¿Qué es exactamente Big Data?
Un informe entregado al Congreso de EE. UU. En agosto de 2012 define big data como “grandes volúmenes de datos de alta velocidad, complejos y variables que requieren técnicas y tecnologías avanzadas para permitir la captura, el almacenamiento, la distribución, la gestión y el análisis de la información”.
Los grandes datos abarcan características tales como la variedad, la velocidad y, con respecto específicamente a la asistencia sanitaria, la veracidad. Las técnicas analíticas existentes se pueden aplicar a la gran cantidad de datos médicos y de salud existentes (pero actualmente no analizados) relacionados con el paciente para llegar a una comprensión más profunda de los resultados, que luego se pueden aplicar en el punto de atención. Idealmente, los datos individuales y de población informarán a cada médico y a su paciente durante el proceso de toma de decisiones y ayudarán a determinar la opción de tratamiento más adecuada para ese paciente en particular.
Ventajas para la salud
Al digitalizar, combinar y utilizar de manera efectiva el big data, las organizaciones de atención médica que van desde consultorios de un solo médico y grupos de múltiples proveedores hasta grandes redes hospitalarias y organizaciones de atención responsables se darán cuenta de importantes beneficios. Los beneficios potenciales incluyen la detección de enfermedades en etapas más tempranas, cuando pueden tratarse de manera más fácil y efectiva; manejar la salud individual y poblacional específica y detectar el fraude a la atención médica de manera más rápida y eficiente. Numerosas preguntas se pueden abordar con el análisis de big data. Ciertos desarrollos o resultados pueden predecirse y / o estimarse sobre la base de grandes cantidades de datos históricos, como la duración de la estadía (LOS); pacientes que elegirán cirugía electiva; pacientes que probablemente no se beneficiarán de la cirugía; complicaciones; pacientes en riesgo de complicaciones médicas; pacientes con riesgo de sepsis, MRSA, C. difficile u otra enfermedad adquirida en el hospital; enfermedad / progresión de la enfermedad; pacientes en riesgo de avance en estados de enfermedad; factores causales de enfermedad / progresión de la enfermedad; y posibles condiciones comórbidas (EMC Consulting). McKinsey estima que el análisis de big data puede permitir ahorros de más de $ 300 mil millones por año en el cuidado de la salud en los EE. UU., Dos tercios de eso a través de reducciones de aproximadamente el 8% en los gastos nacionales de salud. Las operaciones clínicas y la I + D son dos de las áreas más grandes de ahorro potencial con $ 165 mil millones y $ 108 mil millones en desperdicios, respectivamente. McKinsey cree que los grandes datos podrían ayudar a reducir el desperdicio y la ineficiencia en las siguientes tres áreas:
Operaciones clínicas :
Investigación de efectividad comparativa para determinar formas más clínicamente relevantes y rentables de diagnosticar y tratar a los pacientes.
Investigación y desarrollo :
1) modelado predictivo para reducir la atrición y producir una línea de I + D más ágil, más rápida y más específica en medicamentos y dispositivos;
2) herramientas y algoritmos estadísticos para mejorar el diseño de ensayos clínicos y el reclutamiento de pacientes para adaptar mejor los tratamientos a pacientes individuales, lo que reduce las fallas de prueba y agiliza la comercialización de nuevos tratamientos;
3) analizar ensayos clínicos y registros de pacientes para identificar las indicaciones de seguimiento y descubrir los efectos adversos antes de que los productos lleguen al mercado.
Salud pública :
1) analizar los patrones de enfermedad y rastrear los brotes de enfermedades y la transmisión para mejorar la vigilancia de la salud pública y acelerar la respuesta;
2) desarrollo más rápido de vacunas más específicas, por ejemplo, eligiendo las cepas anuales de influenza; y,
3) convirtiendo grandes cantidades de datos en información procesable que puede usarse para identificar necesidades, proporcionar servicios y predecir y prevenir crisis, especialmente para el beneficio de las poblaciones.
Además, sugiere que el análisis de big data en la asistencia sanitaria puede contribuir a
Medicina basada en evidencia : combine y analice una variedad de datos estructurados y no estructurados: EMR, datos financieros y operacionales, datos clínicos y genómicos para relacionar los tratamientos con los resultados, predecir pacientes con riesgo de enfermedad o readmisión y proporcionar una atención más eficiente;
Análisis genómico : ejecute la secuenciación de genes de manera más eficiente y rentable y haga que el análisis genómico sea parte del proceso de decisión regular de atención médica y del creciente registro médico del paciente.
Análisis de fraude previo a la adjudicación : Analice rápidamente un gran número de solicitudes de reclamos para reducir el fraude, el desperdicio y el abuso;
Dispositivo / monitoreo remoto : Capture y analice en tiempo real grandes volúmenes de datos de rápido movimiento desde dispositivos en el hospital y en el hogar, para monitoreo de seguridad y predicción de eventos adversos;
Análisis del perfil del paciente : aplique análisis avanzados a los perfiles del paciente (por ejemplo, segmentación y modelos predictivos) para identificar a las personas que se beneficiarían de la atención proactiva o los cambios en el estilo de vida, por ejemplo, los pacientes con riesgo de desarrollar una enfermedad específica (p. beneficio de la atención preventiva.
Las áreas en las que los datos y análisis mejorados arrojan los mejores resultados incluyen: identificar a los pacientes que son los mayores consumidores de recursos de salud o con mayor riesgo de resultados adversos; brindarles a los individuos la información que necesitan para tomar decisiones informadas y administrar su salud de manera más efectiva, así como para adoptar y seguir más fácilmente comportamientos más saludables; identificar tratamientos, programas y procesos que no ofrecen beneficios demostrables o cuestan demasiado; reduciendo los reingresos al identificar factores ambientales o de estilo de vida que aumentan el riesgo o desencadenan eventos adversos y ajustan los planes de tratamiento en consecuencia; mejorar los resultados al examinar los signos vitales de los monitores de salud en el hogar; administrar la salud de la población mediante la detección de vulnerabilidades dentro de las poblaciones de pacientes durante los brotes de enfermedades o desastres; y reunir datos clínicos, financieros y operativos para analizar la utilización de los recursos productivamente y en tiempo real.
El análisis de Big Data tiene el potencial de transformar la forma en que los proveedores de servicios de salud usan tecnologías sofisticadas para obtener información de sus repositorios de datos clínicos y de otro tipo y tomar decisiones informadas. En el futuro, veremos la implementación y el uso rápidos y generalizados del análisis de big data en toda la organización sanitaria y la industria de la salud.