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Bigdata

Analizando datos sanitarios, algunos ejemplos.

Seguimos en la línea de nuestro anterior post, donde hablábamos de la importancia del análisis de datos en el sector sanitario, en el cual se está almacenando hoy en día gran cantidad de información.

En estos momentos nadie duda que estamos asistiendo a un cambio en muchos de los sectores industriales tal y como las conocíamos. El centro de todo este cambio se encuentra en la gran cantidad de datos que los mismos generan y almacenan todos los días. Esta información junto a la aplicación de técnicas de análisis de datos avanzadas han ayudado a muchas empresas a conocer el comportamiento de sus usuarios intuyendo sus necesidades, hasta el punto que empresas tan importantes como Google, Facebook, Twitter o LinkedIn son fundamentalmente empresas de datos.

Los datos no están transformando únicamente la industria del comercio en Internet, está transformando la industria financiera, manufacturera, recursos humanos, utilities y por supuesto los servicios de salud. El Big data, la inteligencia artificial y el marchine learning aplicado a los datos están permitiendo esta transformación.

Actualmente hay diferentes aplicaciones del análisis de datos en la industria sanitaria, muchas las cuales van orientadas a mejorar la eficiencia de nuestros sistemas sanitarios y los diferentes actores que ella intervienen. Veamos algunos ejemplos de estas aplicaciones.

Nuevos Medicamentos

Una de las áreas a las que se está aplicando es el desarrollo de nuevos medicamentos. Estas técnicas permiten reducir el tiempo de desarrollo de los nuevos compuestos farmacológicos de tal forma que en lugar de estar invirtiendo durante 15 años, analizando grandes cantidades de información se puede predecir mejor la seguridad y la eficacia de un fármaco. Algunos ejemplos los encontramos en Cloud Pharmaceuticals y Berg. Google recientemente ha publicado un estudio junto con la universidad de Stanford en esta línea, Massively Multitadk Networks for Drug Discovery.

Relacionado con el desarrollo de nuevos medicamentos, es muy interesante el uso del análisis predictivo para la detección de nuevas utilidades farmacoterapeuticas a fármacos probados para unas determinadas patologías después de sus respectivos ensayos clínicos. Johnson & Johnson y Sanofi están utilizando la tecnología de IBM Watson para identificar nuevas aplicaciones a principios activos existentes.

Adherencia a los tratamientos

Una aplicación muy interesante de técnicas de inteligencia artificial es el que realiza la empresa AiCure. Mediante la utilización de tecnología móvil y reconocimiento facial determinan si una persona está tomando de forma adecuada el fármaco que le ha sido prescrito. Utilizan algoritmos para identificar al paciente, medicamento y proceso de ingestión del mismo y la información recogida es trasmitida a su médico responsable. Esta utilidad es muy interesante porque permitiría recudir el número de complicaciones en muchos pacientes debido al incumplimiento de los tratamientos prescritos permitiendo una mejora de la calidad de vida del paciente.

Mejora diagnóstico médico y ensayos clínicos

Una de la aplicaciones del análisis predictivo de gran cantidad de información es la de tratar de acelerar los ensayos clínicos. En la Clínica Mayo se ha aplicado el análisis de datos a la aceleración de la investigación del cáncer fomentando la participación de los pacientes de cáncer en los ensayos clínicos más adecuados, mejorando sustancialmente un proceso lento e ineficiente.

Amara Health Analytics ha desarrollado un sistema predictivo de datos en tiempo real que permite a las organizaciones una detección precoz de enfermedades críticas. El sistema analiza en tiempo real gran cantidad de datos y determina las probabilidades de que un paciente esté en riesgo de padecer algunas enfermedades. Esto permite la detección temprana y por lo tanto una respuesta rápida mejorando la calidad de vida del paciente, disminuyendo tiempos de estancia y reduciendo los costes asociados. Un ejemplo es la identificación de los pacientes en riesgo de padecer sepsis, infección difícil de diagnosticar que afecta al 1-2% de los pacientes hospitalizados y con un alto grado de mortalidad.

En Estados Unidos la Dragon Master Foundation se ha asociado a 5 hospitales especializados en cáncer pediátrico, con el objetivo de utilizar el big data para comprender mejor el cáncer cerebral pediátrico y otras enfermedades con proceso genético similar.

Estratificación de Pacientes

Como hemos comentado en un post anterior, podemos encontrar una aplicación del análisis predictivo en la mejora del tratamiento de los pacientes crónicos y, más concretamente, en la estratificación de los mismos en base a la predicción del reingreso hospitalario y por tanto la reagudización de los mismos. Una detección de esta probabilidad permite a las organizaciones sanitarias tratar a estos pacientes de forma proactiva evitando reingresos hospitalarios. En esta línea ha trabajado SAVAC Consultores con su herramienta de predicción de reingresos P4H.

Estos son algunos ejemplos de aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos en el entorno sanitario, seguro que existen muchos mas ejemplos. ¿Qué otras experiencias conocéis de la aplicación del análisis predictivo, inteligencia artificial, machine learning en organizaciones sanitarias?

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Acerca de jvabad

Consultor en el sector salud, en continua formación "solo sé que no sé nada". Enganchado a twitter y mi familia, la música me acompaña a todas partes.

Comentarios

2 comentarios en “Analizando datos sanitarios, algunos ejemplos.

  1. Está claro que la inteligencia artificial puede dar mucho de sí en términos de ahorro de tiempo y dinero, aunque también hay que tener en cuenta que puede tener sus fallos. Buen post, por cierto. Saludos

    Le gusta a 1 persona

    Publicado por Seguros medicos precios | 07/08/2015, 11:46

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  1. Pingback: Deep Learning. ¿Pueden los ordenadores ver mejor que los médicos? | Hablando de eSalud - 06/03/2017

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