Disease_Prevention\" title=\"Prevenci\u00f3n de enfermedades\">Prevenci\u00f3n de enfermedades<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/aplicaciones-de-analisis-de-datos-en-la-sanidad\/#Diagnosis_and_Treatment\" title=\"Diagn\u00f3stico y tratamiento\">Diagn\u00f3stico y tratamiento<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/aplicaciones-de-analisis-de-datos-en-la-sanidad\/#Post-Care_Monitoring\" title=\"Seguimiento posterior a los cuidados\">Seguimiento posterior a los cuidados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/aplicaciones-de-analisis-de-datos-en-la-sanidad\/#Hospital_Operations\" title=\"Operaciones hospitalarias\">Operaciones hospitalarias<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/aplicaciones-de-analisis-de-datos-en-la-sanidad\/#The_future_of_data_science_in_healthcare\" title=\"El futuro de la ciencia de los datos en la sanidad\">El futuro de la ciencia de los datos en la sanidad<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Nikita N., freelance scientific writer on Kolabtree, outlines the top applications of data analytics in <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">salud<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El t\u00e9rmino \"an\u00e1lisis de datos\" es la pr\u00e1ctica de acumular grandes cantidades de datos, que se analizan y se extraen ideas esenciales de la informaci\u00f3n contenida. Hoy en d\u00eda, los nuevos programas y tecnolog\u00edas facilitan el examen de grandes vol\u00famenes de datos en busca de detalles ocultos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00daltimamente, el sector sanitario es cada vez m\u00e1s exigente. El aumento del n\u00famero de pacientes ha dificultado la gesti\u00f3n eficaz del trabajo por parte de los m\u00e9dicos y el personal. Seg\u00fan un informe de an\u00e1lisis de McKinsey, los gastos sanitarios de EE.UU. son <\/span><a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/184968\/us-health-expenditure-as-percent-of-gdp-since-1960\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">17.6%<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> del PIB, lo que supone casi $600 mil millones m\u00e1s que la referencia de la riqueza y el tama\u00f1o de Estados Unidos. Con el aumento de estas necesidades, la anal\u00edtica de datos puede ser una soluci\u00f3n prometedora para resolver los problemas del sector sanitario. Seg\u00fan el an\u00e1lisis del mercado, se espera que el sector de la anal\u00edtica de datos sea m\u00e1s de <\/span><a href=\"https:\/\/healthitanalytics.com\/news\/deep-learning-blockchain-big-data-to-see-huge-growth-in-healthcare\"><span style=\"font-weight: 400;\">$68.03<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> mil millones para 2024. Los sectores sanitarios en los que la anal\u00edtica de datos puede suponer un cambio significativo son el descubrimiento de f\u00e1rmacos, la prevenci\u00f3n de enfermedades, el diagn\u00f3stico, el tratamiento, el seguimiento posterior a la atenci\u00f3n sanitaria y las operaciones hospitalarias.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Applications_of_data_science_in_healthcare\"><\/span>Aplicaciones de la ciencia de los datos en la sanidad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Drug_Discovery\"><\/span><strong>Descubrimiento de f\u00e1rmacos<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo general, el proceso de descubrimiento de f\u00e1rmacos lleva mucho tiempo, unos 12 a\u00f1os, y cuesta demasiado, unos <\/span><a href=\"https:\/\/www.policymed.com\/2014\/12\/a-tough-road-cost-to-develop-one-new-drug-is-26-billion-approval-rate-for-drugs-entering-clinical-de.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">$2,6 mil millones<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. La anal\u00edtica de datos aumenta el ritmo del proceso de administraci\u00f3n de medicamentos en la ciencia m\u00e9dica, lo que ayuda a obtener una aprobaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida en la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos y a curar a los pacientes con mayor rapidez. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Un buen n\u00famero de empresas est\u00e1n desarrollando m\u00e1quinas inteligentes artificiales para aplicaciones en diversos sectores. Por ejemplo, la empresa BenevolentAI ha desarrollado diferentes dispositivos inteligentes artificiales como un <\/span><a href=\"https:\/\/www.prnewswire.com\/news-releases\/benevolentai-raises-115-million-to-extend-its-leading-global-position-in-the-field-of-ai-enabled-drug-development-680180573.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">m\u00e1quina de biociencia cerebro<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y otros algoritmos modelo para crear nuevos medicamentos para enfermedades de dif\u00edcil tratamiento. La organizaci\u00f3n es un ejemplo de empresa de IA totalmente integrada con capacidades de desarrollo cl\u00ednico y descubrimiento farmac\u00e9utico. La tecnolog\u00eda revoluciona las industrias farmac\u00e9uticas reduciendo los costes, disminuyendo las tasas de fracaso y entregando los medicamentos a los pacientes a un ritmo m\u00e1s r\u00e1pido.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Disease_Prevention\"><\/span><strong>Prevenci\u00f3n de enfermedades<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La anal\u00edtica de datos previene las enfermedades mediante el reconocimiento temprano de los riesgos, y las herramientas tambi\u00e9n recomiendan planes preventivos. Diversos dispositivos inteligentes que utilizan la anal\u00edtica de datos emplean la informaci\u00f3n gen\u00e9tica y los patrones hist\u00f3ricos de las personas para reconocer los problemas antes de que se les vayan de las manos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Varias empresas est\u00e1n desarrollando dispositivos inteligentes que utilizan la anal\u00edtica 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 cr\u00f3nicas, como la diabetes, la hipertensi\u00f3n y el colesterol alto en una fase temprana.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Diagnosis_and_Treatment\"><\/span><strong>Diagn\u00f3stico y tratamiento<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Otra aplicaci\u00f3n \u00fatil de la ciencia de los datos en la sanidad es la imagen m\u00e9dica, en la que los algoritmos interpretan eficazmente <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Radiograf\u00edas, resonancias magn\u00e9ticas, mamograf\u00edas y otros tipos de im\u00e1genes, que ayudan a identificar patrones en los datos y a detectar tumores, anomal\u00edas de \u00f3rganos, estenosis de arterias m\u00e1s claras. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Los modelos de algoritmos de an\u00e1lisis de datos pueden diagnosticar ritmos card\u00edacos irregulares<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> de los ECG m\u00e1s r\u00e1pido que un cardi\u00f3logo y distinguir claramente entre las im\u00e1genes de lesiones malignas y las marcas cut\u00e1neas benignas.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El tratamiento actual en la atenci\u00f3n sanitaria se ha vuelto m\u00e1s c\u00f3modo con la disponibilidad de m\u00e1s datos sobre las caracter\u00edsticas individuales de los pacientes, lo que permite ofrecer datos de prescripci\u00f3n m\u00e1s precisos y una atenci\u00f3n personalizada. La ciencia de los datos est\u00e1 potenciando el campo emergente de la terapia g\u00e9nica. La inserci\u00f3n de material gen\u00e9tico en las c\u00e9lulas y la sustituci\u00f3n de los medicamentos tradicionales es m\u00e1s manejable que antes.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Empresas de consultor\u00eda anal\u00edtica como <\/span><a href=\"https:\/\/www.bain.com\/vector-digital\/advanced-analytics\/%C2%A0\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bain<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><a href=\"https:\/\/www.scnsoft.com\/services\/analytics\/consulting\"><span style=\"font-weight: 400;\">ScienceSoft<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> puede desarrollar software de an\u00e1lisis de datos para diversos sectores, incluido el sanitario.\u00a0 <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Existe una falta de comunicaci\u00f3n entre paciente y cuidador entre las citas y una falta de compromiso del paciente para los pacientes con varias enfermedades cr\u00f3nicas 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 atenci\u00f3n o los pacientes para obtener soluciones eficaces. Es <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">aplicaci\u00f3n m\u00f3vil para pacientes, y una aplicaci\u00f3n de escritorio integrada en el EMR permiten saber si la medicina prescrita entra en conflicto con la condici\u00f3n y la enfermedad actual del paciente.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> El software de an\u00e1lisis 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 atenci\u00f3n de una afecci\u00f3n con los resultados<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. <\/span><\/p>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Empresas como NextBio est\u00e1n desarrollando modelos de an\u00e1lisis de datos para personalizar tambi\u00e9n el tratamiento de los pacientes y ofrecer m\u00e1s opciones disponibles mediante el examen de datos cl\u00ednicos y gen\u00f3micos previos. Por ejemplo, la radioterapia es la \u00fanica forma de tratamiento para los pacientes con c\u00e1ncer. Los modelos de an\u00e1lisis de datos proporcionan un tratamiento personalizado y ofrecen m\u00e9todos de tratamiento alternativos.\u00a0<\/span><\/p><\/blockquote>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Post-Care_Monitoring\"><\/span><strong>Seguimiento posterior a los cuidados<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Otro \u00e1mbito en el que la anal\u00edtica de datos encuentra interesantes aplicaciones es el tratamiento de pacientes a domicilio. Generalmente, despu\u00e9s de las cirug\u00edas, los pacientes se quejan de complicaciones y dolores recurrentes, lo que resulta dif\u00edcil de gestionar para los m\u00e9dicos cuando salen del hospital. La aplicaci\u00f3n de la anal\u00edtica de datos en la monitorizaci\u00f3n remota a domicilio facilita a los m\u00e9dicos el contacto con los pacientes. De este modo, se reduce la necesidad de costosos recursos hospitalarios. Por ejemplo, bas\u00e1ndose en los datos del EMR, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Los hospitales pueden predecir cu\u00e1ndo los pacientes necesitar\u00e1n ser readmitidos en los pr\u00f3ximos 30 d\u00edas,\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hospital_Operations\"><\/span><strong>Operaciones hospitalarias<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La anal\u00edtica de datos ayuda a mejorar la mano de obra de los miembros del personal de los hospitales asign\u00e1ndoles determinadas horas, garantizando que haya suficientes camas disponibles en el hospital y mejorando la utilizaci\u00f3n en el quir\u00f3fano. Otra herramienta de an\u00e1lisis de datos, el an\u00e1lisis predictivo, puede optimizar la programaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_future_of_data_science_in_healthcare\"><\/span><strong>El futuro de la ciencia de los datos en la sanidad<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 anal\u00edtica de datos en el sistema sanitario. Los pacientes est\u00e1n preocupados por la privacidad y la protecci\u00f3n de su informaci\u00f3n sanitaria<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. No cabe duda de que la ciencia de los datos puede resolver la escasez de m\u00e9dicos. Sin embargo, a mucha gente le preocupa perder la relaci\u00f3n m\u00e9dico-paciente en favor de los algoritmos inform\u00e1ticos. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, se espera que la amalgama de la anal\u00edtica de datos y la atenci\u00f3n sanitaria crezca en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> El an\u00e1lisis del mercado revela que la anal\u00edtica de datos en la sanidad alcanzar\u00e1 <\/span><a href=\"http:\/\/www.abnewswire.com\/pressreleases\/big-data-in-healthcare-2017-global-market-to-reach-us-3427-billion-and-growing-at-cagr-of-2207-by-2022_149937.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">$34,27 mil millones<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> en 2022 con una CAGR de 22,07%.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De hecho, la ciencia de los datos es una v\u00eda para mejorar la calidad del sector sanitario al tener aplicaciones en el diagn\u00f3stico precoz de enfermedades, la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas, el descubrimiento m\u00e1s r\u00e1pido de f\u00e1rmacos y la gesti\u00f3n de operaciones hospitalarias complejas en zonas rurales, adem\u00e1s de ayudar a curar enfermedades importantes como el sida, el c\u00e1ncer y el \u00e9bola.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><strong>\u00bfNecesita contratar a un analista de datos sanitarios? 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