Big data sanitario: el acelerador del conocimiento y la decisión clínica

La cantidad de información existente relacionada con nuestra salud es abrumadora. Los centros de salud, los hospitales, la administración pública e incluso nosotros mismos como pacientes acumulamos grandes cantidades de datos en formatos muy diversos: informes en papel, archivos de Office, imágenes, videos, recetas, tarjeta sanitaria, etc.

Hasta que se instauró la Historia clínica electrónica cada miembro de la comunidad sanitaria tenía una visión parcial del paciente, lo que dificultaba el diagnóstico y tratamiento. Aunque hoy en día el historial médico de un paciente es compartido dentro del sistema sanitario público autonómico, la situación sigue siendo complicada cuando sales fuera de tu autonomía, o gestionas tu salud en el sector privado.

Es admirable que, a pesar de tener la información poco organizada e integrada, los profesionales de la salud consiguen resultados excelentes en la práctica clínica.

¿Alguien puede imaginarse cómo serían esos resultados si todos los datos asociados a un paciente se pudieran agrupar, consolidar y analizar en un lugar único y accesible? Los profesionales podrían tomar mejores decisiones. ¿Y cómo se podría mejorar la práctica clínica en general, no sólo para un paciente, sino para toda una patología, si se pudieran agrupar, normalizar, y analizar los resultados de todos los pacientes de forma anonimizada? La lista de posibles aplicaciones es infinita. Por poner algunos ejemplos, se podrían crear herramientas de soporte a la decisión clínica según datos estadísticos fiables, desarrollar algoritmos predictivos para evitar en lo posible determinadas enfermedades o mejorar la eficacia de los medicamentos.

Aunque en este blog se ha escrito ya mucho de big data  me gustaría recordar a qué nos referimos con este concepto: llamamos big data a datos muy grandes, estructurados o no, estáticos o dinámicos, simples o complejos, que pueden ser capturados, almacenados, gestionados y analizados tanto de forma convencional como utilizando técnicas innovadoras. Como ocurre con la mayoría de los campos de aplicación de big data, en el caso del sector sanitario es preciso, con mayor motivo aún, que la información agregada y normalizada esté anonimizada, para cumplir así con el máximo nivel de seguridad que exige la actual LOPD (Ley Orgánica de Protección de Datos).

Aunque se trata de un concepto relativamente nuevo, big data no ha surgido de la nada, es una evolución del Business Inteligence (BI), que utilizan sobre todo los gestores para convertir sus empresas en organizaciones eficaces y eficientes. El BI tradicional captura información de las fuentes disponibles de la organización y tras la aplicación de algoritmia de análisis la muestra con el fin de ayudar a la toma de decisiones estratégicas en la empresa. Toda la información analizada y visualizada desde BI proviene de fuentes de datos estructuradas. La gran novedad de big data es el procesamiento de información no estructurada: lenguaje natural, redes sociales, wearables, telemedicina, sensores… Se trata de una ingente cantidad de información que puede proporcionar datos muy valiosos al sector.

Todos parecen estar de acuerdo con el gran valor que puede aportar big data en el mundo de la salud. Los profesionales sanitarios cada vez entienden mejor que puede suponer un cambio de paradigma en la práctica de la Medicina, y las empresas farmacéuticas quieren utilizarlo para diseñar medicamentos cada vez más efectivos y con menor coste de investigación. A su vez, las administraciones quieren comprobar la eficacia de los nuevos medicamentos en lo que se denomina “Real World Data”. Este nuevo concepto complementa los ensayos clínicos controlados realizados por los laboratorios para determinar la seguridad y eficacia de un nuevo fármaco. Se trata de comprobar “en el mundo real” la eficacia del medicamento una vez comercializado, en un entorno sin restricciones y considerando la amplia casuística de pacientes de una patología y su comportamiento real.

Big data también puede disminuir costes en un sector cuyo sostenimiento económico empieza a ser cada vez más incierto. Es evidente que se necesitan fuertes inversiones iniciales para optimizar las técnicas de big data, pero también lo es que una vez desarrolladas e implantadas estas nuevas tecnologías supondrán grandes ahorros a todas las organizaciones sanitarias, públicas y privadas. Según Gartner, en USA se estiman unos ahorros de 300.000 millones de dólares anuales derivados de la aplicación de big data en el entorno sanitario. Además, la consultora estima entre cinco y diez años el tiempo necesario para alcanzar la plena productividad en big data sanitario. Por tanto, el que no haya empezado ya a pensar en big data no conseguirá con éxito los nuevos retos que se plantearán en los próximos años.

En España ya existen varias iniciativas de big data. Cataluña lleva desde 2012 con un proyecto que verá la luz a finales de este año, en el que se pondrá a disposición de centros de investigación y organismos sanitarios catalanes públicos los datos existentes en los sistemas de información sanitarios de Cataluña.

Otras comunidades autónomas han publicado ya su interés en big data sanitario, o están estudiando su estrategia de cara a los próximos años, lo que demuestra el grado de concienciación sobre la necesidad de adoptar nuevas tecnologías para optimizar los recursos sanitarios.

Sin embargo, también hay sombras en este horizonte claro. Actualmente existen muchas reservas sobre el fin último que se le puede dar a big data. No es lo mismo utilizar datos de pacientes con fines de investigación que proporcionar los datos a empresas que puedan utilizarlos únicamente en beneficio propio. Además, los expertos en protección de datos alertan de que deben existir mecanismos seguros, fiables y consistentes que permitan la total anonimización de los datos de los pacientes e impidan la identificación del sujeto mediante la vuelta atrás del proceso.

En definitiva, el sector de la salud en España ya ha comenzado la andadura y, aunque todavía queda mucho camino por recorrer y muchos obstáculos que vencer, los beneficios que se conseguirán con el big data sanitario harán que merezca la pena el esfuerzo.

Imagen: Andy Leppard

Licenciada en Ciencias Químicas por la Universidad Autónoma de Madrid, y con Ingeniería Técnica de Informática de Gestión por la UNED casi acabada, en la actualidad formo parte de la unidad de Big Data en Telefónica. Mi tiempo libre lo dedico al estudio de la antropología, la genética, la literatura, la cosmología… y a mi familia.

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