Big Data, revoluciona la gestión de la salud

El HCE agiliza el flujo de trabajo de los proveedores mediante el uso de big data para mejorar la investigación y la atención al paciente. Asimismo, también se ha utilizado para desarrollar un algoritmo que puede, con un 82% de precisión, determinar si una persona necesitará una hospitalización un año antes del ingreso real.

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Gracias a la recopilación de big data, los hospitales ahora pueden identificar con mayor rapidez a los pacientes que se beneficiarían de un cambio de tratamiento, previniendo, potencialmente, complicaciones graves de enfermedades crónicas. 

Este fenómeno de tratamiento médico a la medida se denomina medicina de precisión; es decir, cuando se procesan cantidades masivas de información y se extraen patrones específicos, se puede poner en evidencia los perfiles y patrones de los pacientes, creando una tendencia; con base en esto el médico puede recetarles una medicación que puede ser más adecuada o fomentar un mayor seguimiento en función de los síntomas del paciente.

Al ofrecer una atención personalizada, mejorar los resultados de los pacientes y posiblemente, incluso, prevenir complicaciones debilitantes, el big data en la atención médica podría mejorar la calidad de vida, reducir las discapacidades derivadas de las enfermedades y ahorrar millones de dólares en atención médica, especialmente cuando se trata de enfermedades crónicas.

Hay que destacar que la necesidad de obtener información valiosa para el tratamiento y la gestión de enfermedades no transmisibles (ENT) es más urgente que nunca. Un enfoque amplio del análisis de datos puede ayudar a los profesionales de la salud a comprender mejor estas condiciones, sus pronósticos y las posibles complicaciones que pueden presentar. 

El análisis de big data se basa en grandes cantidades de datos, y las personas con ENT crean una enorme cantidad en su día a día. Diferentes herramientas como los glucómetros crean datos; también lo hacen los dispositivos de control de la glucosa y sus aplicaciones digitales integradas, los monitores de ejercicio portátiles, los brazaletes de presión arterial inteligentes, las básculas de baño con Bluetooth y las plumas de insulina inteligentes.

El sistema de monitorización flash de la glucosa Abbott FreeStyle® Libre, por ejemplo, permite hacer un seguimiento de los niveles de glucosa de manera continua, con facilidad y sin necesidad de pinchazos. 

Además, al utilizar la aplicación FreeStyle LibreLink, así como el lector, se puede acceder a informes que muestran el grado de control de la glucosa y revisar sus niveles de los últimos 90 días. Todos estos datos también pueden compartirse fácilmente con el médico y cuidador.

“Estas tecnologías son un excelente ejemplo de cómo el big data puede transformar la gestión de enfermedades no transmisibles. No sólo puede ayudar a las personas a mejorar su control de la glucosa y a manejar mejor su condición, sino que también genera una gran cantidad de información. La suma, el análisis y la interpretación de esos datos puede conducir a mejores prácticas, impactando con cambios reales y positivos para ayudar a las personas a vivir mejor”, dijo la Dra. Yael Pérez, Gerente Médico en Abbott.

El Big Data tiene el potencial de ser la próxima ola de mejoras para la gestión de distintas condiciones de salud, y aunque la tecnología está todavía en sus inicios, ya podemos ver algunos de los beneficios del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en los campos de la agricultura y la salud. El futuro de la medicina es cada vez más prometedor gracias a los avances en este campo en expansión.