Big Data en el cuidado de la salud explicado

¿Qué es el Big Data en Salud?

Big data en el cuidado de la salud se refiere a las prácticas médicas que recopilan, almacenan y analizan datos para comprender mejor a los pacientes y brindarles un estándar más alto de atención personal.

Las prácticas médicas ahora poseen más datos que nunca, sobre todo porque los programas, las aplicaciones y las herramientas digitales son más frecuentes y su uso aumenta.

Debido a esto, simplemente no es viable que los humanos revisen la información por sí mismos, por lo que los hospitales están utilizando medios digitales para capturar y evaluar datos, y luego brindan a los médicos y otros profesionales de la salud conocimientos prácticos para ayudarlos en la toma de decisiones.

¿Por qué el Big Data es tan importante hoy en día?

Cuando decimos que las prácticas tienen más datos que nunca, no solo nos referimos a un poco más, nos referimos a una cantidad más que cambia la industria: en los últimos cuatro años, la cantidad de datos en poder de los proveedores de atención médica se ha multiplicado por nueve. .

Las organizaciones de atención médica han visto una tasa de crecimiento de datos de salud explosiva del 878 % desde 2016, según estadísticas compiladas por Dell EMC.

Si bien esta cifra puede ser impactante, de hecho está en línea con lo que ha estado ocurriendo en prácticamente todas las industrias durante los últimos 10 años.

Ya sea que se trate de fabricación o venta minorista, las empresas de todas las industrias se ven afectadas por el crecimiento masivo de los grandes datos.

Cuando se combina esto con la rentabilidad relativa y la facilidad de implementación de los sistemas que pueden hacer uso de los grandes conjuntos de datos que ahora poseen las organizaciones, se tiene un panorama comercial que está siendo alterado de alguna manera por los grandes datos.

El cuidado de la salud no es diferente, y su importancia crecerá, tal como lo ha hecho con otras industrias, a medida que avanzamos en la nueva década.

¿Cómo utilizan Big Data los proveedores de atención médica?

Administración de personal

La gestión del personal y los turnos es absolutamente crucial para los proveedores. Con los costos en aumento, el exceso de personal puede tener efectos significativos en sus resultados.

Al mismo tiempo, los pacientes no verán con buenos ojos a un proveedor con poco personal si su atención se ve afectada.

Al establecer un sistema que puede evaluar las tasas de admisión históricas, los grandes conjuntos de datos se pueden analizar automáticamente, lo que le permite ver cuándo está más ocupado al minuto.

Los hospitales ya están haciendo esto: en un caso, un proveedor usó el aprendizaje automático para rastrear los datos de admisión de 10 años.

El análisis que recibieron mostró a los gerentes de turno las tasas de admisión previstas en un día determinado durante las siguientes dos semanas, que luego usaron para asignar turnos al personal de manera más eficiente.

Compromiso del paciente

La mayoría de nosotros estamos familiarizados con los dispositivos portátiles, pero la información que brindan y su uso en el cuidado de la salud como un medio para que los médicos de atención primaria evalúen a sus pacientes es otra forma en que los proveedores están utilizando los grandes datos.

Hay dispositivos portátiles disponibles para los consumidores para una amplia gama de usos. Aquí hay algunos ejemplos:

• Rastreadores de actividad física: los FitBits son probablemente el ejemplo más conocido, equipados con sensores para ayudar a los usuarios a rastrear su actividad física y controlar su frecuencia cardíaca.
• Dispositivos de ECG: ayude a los usuarios a controlar su frecuencia cardíaca, la variabilidad de la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, la temperatura y la actividad
• Monitores de presión arterial: use tecnología oscilométrica para medir la presión arterial

¿Cuál es el significado de estos?

Bueno, pueden reportar datos directamente a un perfil de paciente, que su PCP tiene registrado.

Si algo es anormal, como la frecuencia cardíaca, la temperatura o la presión arterial, el médico puede ser alertado y, a su vez, puede comunicarse con el paciente y programar una consulta.

Esto es especialmente útil para pacientes mayores o en riesgo, y se volverá aún más importante a medida que las poblaciones envejecidas continúen creciendo.

Prevención temprana

Big data, ante todo, se basa en datos estructurados para realizar rastreos automatizados.

Por supuesto, el problema con esto es que la atención médica (como muchas industrias) está inundada de datos no estructurados que dificultan que los humanos los utilicen de la manera más efectiva.

El 80 % de los datos médicos permanecen sin estructurar y sin explotar después de su creación (p. ej., texto, imagen, señal, etc.). Dado que es difícil manejar este tipo de datos para el registro médico electrónico o la mayoría de los sistemas de información hospitalarios, tiende a ignorarse , no salvados o abandonados en la mayoría de los centros médicos durante mucho tiempo.

Y es por eso que los proveedores están recurriendo al aprendizaje automático, que puede analizar sus datos y brindarle información procesable para que la usen los médicos.

En esencia, lo que esto significa es que los datos no utilizados que pueden haberse pasado por alto ahora están disponibles y pueden usarse para identificar afecciones médicas que antes no eran evidentes.

Reducción de errores

Uno de los mayores beneficios de la implementación del análisis de datos es la reducción del error humano siempre que sea posible.

Muchas tareas administrativas que son vitales para el funcionamiento de un proveedor de atención médica, como la documentación de facturas, registros y extractos, son susceptibles de error humano.

La mayoría de las organizaciones de atención médica utilizan la revisión humana para clasificar y extraer manualmente datos de la documentación de Medicaid, como facturas de hospitales, formularios de impuestos y extractos bancarios. Este es un proceso costoso y lento, con tasas de error para la entrada de datos de hasta el 4%. Eso da como resultado 400 errores por cada 10 000 puntos de datos, un número significativo que podría poner en peligro la atención.

No es ningún secreto que las organizaciones de atención médica desean eliminar hasta la más mínima posibilidad de errores; de hecho, el 91% de los ejecutivos califican la reducción de errores médicos como una prioridad alta o muy alta en comparación con otras iniciativas clínicas en su sistema de salud.

Los proveedores están recurriendo cada vez más a soluciones de digitalización para ayudar a aliviar esto, utilizando procesos de captura de documentos que leen formularios y otros medios de datos, ingresando automáticamente la información en su base de datos en lugar de que un ser humano la procese manualmente.

La IA y el aprendizaje automático están ayudando a estos procesos de documentos al eliminar el elemento humano e implementar una extracción de documentos digitales que es más precisa. El aprendizaje automático mejora con cada captura, ya que aprende cómo lidiar con la validación de datos a partir de un grupo cada vez más extenso de capturas anteriores.

Obstáculos para el uso de Big Data en el cuidado de la salud

Si bien no hay duda de que los grandes datos en el cuidado de la salud están resurgiendo en varios aspectos, a saber, en la adopción y la rentabilidad relativa en comparación con años anteriores, también existen obstáculos para su implementación, así como escepticismo sobre sus beneficios.

Como señalamos anteriormente, si bien la inversión en big data por parte de los proveedores ha experimentado un gran aumento en los últimos años, el uso de datos en su conjunto está rezagado con respecto a otras industrias debido a una serie de preocupaciones que deben abordarse.

Naturalmente, una de las mayores preocupaciones sobre el uso de big data en el cuidado de la salud es la seguridad del paciente.

Las organizaciones de salud deben cumplir con regulaciones como HIPAA, pero en gran medida se las deja a su suerte para determinar qué políticas implementan para proteger la seguridad y la privacidad de los datos de sus pacientes.

Además, familiarizarse con el uso de big data puede ser una tarea abrumadora, que requiere personal experto en ciencia de datos, TI o estadísticas, y establecer una política de comunicación que garantice que las consultas y los informes solicitados de los administradores de datos estén a la altura. necesario para que los médicos lo utilicen es importante.

Principales beneficios de Big Data en el cuidado de la salud

Como se mencionó anteriormente, la utilización de big data en la industria de la salud puede tener un gran impacto y traer grandes beneficios.

• Mejorar la atención al paciente: el principal beneficio de los grandes datos en el cuidado de la salud es cuánto mejora la experiencia general del paciente. Desde la atención proactiva hasta más información de salud en tiempo real, todos los datos rastreados a través de la tecnología de big data ayudan a los proveedores a realizar diagnósticos más rápidos y precisos.
• Reduce costos: la tecnología utilizada en big data reduce los costos asociados con la atención médica al digitalizar registros y mejorar la atención proactiva, lo que reduce los costos generales. Los datos rastreados con mayor precisión también mejoran la atención hospitalaria, acortando el tiempo que los pacientes pasan en las instalaciones.
• Mejora la elaboración de informes y la toma de decisiones: Más datos significa una mayor capacidad para utilizar los datos en la toma de decisiones, lo que significa que se pueden tomar decisiones importantes sobre la salud y los negocios utilizando información precisa y relevante.
• Conecta a los pacientes con los proveedores: la conectividad que presenta Big Data significa una mejor conexión entre los pacientes y los proveedores de atención médica a través de los informes de los dispositivos de salud. Esto también hace que sea más rápido para los proveedores ver cuando algo anda mal a través de alertas en tiempo real.

Perspectivas de Big Data en el cuidado de la salud

Si bien existen obstáculos para el uso de big data en el cuidado de la salud, las ventajas de hacer uso de las grandes cantidades de datos no utilizados dentro de los proveedores está ayudando a las organizaciones de varias maneras; financieramente, en la administración y, lo que es más importante, para la prestación de la asistencia sanitaria en sí.

A medida que avanza la industria, los proveedores seguirán adoptando big data a medida que aprovechan sus beneficios.

Para las organizaciones que están cansadas o no están seguras de cómo pueden utilizar Big Data, es más probable que comiencen poco a poco con sistemas para fines de oficina administrativa antes de implementar medidas más avanzadas.

No obstante, podemos esperar una adopción generalizada de análisis y automatización en la industria de la salud a mediados de la década de 2020, y los proveedores deberían considerar seriamente cuál será su enfoque para los grandes datos en los próximos años.

Línea de fondo

• La cantidad de big data presente en las organizaciones de atención médica es enorme y está aumentando, pero muchos proveedores no la utilizan.
• Los usos y beneficios del análisis de big data crecen cada año, y la tasa de adopción sugiere que los profesionales están empezando a darse cuenta.
• Todavía hay obstáculos que los proveedores deben superar, particularmente con respecto a la seguridad y el cumplimiento de los datos.
• La utilización de big data aumentará con el tiempo a medida que los beneficios financieros y de atención médica se vuelvan más evidentes y rentables de implementar.

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