Qué puede hacer el Big Data por tu salud

December 15, 2020

Difícilmente encontraremos a alguien que nunca haya escuchado la palabra “Big Data”. En mayor o menor medida, todos hemos oído hablar de este término en algún momento. El Big Data ha cambiado la forma en la que tratamos, gestionamos y analizamos los datos. Pero, ¿qué es realmente y qué puede hacer por nuestra salud?

Las 5V’s del Big Data

El Big Data no es simplemente una cantidad grande de datos, sino que va mucho más allá.  Según la Agencia Española de Protección de Datos y la Asociación Española para el Fomento de la Seguridad de la Información, el Big Data se define como el conjunto de tecnologías, algoritmos y sistemas empleados para recolectar datos a una escala y variedad no alcanzada hasta ahora y a la extracción de información de valor mediante sistemas analíticos avanzados soportados por computación en paralelo 1. Con el fin de describir las dimensiones que abarca, se suelen emplear lo que se denominan las 5V’s del Big Data: Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad y Valor. Veamos qué significa cada una de ellas.

  • Volumen: cuando pensamos en Big Data, lógicamente, nos viene a la cabeza una cantidad enorme de datos. Esta primera dimensión, hace referencia a esta característica. 
  • Variedad: los datos en un entorno Big Data tienen diferente naturaleza y tipología, debido a la diversidad de fuentes de datos existentes. Generalmente, se suelen clasificar en datos estructurados (“ordenados”, que se pueden almacenar en tablas de una BBDD relacional) o no estructurados (formato texto, imágenes, etc.)
  • Velocidad: el flujo de datos, además de masivo, es constante y se genera a unas velocidades sin precedentes gracias a las nuevas tecnologías. 
  • Veracidad: dadas las tres características anteriores, es necesario mantener un flujo de trabajo que mejore y verifique la calidad de estos datos, ya que esto repercutirá directamente en las analíticas y tomas de decisiones posteriores. Este probablemente sea el reto más grande que presenta el Big Data. 
  • Valor: la última dimensión del Big Data hace referencia a la capacidad que tienen estos datos, tratados de la forma correcta, de generar valor mediante su explotación.

Aplicaciones del Big Data en el sector sanitario 

Los datos han sido siempre un pilar importante en el sector sanitario. Gracias a ellos, los médicos pueden decidir el tratamiento más adecuado en base a los antecedentes médicos del paciente, los hospitales pueden gestionar sus recursos y las empresas farmacéuticas calcular, en base a los resultados de sus estudios clínicos, la efectividad de un nuevo medicamento.

Gracias a las nuevas tecnologías, no sólo se genera una mayor cantidad de datos, sino que somos capaces de procesar y analizar estos datos a una velocidad mayor. Concretamente, en el sector sanitario, se genera de manera continua una gran cantidad de datos sobre nuestra salud, los cuales incluyen historias clínicas, imágenes médicas, análisis genéticos, e incluso datos recogidos mediante wearables u otro tipo de herramientas. Todo esto, abre un abanico enorme de posibilidades hasta ahora inexistentes.

Las aplicaciones del Big Data en el sector sanitario son innumerables y pueden llegar a mejorar todos y cada uno de sus ámbitos, desde la atención al paciente, hasta la investigación de enfermedades, pasando por la gestión de costes sanitarios y el seguimiento de enfermedades infecciosas, entre otros. En cuanto a lo que la salud de los pacientes se refiere, el ser capaces de procesar y analizar todos estos datos permitirá ofrecer una medicina de precisión, preventiva y personalizada. A continuación, se muestran cuatro ejemplos de cómo puede mejorar el Big Data nuestra salud.

Análisis predictivos

El emplear datos sobre nuestra salud y estilo de vida en ciertos modelos de Inteligencia Artificial (IA) tiene la capacidad de revolucionar la medicina tal y como la conocemos, ya que ofrece a los médicos la capacidad de anticiparse a los hechos, mejorando la respuesta a enfermedades e, incluso, previniéndolas.

Monitorización y alertas en tiempo real

El empleo de las herramientas adecuadas, junto con los datos que generamos cada minuto, ofrece a los médicos la capacidad de “vigilar” nuestra salud a distancia, con un sistema de alertas en caso de que algo vaya mal, evitando de esta forma visitas innecesarias al médico. En este tipo de aplicación los wearables juegan un papel fundamental, ya que pueden monitorizar nuestras constantes vitales en tiempo real 24h al día.

Terapias contra el cáncer

El cáncer es una enfermedad muy compleja para la cual hoy en día aún no existe una cura. Debido a la complejidad de esta enfermedad, están surgiendo iniciativas que promueven el análisis avanzado de datos con el objetivo de descubrir las mejores combinaciones de tratamientos, teniendo en cuenta información clínica, genética, de estilo de vida, etc. de los pacientes. Para ello, el disponer de un sistema de interconexión de bases de datos entre hospitales es fundamental, de tal forma que investigadores puedan tener acceso a un mayor número de datos de pacientes.

Telemedicina

El término de telemedicina hace referencia a la capacidad de ofrecer servicios médicos a distancia mediante el empleo de la tecnología. La telemedicina lleva existiendo años, pero gracias a la llegada de nuevas tecnologías como las videoconferencias, smartphones y wearables, junto con la capacidad de almacenar y procesar todos estos datos, hace que la telemedicina sea un servicio viable y eficaz. Además, el mantener a los pacientes lejos de los hospitales hace que se reduzcan costes y mejore su calidad de vida.

Retos

Al igual que las aplicaciones del Big Data son innumerables en el sector sanitario, existen también una gran cantidad de retos implícitos en él. Uno de los principales problemas que nos encontramos al tratar de analizar datos médicos, como hemos visto en otras entradas de este blog, es la falta de estructuración de los mismos, lo cual imposibilita su empleo en aplicaciones tan beneficiosas para nuestra salud y calidad de vida como las nombradas anteriormente. Se calcula que entre 65% y un 85% de los datos sanitarios se encuentran en formato de texto no estructurado, por lo que hasta ahora no se está utilizando por la falta de herramientas que los estructuren y hagan de ellos datos procesables. Por ello, en IOMED tratamos de dar solución a este problema mediante el empleo de técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para hacer procesable toda esta información hasta ahora inexplorable. ¿Te unes a la revolución del Big Data con nosotros?

[1] Agencia Española de Protección de Datos y Asociación Española para el Fomento de la Seguridad de la información. Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big data. 2017.



Image Description

Mónica Arrúe

Data Engineer