El reto del BIG DATA en Salud

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El reto del BIG DATA en Salud

El reto del BIG DATA en Salud

El mundo ha puesto una marcha más de aceleración. Ya no vamos a velocidad crucero, sino que vamos a velocidad exponencial. Esto nos pone en perspectiva de lo que implica el reto del BIG DATA en las Organizaciones, principalmente en las que tienen que ver con el sector de salud.

¿Que están haciendo las Organizaciones hoy en día, con el tema del Big Data?

En este contexto, las estrategias tradicionales de consolidación en organizaciones ya no son válidas, por que el entorno cambia de forma significativa cada seis meses. Ante el problema de la consolidación, las empresas tienen que ver como afrontan tres retos cruciales:

Big Data

Internet de las cosas (IoT) y

Inteligencia Artificial.

1.) Posiblemente el Internet de la cosas es la tecnologia que mas retos presenta en términos de volumen de datos. A esto se suma que la llegada de la tecnología 5G, va a potenciar las capacidades de conexión del Internet de las cosas (IoT.)

2.) La segunda tecnología “El Big Data” tiene la enorme vetaja que existen multitud de herramientas y técnicas muy accesibles como Hadoop, Mongo DB o Map Reduce que permiten que cualquier Organización.

3.) y por último, la tercera tecnologia que mencionamos es la Inteligencia Artificial que es igualmente accesible con tecnologías.

Como Tensor Flow y la gran cantidad de algoritmos alojados en servidores públicos como GitHub. y plataformas de AI como el Machine Learning de AZURE que impulsa Microsoft.

Pero, si toda estas tecnologías son tan accesibles ¿Por qué están fallando las empresas en ese campo ?

Lo hacen porque sus equipos humanos no tienen las competencias necesarias para el tratamiento de los datos, y todas las tecnologías anteriores necesitan de personal suficientemente capacitado.

 

La pirámide de la información

 

Según el informe “2019 Big Data and AI Executive Survey” desarrollado por la firma New Vantage Partners las empresas fallan ante los datos por los siguientes motivos:

  • El 72% de los encuestados reconoce que no sabe cómo crear una cultura del dato.
  • El 69% dice no saber cómo hacer para que su organización esté guiada por los datos.
  • El 53% reconoce igualmente que sus equipos no disponen de competencias para el tratamiento de los datos y su aplicación al negocio.
  • El 52% dice no tener si quiera competencias analíticas.

Esto contrasta frontalmente con la aparición de nuevas oportunidades y tendencias. En los dos últimos años estamos asistiendo al nacimiento de una nueva filosofía que pone al dato en el centro de toda estrategia. A continuación, mostramos sólo algunas de las ramificaciones de la nueva filosofía del dato en nuestra sociedad y que tienen un impacto directo en las organizaciones.

 

Los datos como narrativa: el DataStorytelling

Gracias a investigaciones realizadas en los últimos años ya sabemos que los datos esconden patrones de comportamiento. Esto es importante puesto que para entender a las personas ya no necesitamos grandes teorías de comportamiento realizadas por filósofos o humanistas, sino grandes cantidades de datos entendidas por analistas.

Además, la tecnología permite que estos patrones de comportamiento generales se puedan particularizar al nivel último de persona, por lo que los datos ya no sólo esconden patrones, sino que los datos esconden también historias de personas, el llamado DataStorytelling. Las empresas necesitan perfiles dentro de sus organizaciones capaces de encontrar esas historias.

Pero no sólo esto, sino que precisan de perfiles capaces de contar historias, es decir, de analizar los datos, comprenderlos y ser capaces de transmitirlos para que también sean entendidos por otros. Esto no es tan trivial como parece, pues en muchos casos, personas con capacidades analíticas no disponen de las capacidades de comunicación requeridas , y en ese punto, conceptos y técnicas como el storytelling pueden ser de gran ayuda.

 

Los datos como conductor de la estrategia

Otra consecuencia de poner al dato en el centro de todo es que debe ser el dato el origen y la fuente de la toma de decisiones y no tanto la intuición. Es decir, que hemos de reequilibrar la importancia entre el dato y la intuición en la toma de decisiones de negocio.

Nuestra intuición parte de un proceso mental interno, y por tanto subjetivo y sesgado por nuestras propias experiencias y comprensión del mundo. Sin embargo, los datos son lo que son, y sobre todo son objetivos.

Las Organizaciones modernas hoy en día toman sus decisiones cada vez más en datos y menos en criterios subjetivos es lo que se ha pasado a denominar una organbización “data-driven”, y se ha convertido en toda una tendencia a la que muchas organizaciones le están dedicando gran cantidad de recursos.

La función de un CEO ya no es tan sólo equilibrar recursos, sino también equilibrar la fuente de sus decisiones.

 

EL BIG DATA y Salud

El modelo sanitario y en el general el sector de la salud, es uno de los sectores donde big data está teniendo mayor impacto en la actualidad y donde sus aplicaciones crecerán de un modo espectacular, tanto para el área médica, como también para las áreas de análisis de datos (historias médicas, análisis clínicos…), la gestión de centros de salud, la administración hospitalaria,  la documentación científica (generación, almacenamiento y explotación)…

De acuerdo al estudio de Kinsey Global Institute sobre big data, sin lugar a dudas uno de los más referenciados en la Web, calcula que  las aplicaciones de big data en el campo de la salud  podrían suponer un beneficio  de 250.000 millones de euros al sector público europeo y unos  300.000 millones de dólares al sector de sanidad de los EEUU. Otros estudios posteriores de octubre de 2012 también relativos al impacto de big data en el sector de la salud confirman los mismos datos de presupuestos y otras consideraciones astronómicas

 

BIG DATA HYPE and HOPE

Cuando en el 2012,  Bonnie Feldman y otros colegas de la consultora Fieldman 360º publicaron el  informe  “Big Data Healthcare Hype and Hope] exploraran con bastante precisión, cómo big data se está convirtiendo en una creciente fuerza  de cambio en el panorama sanitario.

Según Feldman “el potencial de big data en medicina reside en la posibilidad de  combinar los datos tradicionales con otras nuevas formas de datos tanto a nivel individual como poblacional”; es decir, realizar la integración de datos estructurados y no estructurados. En efecto, en el sector sanitario se genera una inmensa cantidad y variedad de datos tanto estructurados, semi-estructurados como des estructurados o no estructurados.

Los avances tecnológicos están generando nuevas avalanchas de   datos de todo tipo que provienen de los más variados dispositivos, sensores, fitness, aparatos médicos diversos, datos hospitalarios… y a ellos se suman los datos procedentes de los medios sociales (redes sociales, blogs, wikis, podcast…), de los teléfonos inteligentes.

Otro informe también de gran impacto es, “Big Data in digital Health” de la Fundación Rock Health] que  analizó la situación y el potencial del big data en el mundo de la salud. El informe utiliza los datos y la información obtenidos en entrevistas con emprendedores e inversores y calcula que se pueden producir  importantes ahorros en el sector sanitario.

Ahorros que calcula entre 325 y 525 millones de dólares que divide de la siguiente forma: 1. 25-50 millones de dólares en la mejora en la coordinación de la atención al ciudadano; 2.  la lucha contra los fraudes y los abusos; 3.  la lucha contra las in eficiencias administrativas y clínicas. Según las conclusiones del informe hay seis vías mediante las cuales  big data puede cambiar la atención sanitaria, apoyo a la investigación (genómica y más allá):

  1. Transformación de datos en información.
  2. Apoyo al auto-cuidado de las personas.
  3. Apoyo a los proveedores de cuidados médicos.
  4. Aumento del conocimiento y concienciación del estado de salud.
  5. Agrupamiento de los datos  para expandir el ecosistema.

El informe concluye recomendando tres tendencias que emergen en el uso de los datos y que consideraba de gran trascendencia:

  1. Trabajar con conjuntos de datos limitados.
  2. Combinar una gran variedad de datos.
  3. Agrupamiento de datos (pooling) para mejorar resultados.

BIG DATA E INVESTIGACION MEDICA

La investigación médica puede mejorar muchísimo si es capaz de asimilar una enorme cantidad de datos (monitorización, historiales, tratamientos, etc.). Big data en sanidad se utilizará para predecir, prevenir y personalizar enfermedades y con ello los pacientes afectados. Los campos serán prácticamente casi todos los sectores de la sanidad, pero en particular podemos citar ya algunos en los que se están encontrados los mayores desafíos:

  • La investigación genómica y la secuenciación del genoma.
  • Operativa clínica.
  • Auto-ayuda y colaboración ciudadana.
  • Mejora en la atención personalizada al paciente.
  • Monitorización remota de pacientes.
  • Medicina personalizada para todos.
  • Autopsias virtuales.
  • Seguimiento de pacientes crónicos.
  • Mejoras en los procesos médicos.

Las aplicaciones de big data en el sector salud y sanitario son numerosas y en aumento.  Por ejemplo, los profesionales sanitarios pueden utilizar la  analítica de big data en tiempo real para saber dónde se está extendiendo un virus de la gripe y a qué ritmo, pueden adaptar la respuesta y garantizar el stock de vacunas suficiente para los sitios que lo necesiten.

El verdadero problema  es que la información necesaria para evaluar correctamente el riesgo del paciente y determinar el mejor tratamiento  está disponible en las notas del médico, pero sin las herramientas apropiadas el conocimiento sigue sin estar disponible, y por tanto sin poderse utilizar eficazmente.

Toda la enorme cantidad de información disponible requiere de herramientas que permitan que sea monitorizada , procesada, cribada y aprovechada  en beneficio del paciente, del conocimiento del profesional sanitario y también en la formación de los futuros médicos  y enfermeros”.

La cara humana del Big Data

The Human Face of Big Data es un proyecto financiado por la empresa EMC, uno de los proveedores más influyentes en big data,  y que ha tratado de analizar el modo en que big data transformará nuestras vidas y cómo  mejorará la sociedad.

El libro se entregó a las 10 mil personas más influyentes de la sociedad; estas figuras incluirán a 500 CEOs seleccionados por la revista Fortune, ganadores del Premio Nobel de 30 países, y entre ellos Barak Obama y Carlos Slim. Las seis áreas en las que se ha centrado la investigación han sido las siguientes:

1. Salud y bienestar. Para combatir enfermedades crónicas y terminales como Parkinson, cáncer, etc.

2. Seguridad y calidad de vida. Big Data ayudará a mejorar la seguridad en las ciudades, reduciendo el crimen.

3. Asuntos gubernamentales. También podrá ayudar a mejorar los servicios y el acceso a ellos. Además se encargará de monitorear procesos ciudadanos como elecciones gubernamentales, y aspectos como corrupción.

4. Medio ambiente. El proyecto también contempla el monitoreo de emisiones contaminantes, así como análisis y optimización de consumo energético.

5. Relaciones interpersonales. Es uno de los aspectos en los que el proyecto tiene pensado en enfocarse más; el modo en que el internet y las redes sociales –especialmente en su faceta móvil- han ido cambiando la manera en que nos relacionamos.

6. Negocios y comercio. De qué forma Big Data  transforma la rentabilidad de estos ámbitos.

 

El futuro del BIG DATA en Salud

el Big Data en Salud busca integrar armónicamente datos ómicos, datos procedentes de imágenes y del estilo de vida, y así mejorar la atención a los pacientes.

Con ello promover la prevención, diagnóstico y tratamiento de diferentes patologías, la reducción de costes en el Sistema Sanitario y abrir camino para un abordaje de precisión.

Un sistema con estas características busca el desarrollo e implantación de lo que ya se empieza a llamarse ” La Medicina Personalizada de Precisión.”

El BIG DATA bien administrado permitirá disponer de una amplia gama de información relacionada con imágenes, historia clínica y datos genómicos.

Esto permitirá contar con herramientas de inteligencia artificial “para afrontar problemas de salud relevantes, mejorando la asistencia y el diagnóstico de los pacientes”.

Sin embargo es importante lograr unos parámetros objetivos para los datos ómicos, mediante algoritmos y aplicaciones digitales, con los que se pueda refinar el diagnóstico de cada paciente, conocer mejor las comorbilidades asociadas.

El futguro del big data en salud

Aquí en España, La multiplicidad de sistemas de las autonomías relacionados con los datos de pacientes ha obligado a crear toda una plataforma de interoperabilidad de los 3 tipos para lograr que esos datos estén lo suficientemente estructurados para ser accesibles.

Contexto de las interoprabilidad semantica
Interoperabilidad semantica España

Cabe destacar que para lograr la integración de diferentes fuentes, primero es necesario equipar a España de infraestructuras y recursos de computación e identificar los servicios centralizados que permitan el acceso a información útil compartida. Para esto se requiere “reunir la información ómica, ya que muchos hospitales todavía no cuentan con ella; y, después, lograr una organización que permita compartirla. Es decir, disponer de datos fiables y estandarizados, para lograr que sean trasladados a la práctica clínica real”.

Diversas empresas y organizaciones seguirán aunando esfuerzos para buscar las mejores formas de gestionar y analizar grandes cantidades de datos y transformarlos en información útil.

Muchas de estas estrategias se recogen en el documento de la Propuesta de Recomendaciones para una Estrategia Estatal de Medicina Personalizada de Precisión, impulsada por la Fundación Instituto Roche y publicada en 2017”.

Sin duda la integración de la información clínica con datos generados de diferentes fuentes (BIG DATA + AI y IoT) son la clave y el futuro de la medicina.

Artículo compilado y adaptado por el Dr. Juan I. Barrios Arce MD Msc DS*

*El autor es Informático Médico, Master en Business Intelligence, BIG DATA y Ciencia de Datos . Actualmente es Profesor Invitado de la cátedra de Informática Médica de la Universidad de Barcelona en el Hospital Clínico de Barcelona.

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