Las nuevas tecnologías, en concreto las denominadas Big Data y Analytics, pueden contribuir a mejorar el sector de la salud. Muchas industrias de este sector ya han comenzado a aplicar ambas. No obstante, todavía quedan bastantes que todavía no ven todas sus ventajas.

A pesar de ello, las experiencias que comparten otras que están aplicando big Data y Analytics en diversas áreas les resultan interesantes. Desde mejorar los diagnósticos en pacientes hasta evitar fallos, pasando por aplicar tratamientos que puedan reducir el tiempo de hospitalización y medicación de pacientes, ambas tecnologías ofrecen numerosos ejemplos de mejora en el sector de la salud.

Big Data y Analytics para reducir los errores de medicación

Las áreas en las que estas dos tecnologías pueden aportar ventajas al sector de la salud son muy diversas. Sobre todo, pueden ayudar a reducir errores de todo tipo. Por ejemplo, de medicación. Este es uno de los problemas más graves en el sector sanitario.  Los expertos en medicina, así como en farmacia, pueden cometer errores. Al fin y al cabo, son humanos. El fallo puede ser leve, o tan grave que llegue a ocasionar una enfermedad e incluso la muerte al paciente. El uso del Big Data y de Analytics en este área puede ayudar a reducir el nivel de error a niveles prácticamente nulos.

Para ello, esta tecnología puede encargarse de analizar el historial del paciente. En él figurarán tanto sus enfermedades como el tratamiento que debe seguir (y su dosis). El sistema que utilice esta tecnología será el que se utilice al prescribir su medicación. Entre otras medidas, contará con una alerta que avisará en caso de error.

Identificación de pacientes en situación de riesgo

La identificación de pacientes en riesgo de enfermedad grave o aguda puede facilitarse gracias al Big Data y al Analytics. El uso de analítica predictiva ha hecho que se reduzca en muchos casos la visita a urgencias. Pero también da la oportunidad a los médicos de identificar los síntomas que pueden llevar a un paciente  a sufrir una enfermedad grave. Y de hacerlo antes de que sea demasiado tarde. Así, no sólo podrá tratarse adecuadamente de manera preventiva. También puede incluso evitarse una enfermedad prolongada y dura.

Eso sí, para poder hacer esto es preciso recopilar datos e historiales de la mayor cantidad de pacientes posible. Estos datos, en gran cantidad, serán los que se utilicen como contraste con la información sanitaria de los pacientes. Y su análisis contrastado, lo que ponga de manifiesto si existe riesgo. Aún así, todavía habrá pocos datos. A no ser que se interconecten sistemas y bases de datos de pacientes y se suministren a un sistema de Inteligencia Artificial, poco se podrá hacer. Es por eso, entre otras cosas, que el Big Data juega un papel tan importante en salud.

Mejora de diagnósticos y reducción de tiempo de hospitalización

El análisis de otros casos (de hecho, de cuantos más mejor) puede ayudar a los médicos a realizar un diagnóstico más acertado de los enfermos. Esto no sólo ayudará a acabar con más facilidad con su enfermedad. También reducirá costes, al optimizar tanto el tratamiento acertado como su dosis.

El uso de sistemas de Big Data y Analytics al diagnosticar y tratar dolencias también redunda en hospitalizaciones más cortas. Esto también lleva a menos esperas para intervenciones. Y si se usan ambas tecnologías para predecir cuándo se prevé que aumente la afluencia a los hospitales por enfermedades estacionales, incluso se puede influir en la gestión de personal. O de las instalaciones y camas disponibles en una ciudad o una comarca.

La adopción de Big Data y Analytics en el sector sanitario es un proceso que aún llevará tiempo. Por suerte, muchos hospitales y sistemas sanitarios ya han adoptado sistemas digitales. Esto es la base para la recopilación de datos que analizar y utilizar como base para todos los casos mencionados. Y para muchos más.