Big Data y Analyitics en sector sanitario para mejorar la vida de pacientes

Con el fin de ofrecerte un mejor servicio, PMFARMA utiliza cookies. Al continuar navegando por el sitio, aceptas el uso de las mismas.  Acepto
Home » Noticias » Big Data y Analyitics en sector... Ver por categoría:
Enviar a un amigo | Imprimir en PDF
 
04 Mar. 2016
Big Data y Analyitics en sector sanitario para mejorar la vida de pacientes

SAS resalta la necesidad de evolucionar de una analítica descriptiva a una analítica predictiva.

Everis se refiere a la transformación de los datos en conocimiento útil para la toma de decisiones.

SAS y Everis, entre otros profesionales, han participado en la ‘Jornada Big Data y Analytics en el Sector Sanitario’, un encuentro organizado por Executive Forum que ha tenido lugar en el Hotel AC de Cuzco. Durante el evento, los participantes han compartido con los asistentes sus experiencias y conocimientos en relación al almacenaje y la gestión de datos sanitarios, con los objetivos finales de mejorar la salud de los pacientes y lograr organizaciones más eficientes y eficaces.

Ana Moreno, account executive de Sector Público de SAS, ha sido la primera en intervenir para para explicar el punto de vista de su compañía en materia de Big Data Analytics. Moreno ha hecho un especial hincapié en que la gestión de la enorme cantidad de datos sanitarios que se generan debe estar enfocada a la mejora de la salud del paciente, ya que él ha de ser el protagonista. En este sentido, ha expuesto que, si en los últimos años el sistema español ha invertido mucho en la recogida de datos, aún es necesario dar un salto exponencial de cara aprovecharlos para extraer inteligencia y conocimiento de ellos, ya que “solo el 10% de las organizaciones sanitarias utilizan una analítica avanzada”. Así ha destacado que se conseguirían objetivos como la mejora de la salud y el servicio con el paciente y la reducción de costes. Por este motivo, ha invitado a evolucionar de una analítica descriptiva a una analítica predictiva, que ayude a obtener inteligencia del dato y que sea accesible a los usuarios clínicos, los analistas y los pacientes para poder tomar decisiones proactivas y personalizadas.

Finalmente, ha compartido que la propuesta general de SAS consiste en la creación laboratorio de innovación de big data para la experimentación y la innovación.

Por su parte, Gontzal Vallejo, manager del área Health y responsable de Health Data y Analytics de Everis, ha explicado que los datos sanitarios han de ser transformados primero en información y luego en conocimiento. Para ello, habría tres palancas clave: los profesionales del sector, la tecnología de big data disponible y las analíticas de estos datos. En este sentido, ha advertido que existen fuentes de información estructurada, no estructurada y semiestructurada, siendo las tres igualmente relevantes de cara a la obtención de estos datos. Asimismo, ha desvelado que “el 80% de los datos sanitarios son información no estructurada”, resaltando el valor de la misma.

Así, ha destacado que el objetivo principal de la analítica ha de ser transformar los datos en conocimiento útil para toda la organización sanitaria y para el paciente, facilitando la toma de decisiones. Por esta razón, ha señalado que el enfoque de Everis se centra en aspectos como la construcción de una arquitectura tecnológica de referencia, la existencia de un modelo único corporativo de explotación de datos y la gestión de la seguridad y privacidad de los pacientes, entre otros.

Finalmente, el experto en eHealth, César Alonso, se ha referido la “situación tensionada” que atraviesa el sistema sanitario actual a causa de varios factores como el envejecimiento de la población y la falta de personal sanitario cualificado. Si bien, existen varios aliados a la hora de “destensionar” esta situación, tales como los e-pacientes (que son capaces de gestionar su propia salud) y la revolución tecnológica (que ha permitido una evolución social). En este sentido, ha mencionado que los datos son una realidad común a estos factores, por lo que el reto principal del Big Data serían la inteligencia y el conocimiento accionable. De este modo, sugerido que “deberíamos hablar mejor de smart data para ser productivos y generar una medicina inteligente, predictiva y personalizada”. Así, ha destacado como puntos clave la mejora de la eficiencia y el aumento de la productividad enfocados a la transformación del modelo asistencial y farmacéutico. Todo ello en un sector en el que la garantía de la seguridad y la privacidad de los datos sufren amenazas potenciales, ya que “los datos médicos de cualquier persona valen ahora entre 10 y 20 veces más en el mercado negro que los números de tarjetas de créditos”.

Mercado  



Escribe tu comentario
Debes estar unido a PMFARMA para participar. Únete o haz login