Ciencia de datos en salud: usos y tendencias

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medica en la computadora usando la ciencia de datos en salud

Hablar sobre la ciencia de datos en salud es un asunto que ha estado evolucionando e innovando en los últimos años. Pero ¿cómo puede contribuir al avance de la salud digital?

En este artículo, explicaremos mejor las aplicaciones de la ciencia de datos en la salud y algunas de las tendencias más destacadas en este ámbito.

Ciencia de datos en salud

También conocida como Health Data Science en inglés, la ciencia de datos en salud se utiliza principalmente para analizar información y construir soluciones basadas en problemas y situaciones identificadas. Este campo surge de la combinación de conocimientos en ciencias de la computación, bioestadística y el propio campo de la salud. Esto permite que los analistas de datos obtengan ideas para el cuidado y tratamiento médico aplicado a los pacientes, así como para la gestión.

La presencia de tecnologías innovadoras en salud permite que la relación entre médicos, pacientes y clínicas sea cada vez más eficiente, basada en la personalización e integración de datos. A través del análisis de los datos recopilados, es posible gestionar la jornada del paciente en todo el proceso, desde la consulta hasta el centro de atención al cliente.

Sin embargo, el flujo de datos recopilados y almacenados es enorme, lo que convierte al sector de la salud en uno de los más complejos y desafiantes para analizar. Por eso, es importante que los médicos, clínicas y hospitales cuenten con herramientas que ayuden en este proceso, como Data Analytics o Big Data.

Al utilizarse, es posible extraer información de todos los departamentos de la clínica y realizar un análisis completo, con un enfoque holístico que permita ofrecer servicios de mayor calidad y más personalizados para necesidades específicas.

Tendencias de la ciencia de datos en la salud

A continuación presentamos algunos de los principales usos de la ciencia de datos en el campo de la salud:

Uso de Business Analytics (BA) y Business Intelligence (BI) en el análisis de datos

Estos se utilizan ampliamente para ayudar en la toma de decisiones más acertadas. Mediante la recopilación, almacenamiento y análisis de datos a través de software, es posible dirigir la gestión de clínicas y hospitales de manera más calificada y eficiente. Todo se realiza de forma automatizada por las herramientas, que generan una mejor visualización de la información sobre los pacientes.

Gestión unificada

A través de un centro único de gestión, es posible reunir en un solo lugar todos los datos necesarios para la gestión de la salud. Esto se logra mediante una infraestructura de tecnología inteligente, que incluye herramientas como software de gestión, análisis de datos, paneles personalizados, inteligencia artificial, entre otros. De esta manera, los administradores y gestores pueden tener una visión global de la situación tanto de los empleados como de sus pacientes.

Automatización con inteligencia

La aplicación combinada de Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos Robóticos (RPA) contribuye a mejorar la eficiencia de las operaciones diarias, tanto en la asistencia médica como en las tareas administrativas, así como la experiencia del paciente en la clínica u hospital (en la programación de exámenes y consultas, o en el seguimiento médico a distancia).

Minería de Procesos

El proceso de minería de datos (process mining, en inglés) es básicamente la aplicación de la inteligencia artificial con el objetivo de encontrar errores y fallos en los proyectos. Suele utilizarse en procesos más largos, especialmente para un monitoreo constante y para evitar cualquier brecha en los datos.

Beneficios de la ciencia de datos para el área de la salud

La perspectiva orientada por datos (data-driven) aún está en sus primeras etapas en Brasil. En un artículo publicado en 2021 en la revista Saúde.com (Universidad Estatal del Sudoeste de Bahía), el investigador y profesor del Departamento de Informática en Salud de la Escuela Paulista de Medicina de la Unifesp, Antonio Valerio Netto, afirma que «las organizaciones deben capturar el valor de su información invirtiendo en análisis de datos y estableciendo esta habilidad como una competencia esencial».

Según el autor, la ciencia de datos en salud tiene como objetivo «generar soluciones a través de la comprensión de problemas reales en el campo de la salud, empleando el pensamiento crítico y el análisis para obtener conocimiento».

En su tesis doctoral en Información y Comunicación en Salud en el Instituto de Comunicación e Información en Salud (Icict/FioCruz), el investigador Raphael Saldanha explica que el debate sobre datos abiertos en entidades gubernamentales brasileñas está en marcha, y «se puede afirmar que el Ministerio de Salud, a través de DATASUS (departamento de informática del Sistema Único de Salud de Brasil), tiene una amplia experiencia en este sentido, demostrando un innegable liderazgo en la difusión de datos en un sistema de cobertura universal».

Esto significa que, aunque todavía está en sus primeras etapas en Brasil, la perspectiva orientada por datos está ganando terreno y creciendo en las instituciones de salud. En la práctica, esto significa que la gestión debe volverse cada vez más eficiente y la atención cada vez más dirigida a las necesidades individuales de cada paciente.

La tendencia es que aumente la inversión y aplicación de tecnologías digitales y la expansión de la salud digital, como la telemedicina, que, según la investigación TIC Salud 2022, fue utilizada por más de un tercio de los médicos brasileños.

Conclusión

El crecimiento exponencial de la salud digital y la ciencia de datos en el ámbito de la salud continuará en esta década, especialmente debido a los avances y contribuciones que han aportado a la medicina en general. Con una atención médica más enfocada, los pacientes se benefician de tratamientos personalizados y un seguimiento médico más cercano, mientras que los hospitales y las clínicas pueden fidelizar a sus clientes al ofrecer servicios de mayor calidad.

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