{"id":6000,"date":"2021-05-13T08:00:33","date_gmt":"2021-05-13T08:00:33","guid":{"rendered":"http:\/\/neuroeconomix.com\/?p=6000"},"modified":"2025-01-28T14:06:10","modified_gmt":"2025-01-28T19:06:10","slug":"big-data-analisis-en-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neuroeconomix.com\/en\/big-data-analisis-en-salud\/","title":{"rendered":"Big Data: an\u00e1lisis en salud"},"content":{"rendered":"

Actualmente se habla sobre el potencial del big data<\/em> para transformar los modelos cl\u00ednicos en la prestaci\u00f3n de servicios inteligentes y eficientes. En este blog realizamos una contextualizaci\u00f3n del t\u00e9rmino de Big Data y cu\u00e1les son las aplicaciones y beneficios en el \u00e1rea de salud, que le permiten denominarse una herramienta trasformadora de los servicios cl\u00ednicos.<\/h4>\n

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\u00bfQu\u00e9 se entiende por Big Data<\/em>?<\/span><\/h4>\n

Cuando hablamos de Big Data<\/em> nos referimos a \u201cgrandes vol\u00famenes de datos de alta velocidad, complejos y variables que requieren t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas avanzadas para permitir su captura, almacenamiento, distribuci\u00f3n, gesti\u00f3n y an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n\u201d<\/em>; espec\u00edficamente Big Data en salud abarca el alto volumen y la alta diversidad de informaci\u00f3n biol\u00f3gica, cl\u00ednica, medioambiental y de estilo de vida recopilada de individuos o grandes cohortes, en relaci\u00f3n con su salud y estado de bienestar, en uno o varios momentos de la vida(1). As\u00ed mismo, existen otras definiciones que enfatizan que el concepto de Big Data<\/em> debe extenderse m\u00e1s all\u00e1 de sus dimensiones, siendo \u00a0definido tambi\u00e9n por el potencial para ser utilizado, reutilizado, y por su acumulaci\u00f3n de valor a lo largo del tiempo, lo que permite una mayor comprensi\u00f3n de los diferentes sistemas involucrados(2).<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son las dimensiones del Big Data<\/em>?<\/span><\/h4>\n

Las caracter\u00edsticas m\u00e1s importantes del Big Data<\/em> se han clasificado en tres magnitudes, m\u00e1s conocidas como las 3v, relativas a volumen, variedad y velocidad, pero con el paso de los a\u00f1os y su implementaci\u00f3n se han ido sumando otras cuatro dimensiones m\u00e1s; veracidad, viabilidad, valor de los datos y visualizaci\u00f3n.<\/p>\n

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  1. Volumen: hace referencia a la cantidad de los datos de atenci\u00f3n m\u00e9dica. Se estim\u00f3 para el a\u00f1o 2020, 35 zettabytes (3).<\/li>\n
  2. Velocidad: es la rapidez de generaci\u00f3n de datos de los pacientes en tiempo real, as\u00ed como de su recopilaci\u00f3n (4).<\/li>\n
  3. Variedad: se refiere a los diferentes tipos de Big Data<\/em> sanitarios recopilados, incluyendo sus caracter\u00edsticas heterog\u00e9neas y de naturaleza estructurada o no estructurada de los datos m\u00e9dicos (4).<\/li>\n
  4. Veracidad: se refiere a la calidad, relevancia, incertidumbre, confiabilidad y valor predictivo de los datos. As\u00ed mismo, la necesidad de que el an\u00e1lisis e interpretaci\u00f3n deban ser realizados con cautela, y en contexto.<\/li>\n
  5. Viabilidad: se trata de la capacidad que tienen las entidades de generar un uso eficaz del gran volumen de datos que manejan.<\/li>\n
  6. Valor: no solo es el hecho de recopilar gran cantidad de informaci\u00f3n, si no el valor que se obtiene del an\u00e1lisis de esos datos, que permita tomar decisiones que beneficien al paciente y al sector m\u00e9dico.<\/li>\n
  7. Visualizaci\u00f3n: hace referencia a la manera como se presentan los datos, que permitan una comprensi\u00f3n gr\u00e1fica y en perspectiva contextual.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00bfCu\u00e1les son las aplicaciones en el \u00e1rea de la salud?<\/span><\/h4>\n

    Se han identificado diferentes \u00e1reas de aplicaci\u00f3n en salud, por ejemplo: uso de recursos de salud, gesti\u00f3n de riesgo de la poblaci\u00f3n, vigilancia de la seguridad de medicamentos y dispositivos m\u00e9dicos, entendimiento de diferentes enfermedades y tratamientos, apoyo en la medicina de precisi\u00f3n, calidad de la atenci\u00f3n y medici\u00f3n del desempe\u00f1o, procesamiento de im\u00e1genes, aplicaciones en investigaci\u00f3n, entre otras(5). La implementaci\u00f3n del an\u00e1lisis del Big Data<\/em> en las \u00e1reas anteriormente nombradas permite a las organizaciones sanitarias avanzar en la detecci\u00f3n temprana de condiciones cl\u00ednicas, predecir con mayor precisi\u00f3n el curso de las enfermedades, identificar patrones de comportamiento de los individuos, generar recomendaciones personalizadas sobre tratamientos y estilos de vida y desarrollar pol\u00edticas de salud p\u00fablica, optimizando la rentabilidad en atenci\u00f3n oportuna de la salud de los individuos y reduciendo el uso ineficaz de recursos(5,6).<\/p>\n

    \u00bfCu\u00e1les son las fuentes de informaci\u00f3n de Big Data<\/em> en salud?<\/span><\/h4>\n

    Las fuentes de informaci\u00f3n pueden ser distintas y dependen de la procedencia de la informaci\u00f3n (5)<\/p>\n