Usos del big data en el sector sanitario

A lo largo de las últimas semanas hemos ido viendo qué tan importante es el big data para los diversos sectores de la economía. Una técnica que, si bien no es reciente, pues existe desde antaño, se ha visto potenciada sin límite alguno gracias a las nuevas tecnologías. De hecho ahora el cúmulo de datos ya no es un problema, pues a través de los programas analíticos somos capaces de detectar patrones en segundos (cosa que antaño podía demorar meses). ¿No es algo increíble? Pues alrededor de este tipo de técnicas han surgido nuevas profesiones; por lo que aún estáis a tiempo de subiros al tren.

El asunto es que en esta ocasión vamos a ver cómo la captación, procesado, cribado y análisis de datos a nivel macro puede ayudar al sector sanitario.

Big data en sanidad

El big data aplicado al campo sanitario puede ser empleado desde diversos enfoques:

• Políticas sanitarias públicas

  Cuando un Gobierno o un legislativo decide reglamentar a través de norma, decreto o ley un procedimiento sanitario no se hace al tuntún. Es decir, no es que haya un político que diga que esto debe hacerse así y “vaya a misa” (casos habrá). Lo que se hace es contemplar cuál ha sido la evolución de una problemática o de una solución para sacar conclusiones y adoptar medidas adecuadas.

  ¿Y cómo se hace esto? Sencilla y llanamente recurriendo a los historiales digitalizados, a las altas y bajas hospitalarias, a las cifras quirúrgicas o de atención primaria, etc. Dentro del sector sanitario existen mil y un métricas que analizadas con detenimiento, conocimiento y medios dan patrones y muestras de trayectorias evolutivas que indican hacia donde está yendo la población (sanitariamente hablando). Big data puro y duro al servicio de la ciudadanía.

• Gestión económica sanitaria

  Uno de los principales problemas de la sanidad pública son los costes que acarrea tener un sistema tan abierto, paternalista y eficiente como el español. Sin lugar a dudas se trata de uno de los grandes éxitos de las últimas décadas en nuestro país y hay que cuidar el tesoro que tenemos. Y claro, para ello hay que manejar el dinero público con la mayor de las sabidurías. O mejor dicho, recurriendo a decisiones inteligentes basadas en estudios y datos objetivos.

  ¿Os imagináis cómo hacen los gestores para determinar donde hay que meter dinero en el sistema sanitario público y donde no? Así es, recurriendo al análisis concienzudo de grandes estudios de campo y a las métricas recibidas de cientos de centros hospitalarios y de atención primaria. Es decir, las cifras económicas y de eficiencia del sector sanitario, bien manejadas, son una garantía para que no haya desperdicios; y por ende falta de oportunidades para los más damnificados. Una nueva vía a través de la cual el big data entra de lleno en la eficiencia del sistema sanitario.

• Sector farmaceútico

  El sector sanitario no solo incluye a los hospitales, sino también a toda la industria que tiene detrás; siendo la farmaceútica la más importante de todas. ¿Cómo hacen los expertos en bioquímica para determinar qué es lo que deben sacar al mercado y cómo deben modificar sus productos para adecuarlos a las nuevas necesidades de la población? Sencillo: recurriendo a informes donde se indique qué patrones de conducta han variado en la población y qué enfermedades están avanzando. Datos de este tipo ayudan a las farmacéuticas a definir sus líneas comerciales. ¿Y sabéis cómo surgen esas conclusiones derivadas de elevados volúmenes de datos obtenidos de analíticas en el sector sanitario? Sí, así es: del big data.

• Industria de material sanitario

  Los utensilios médicos van evolucionando, la maquinaria cada vez es más compleja y eficiente, cada vez hay menos fallas derivadas de la tecnología y los precios van bajando cada vez más en este sector. ¿Y sabéis por qué es eso? Porque los ingenieros que diseñan este tipo de máquinas y herramientas tienen bajo su brazo las recomendaciones y experiencias de decenas de miles de médicos, enfermeras y demás profesionales sanitarios.

  Se crean grandes bases de datos donde se analizan las características y necesidades; y en base a eso las compañías de maquinaria médica son capaces de evolucionar sus productos para adecuarse al mercado y solventar las necesidades hospitalarias. Como podéis ver el big data abarca ramas muy diversas dentro del sector sanitario.

• Clasificación de pacientes

  Volviendo al sector hospitalario, ¿conocéis las largas colas de espera que suele haber en determinadas regiones y especialidades? A veces son increíblemente “espesas” y desconcertantes; pero al menos los profesionales tienen métodos para evaluar quiénes deben ir primero en los listados.

  Dependiendo del perfil patológico del paciente las grandes bases de datos manejadas por el sistema sanitario son capaces de determinar la prioridad que debe dársele. Y lo bueno del asunto es que este tipo de datos no vienen dados de información anclada, sino de completos análisis automáticos donde se miden complicaciones semejantes y se determina qué tendencia suelen tener ese tipo de usuarios. Como comprenderéis no tendrá las mismas secuelas un paciente con una complicación cardíaca que uno con un dedo roto. El sistema, gracias al big data, sabe analizar este tipo de “detalles”.

• Saturación de los servicios sanitarios

  Uno de los problemas que tenemos en España es que la gente acude a urgencias por cualquier bobada: un catarro ligero, unos granos, una herida superficial, etc. Cosas que perfectamente podrían ser tratadas en un centro de atención primaria. Y claro, ¿sabéis qué pasa? Que a raíz de esta mala costumbre los gestores públicos deben reasignar recursos económicos, materiales y humanos para cubrir esta fluctuación de la demanda.

  Ahora bien, no es sencillo calcular qué necesidades reales va a tener un determinado centro, así que para llegar a una conclusión medianamente certera se recurre al análisis de operaciones de los últimos ejercicios. De esta manera los especialistas saben qué maquinaria e insumos son los más necesarios, qué especialidades son las más requeridas y sobre todo qué horarios son los más críticos. Es decir, se recurre al big data para solucionar un problema de cultura ciudadana.

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