Design thinking | ¿Cómo aprovechar el Big Data y la Inteligencia Artificial para mejorar la salud?

</ Big Data en Prevención >

Examinar el modelo actual y su posible evolución para mejorar la prevención en el sistema sanitario a través de las TICs

La aplicación de la tecnología Big Data al ingente volumen de información que genera cada paciente, recogida y tratada por los servicios sanitarios y el Sistema Nacional de Salud (SNS), puede aportar nuevos modelos sistemáticos para determinar con mayor precisión las enfermedades que pueden sufrir una persona o un colectivo.

El análisis del comportamiento de una enfermedad, su evolución y virulencia resulta fundamental a la hora de prevenir su incidencia en la población y mejorar su tratamiento. El estudio en tiempo real permitirá desarrollar soluciones y medidas que mejoren las acciones para, por ejemplo en caso de una pandemia, destinar los recursos a la población y zona geográfica con más riesgo potencial.

El progresivo crecimiento del uso de diversos sensores y dispositivos de monitorización permitirá conseguir una mayor información de la población, lo que derivará en la optimización de la toma de decisiones por parte de las autoridades para implementar nuevas medidas de salud pública, campañas de concienciación, etc. Así como una mayor eficiencia del sistema de salud.

</ Big Data en Cronicidad y dependencia >

Aplicación de las TICs en la atención de pacientes crónicos y dependientes

El volumen de información que genera el sistema sanitario, debidamente tratada con tecnología Big Data, es un elemento fundamental para mejorar el seguimiento y tratamiento personalizado de los pacientes crónicos. Este tipo de paciente presenta una mayor dependencia del sistema sanitario porque las enfermedades crónicas se caracterizan por ser de larga duración y, por lo general de progresión lenta.

La aplicación del Big Data tiene aún un amplio recorrido y un gran potencial en todos los ámbitos de la medicina para predecir, prevenir o personalizar tratamientos en las diferentes patologías, en especial, en las enfermedades crónicas.

Las tecnologías más relevantes para mejorar los aspectos de salud de las patologías crónicas son el desarrollo de herramientas de autocuidado, la implantación de dispositivos de vigilancia o wearables para monitorizar signos vitales e indicadores de los pacientes y el establecimiento de nuevos modelos de gestión de los registros personales de cada paciente, según detalla el último Informe Big Data sobre salud digital, elaborado por el Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (ONTSI).

</ Big Data en Gestión sanitaria >

Aplicación del Big Data en los procesos de gestión sanitaria

Los grandes retos a los que se enfrenta la gestión sanitaria actual son la mejora de la eficacia, la operatividad del modelo de salud, la reducción de costes y el análisis de las carencias y excesos del sistema. La implementación de tecnología Big Data aplicada a los modelos de gestión supone el desarrollo de nuevas herramientas que optimicen los recursos del sistema de salud con el fin de mejorar la atención al paciente.

La ejecución de nuevos modelos de gestión sanitaria es fundamental para mantener la viabilidad de un modelo que actualmente destina el 6,2% del PIB en España al gasto en sanidad, según consta en el último Eurostat1.

La toma de decisiones vinculada con un adecuado análisis y organización del gran volumen de datos que produce el sistema de salud supondrá una mejora en la operatividad clínica de los profesionales, un impulso en la calidad del tratamiento al paciente, una reducción de los tiempos de espera y más eficiencia en el control de gastos asociado a este sector. Además, el Big Data resulta fundamental para identificar las deficiencias del modelo e implementar sistemas más adecuados en la logística y distribución del material sanitario o medicamentos.

Las diferentes aplicaciones de las TICs destinadas a la gestión ofrecerán una mejora operativa a los gestores de operaciones en objetivos y reducción de gastos, en la gestión financiera, en la planificación de recursos y una previsión detallada de demanda de servicios y recursos con un seguimiento instantáneo.

</ Big Data en Investigación >

Aplicación del Big Data en la investigación en medicina

El objetivo fundamental de la investigación médica es producir nuevos avances y conocimientos que ayuden a mejorar el diagnóstico, los tratamientos y la prevención de enfermedades. La implementación de tecnología Big Data supone un factor importante en el desarrollo de novedosas metodologías y efectivas gracias a su utilización en el ámbito de la investigación.

Estas TICs permitirán a los científicos gestionar más rápidamente grandes volúmenes de datos, implementar modelos predictivos, abaratar los costes de la obtención de información y conseguir resultados más concretos. Con ello, los avances obtenidos aportarán una incalculable mejoría en el diseño de medicamentos y eficacia del diagnóstico que permita mejorar la calidad de vida de los pacientes y salvar miles de vidas.

Los principales beneficios de la aplicación del Big Data a la investigación clínica son una mayor precisión y rapidez a la hora de determinar las causas de las enfermedades, el establecimiento de mejores soluciones para las patologías, ofrecer una mayor calidad de la documentación científica y conseguir una disminución del “infradiagnóstico”, como detalla el último Informe Big Data en salud digital2 elaborado por el Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital.

</ Participantes >

¿Cómo aprovechar el Big Data y la Inteligencia Artificial para mejorar la salud?

Enrique Palau

Carlos Arenas

Miguel Ángel Máñez

Joan Carles March

Manuel Armayones

Blanca Fernández -Lasquetty

Antonio Burgueño

Begoña Martínez

Juli Fuster

Manuel de la Puente

José María Veganzones

Adriá García

Sergio Vañó

Manuel Bayona

Francisca Palmero

Manuel Pérez

María Dolores Acón

Javier González

Pedro Clavería

César Gómez

Anna Echegaray

Carlos Mur

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Aquilino García

Julio Zarco

Elena García

Rubén Martinez

Modesto Martínez

Julio Bonis

Ramón Rey

José Luis Baquero

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