¿Cuáles son los desafíos del Big Data en el sector de la salud?

¿Cuáles son los desafíos del Big Data en el sector de la salud?

 

El volumen del Big Data es tan grande que no puede manejarse con los programas y hardwares tradicionales, ni tampoco se puede analizar con las herramientas comunes de gestión de datos. Por esto, un nuevo tipo de TIC se utiliza en la administración de elevada cantidad de datos, mediante software de código abierto que soporta el procesamiento de amplias medidas de información a través de sistemas en cluster. Estas tecnologías corresponden a:

Bases NoSQL: Son muy útiles para aquellas empresas que deben analizar grandes volúmenes de datos no estructurados o almacenados en varios servidores virtuales.

Hadoop: Permite a las empresas analizar y procesar datos multi-estructurados de gran escala, con visualización, aceleradores de aplicaciones, paneles de instrumentos, características de seguridad y herramientas de desarrollo.

MapReduce: Este modelo de programación usado por Google da soporte a la computación paralela sobre grandes cantidades de datos en grupos de computadoras y al commodity computing.

La utilidad del Big Data abarca varios ámbitos, como el empresarial, los deportes y la investigación. En este último rubro toma relevancia el sector de la salud y la medicina.

En el campo de la salud, el manejo y correcto análisis de Big Data se refiere a la información del historial clínico, a las prescripciones médicas y a las pruebas de laboratorio de los pacientes, además de datos relacionados a lo económico. Gracias a esto es posible mejorar la prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades, identificando a enfermos crónicos, gestionando en tiempo real y entregándosela directamente a los involucrados.

¿Cómo se viene el futuro para el Big Data en la salud?

Gracias al avance de las TIC, se estima que el Big Data podría traer cambios importantes en el ámbito de la salud, ya que no serían los enfermos los que irían al hospital, sino que se le podría avisar a las personas las probabilidades de ciertas enfermedades antes de que ocurran. Los pacientes tendrían una gestión proactiva, lo que traería como consecuencia un ahorro importante en la inversión sanitaria. Según la Fundación Rock Health, esta reserva de dinero correspondería a más de 500 millones de dólares, observándose en una mejor coordinación para la atención, una amplia batalla contra los fraudes y abusos y la lucha contra las deficiencias clínicas y administrativas.

El Big Data mejoraría la investigación del genoma y su secuenciación, la atención personalizada al paciente, la operativa clínica, la colaboración de la ciudadanía, la monitorización remota de pacientes, la medicina personalizada para todos, el seguimiento de enfermos crónicos, la mejora en los procedimientos médicos y las autopsias virtuales.

Será posible predecir las hospitalizaciones de patologías basándonos en factores ambientales o poblacionales, analizar cómo se encuentra la salud de un territorio o región, identificar a aquellos pacientes de riesgo elevado, determinar la efectividad de medicamentos y predecir la aparición de efectos secundarios. También se podrían observar las epidemias de manera mucho más efectiva, como ocurrió en 2009 con la gripe H1N1, que Google Flu Trends predijo gracias al análisis de las búsquedas, cuyos resultados se cruzaron con datos estadísticos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de USA (CDC). La diferencia de las predicciones del gran buscador con la información oficial fue solo de un 0,27%. Todo lo anterior implica un aporte gigantesco para países menos desarrollados, que gracias a las TIC y al Big Data pueden tomar medidas de seguridad con anticipación a las grandes catástrofes.