Big data en salud

los problemas del big data en la sanidad

El ecosistema de la información crece a una velocidad sin precedentes, y se multiplican las tecnologías con capacidades avanzadas para rastrear y evaluar esa información. Teléfonos inteligentes. Los wearables. Dispositivos médicos conectados. Todas estas innovaciones aprovechan el poder de transformar los resultados sanitarios; todas ellas requieren la recopilación y presentación constante de datos para lograrlo.
En un informe sobre big data en la sanidad elaborado por Healthbox, los expertos compartieron sus ideas sobre cómo abrirse paso entre el ruido en un ecosistema sanitario que está lleno de más datos que nunca. El informe señala que el término “big data” se acuñó originalmente en la década de 1990 para describir conjuntos de datos demasiado grandes o complejos para las bases de datos tradicionales.
“El volumen, la velocidad y la variedad de los datos que se recopilan plantean desafíos para aprovechar y garantizar su validez en beneficio tanto de la salud macro, a nivel de la población, como de la medicina de precisión micro, basada en la evidencia”, señala el informe. En otras palabras, encontrar el significado de las montañas de datos es una tarea ingente para cualquier persona que desempeñe cualquier función en el sistema sanitario.

r para la ciencia de los datos sanitarios

De hecho, la analítica sanitaria tiene el potencial de reducir los costes de los tratamientos, predecir brotes de epidemias, evitar enfermedades prevenibles y mejorar la calidad de vida en general. La vida media de los seres humanos está aumentando en toda la población mundial, lo que plantea nuevos retos a los métodos actuales de administración de tratamientos. Los profesionales de la salud, al igual que los empresarios, son capaces de recopilar cantidades ingentes de datos y buscar las mejores estrategias para utilizar estas cifras.
En este artículo, vamos a abordar la necesidad del big data en la sanidad y el big data hospitalario: ¿por qué y cómo puede ayudar? ¿Cuáles son los obstáculos para su adopción? A continuación, veremos 18 ejemplos de big data en la sanidad que ya existen y de los que pueden beneficiarse las instituciones médicas.
Big data en la sanidad es un término utilizado para describir los volúmenes masivos de información creados por la adopción de tecnologías digitales que recogen los historiales de los pacientes y ayudan a gestionar el rendimiento de los hospitales, de otro modo demasiado grandes y complejos para las tecnologías tradicionales.

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J Big Data 6, 54 (2019). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0217-0Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

big data en la sanidad: extraer…

ResumenLos macrodatos serán una parte integral de la próxima generación de desarrollos tecnológicos, permitiéndonos obtener nuevos conocimientos a partir de las enormes cantidades de datos que produce la vida moderna. La aplicación de Big Data a la sanidad tiene un gran potencial, pero todavía hay que superar algunos impedimentos, como la fragmentación, los elevados costes y las cuestiones relativas a la propiedad de los datos. Prever un papel futuro para el Big Data en el contexto de la sanidad digital significa equilibrar los beneficios de la mejora de los resultados de los pacientes con los posibles escollos del aumento del agotamiento de los médicos debido a una mala implementación que conlleva una complejidad añadida. La oncología, el campo en el que la recopilación y utilización de Big Data se inició con programas como el TCGA y el Cancer Moon Shot, ofrece un ejemplo instructivo, ya que vemos diferentes perspectivas proporcionadas por los Estados Unidos (EE.UU.), el Reino Unido (RU) y otras naciones en la implementación de Big Data en la atención al paciente con respecto a su enfoque de centralización y regulación de los datos. Basándonos en los enfoques globales, proponemos recomendaciones para las directrices y regulaciones del uso de datos en la asistencia sanitaria centradas en la creación de una identificación global única del paciente que pueda integrar los datos de una variedad de proveedores de asistencia sanitaria. Además, ampliamos el tema hablando de los posibles escollos del Big Data, como la falta de diversidad en la investigación de Big Data y los riesgos de seguridad y transparencia que plantean los algoritmos de aprendizaje automático.