Las historias clínicas, antecedentes familiares, pruebas médicas complejas, estilos de vida, curso de las enfermedades e incluso las publicaciones sobre la salud en las redes sociales están arrojando una cantidad ingente de información de naturaleza no estructurada que no se puede procesar usando las bases de datos relacionales y los métodos estadísticos convencionales. El Big Data en el sector sanitario se encarga de recopilar y analizar toda esa información, detectando nuevas correlaciones y patrones que permanecían ocultos, una tendencia que está revolucionando la manera de aplicar la medicina.
¿Por qué el Big Data es tan importante en la salud?
El Big Data proporciona respuestas a los problemas que afrontan día a día los profesionales de la medicina y los centros de salud. Sirve como punto de referencia para tomar decisiones más acertadas, tanto a nivel de prevención y tratamiento como de logística y marketing.
1. Análisis predictivo
La aplicación del Big Data en la medicina permite realizar un diagnóstico precoz de diferentes enfermedades. A medida que aumenta el volumen de datos que se cruzan, los médicos logran comprender mejor el avance de las enfermedades, así como comprobar la eficacia de las técnicas y tratamientos que aplican.
Con el Big Data ya se puede predecir la evolución que tendrá un paciente que sufre de artritis reumatoide y, gracias a los avances en la secuenciación del genoma, también se pueden pronosticar las probabilidades de contraer determinadas patologías. Incluso contamos con un software de Inteligencia Artificial que puede diagnosticar algunas enfermedades visuales de manera más rápida y fiable que los oftalmólogos. La gran revolución del Big Data en la salud se debe a que los algoritmos pueden afinar a nivel individual, lo cual permite poner en práctica una medicina predictiva personalizada.
2. Monitorización de pacientes en tiempo real
Una de las mayores ventajas del Big Data en la sanidad consiste en que permite realizar un seguimiento en tiempo real de los pacientes, de manera que los médicos y cuidadores pueden detectar inmediatamente los cambios en su condición. Los sensores y dispositivos portátiles permiten monitorizar a los pacientes, facilitando la toma de decisiones médicas y la planificación de intervenciones más eficaces. Las pulseras inteligentes que monitorizan los temblores de las personas que padecen Parkinson y los monitores de actividad para los ancianos que alertan de anomalías al personal médico son un ejemplo de ello.
La detección de datos en tiempo real permite identificar y aplicar los tratamientos más adecuados, reduciendo la morbilidad y la mortalidad de los pacientes e incluso ayuda a prevenir los brotes hospitalarios. Utilizando solo la información que se comparte en las redes sociales, el Big Data puede detectar los brotes de nuevas cepas de virus y predecir cuánto se extenderán y con qué velocidad.
3. Reducción de los costos hospitalarios
El Big Data en la sanidad permite detectar patrones y anomalías que con las técnicas estadísticas convencionales pasaban desapercibidos. Con esta técnica se pueden detectar desde prescripciones idénticas para un mismo paciente hasta la sobreutilización de los servicios de salud en periodos de tiempo demasiado cortos. Así, el Big Data se convierte en una herramienta para reducir el fraude y detectar las situaciones que suelen dar pie a reclamaciones, dos de los grandes costos que deben enfrentar las clínicas y hospitales.
El Big Data en el sector sanitario también facilita la personalización del tratamiento de los pacientes crónicos, un gasto sanitario que en España asciende al 80%, mejorando su calidad de vida y optimizando los recursos. Por ejemplo, en el Hospital Parkland de Texas se puso en marcha un algoritmo basado en el Big Data que predice el riesgo de readmisión de pacientes con insuficiencia cardíaca, de manera que el personal médico pueda darle un seguimiento más personalizado que garantice la adherencia terapéutica. Con esta solución se redujeron en un 26% las readmisiones.
La aplicación del Big Data en la sanidad también permite conocer simultáneamente la percepción de los servicios de salud de diferentes clínicas y hospitales, facilitando las correcciones necesarias en las campañas de marketing casi en tiempo real.
