El 'big data' en salud: presente y futuro de la atención

El 'big data' en salud: presente y futuro de la atención

La minería de datos en salud ya es una realidad en el país, pero falta camino por recorrer.

Big data

Iván Duque señaló en campaña que el uso del big data permitirá, entre otros logros, conocer el estado de salud de cada persona en tiempo real para garantizar atención en cualquier parte del país.

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Archivo particular

21 de agosto 2018 , 10:37 p.m.

Un dato no es relevante por sí mismo. Sin embargo, al procesarlo en conjunto se puede convertir en información que genere conocimiento cuando es entendida y se transforma en sabiduría cuando se encuentra el porqué de las cosas. Así se explica el concepto de la pirámide de la información, que tanto se usa en el mundo de la informática y puede ser el mejor ejemplo para comenzar a aterrizar los alcances del big data en materia de salud.

Big data es un término que suena complicado, pero su definición es simple: datos complejos que se generan en grandes volúmenes y se procesan con herramientas tecnológicas para tomar decisiones. Y si bien no es exclusivo del sector salud, su uso en este campo está llamado a revolucionar el servicio a favor del bienestar de las poblaciones.

El propio presidente Iván Duque señaló en campaña que el uso del big data permitirá, entre otros logros, conocer el estado de salud de cada persona en tiempo real para garantizar atención en cualquier parte del país, tomar decisiones informadas y adelantarse a las necesidades de la gente. Y si bien el mandatario habló en tiempo futuro, lo cierto es que, según fuentes consultadas, esta tecnología ya hace carrera en el país.

Juan Manuel Mesa, director del sector público para Colombia y Ecuador en Oracle, una empresa del sector tecnológico que lleva varios años promoviendo su aplicación, asegura que el big data forma parte de la transformación digital que viven hoy las empresas de salud y, en últimas, lo que busca es rediseñar el modelo de atención al paciente.

“Las posibilidades son inmensas y apuntan, por un lado, a tener la capacidad de reducir los índices de ciertas enfermedades y en ciertas poblaciones”, menciona Mesa, y pone un ejemplo: “Identificando los grupos de riesgo que tienen posibilidad de contraer una enfermedad respiratoria aguda, y al tiempo empoderando al paciente de una manera proactiva en acciones preventivas, se pueden reducir los índices de esta enfermedad”. “El centro de todo es la información y cómo se puede interactuar con ella para dirigirla a promoción y prevención”, agrega Mesa.

Un trabajo de minería

Óscar Mauricio Poveda es ingeniero, experto en big data y vicepresidente de tecnología en una EPS que ya da sus primeros pasos en estos procesos. Afirma que la empresa aseguradora, la IPS o quien esté interesado en sumergirse en este mundo debe, en primer lugar, hacer minería de datos con la información que tenga (proveniente de bases de datos en las entidades públicas, historias clínicas o prescripciones de medicamentos), en busca de necesidades puntuales y dependiendo de su estrategia o modelo de atención.

Y para lograrlo es fundamental que se genere una cultura de los datos, entendida como la posibilidad de que cada actor, ya sea funcionario, prestador o asegurador, sepa valorar y gestionar los datos individuales.

“Big data no es magia, y su éxito depende de la calidad de información que entra al proceso, por lo que palabras como ‘trazabilidad’, ‘integralidad’ y ‘veracidad’ son claves al capturar y procesar los datos”, indica.

Dicho de otro modo, sugiere que todo el sector salud debe comenzar a pensar en esta tecnología, que maneja grandes volúmenes de información a una alta velocidad de respuesta.

“Por ejemplo, todos los aseguradores deberían conocer al detalle a sus afiliados, su círculo familiar y su entorno físico para hacer planes de promoción y prevención asertivos”, añade.

Y si bien insiste en que el big data trabaja con grandes volúmenes de datos (en términos de terabytes), no basta con eso. La información debe ser variada, y se tiene que contar con la capacidad para procesarla a una alta velocidad. Siguiendo con el ejemplo, cuando una EPS obtiene la cantidad de datos necesarios, requiere de la tecnología, tanto en hardware como en software, que permita hacer procesamiento de esa información de una manera ágil. “El resultado se traduce en informes de gestión y tableros de control para el seguimiento de la implementación de los modelos de salud”, señala Poveda.

Con esos insumos también se pueden hacer análisis predictivos y conocer los riesgos de salud de las poblaciones afiliadas para resolver una de las urgencias del sector, que es el trabajo en promoción y prevención, dice Poveda.

Estas predicciones se logran combinando el big data con el machine learning, que, en esencia, es programar los computadores para aprender con base en los grandes volúmenes de información recopilados en un lapso de tiempo. “En otras palabras, una máquina es capaz de predecir, por ejemplo, dónde habrá más mujeres con cáncer de mama, geográficamente hablando, o en qué época del año se va a elevar el índice de mortalidad infantil”, expone.

El proceso debe estar apalancado idealmente en la nube, donde se almacenarán y se procesarán los datos, pues adquirir la infraestructura necesaria, en términos de hardware y software, puede no ser una decisión costo- efectiva. “Hay empresas que alquilan todo el aparataje e, incluso, el software que procesa para generar análisis predictivos”, apunta.

Para que todo tenga éxito no se necesita la administración de un especialista en tecnología, sino más bien a un científico de datos, experto en el sector salud en este caso, para saber buscar información, tomar acciones con lo encontrado y direccionar el proceso hacia un ciclo de mejoramiento continuo, concluye Poveda.

¿Una historia clínica unificada?

Para Juan Manuel Mesa, hay varios asuntos urgentes por resolver para agilizar una implementación óptima del big data en Colombia. Uno, el principal quizás, es construir una historia clínica unificada electrónica que permita la interoperabilidad de los sistemas de información hospitalarios, por ejemplo. Ese proyecto ya se desarrolla en departamentos como Cundinamarca, pero está lejos de extenderse a todo el país. Hoy, cuestiona el experto, cada institución tiene su propia forma de recolectar información bajo sus criterios, y estos muchas veces no son los más propicios pensando en esa iniciativa.

Un ejemplo de uso del ‘big data’

La EPS Salud Vida es una de las que ya incursionan en el uso del big data para tomar decisiones en salud. Esta aseguradora ha visto en esta opción tecnológica una herramienta para caracterizar a su población, dispersa a lo largo del territorio nacional, y agruparla, en principio, en grupos de riesgo. De esa manera, cada usuario puede ser intervenido de forma personalizada. Con el uso de un software especializado pasaron de gestionar 5.000 pacientes el año pasado a más de 80.000 en lo corrido de este.

Hoy trabajan aceleradamente para incluir a toda la población afiliada –1,3 millones de usuarios, la gran mayoría del régimen subsidiado– en una base de datos unificada, de forma que cada uno tenga una hoja de vida no solo con información de contacto, sino con el historial de atenciones y factores de riesgo individuales. Como esta EPS no tiene una red propia de prestadores, conocer esos pormenores e ingresarlos por medio de funcionarios al software, o de forma colaborativa con las propias IPS, es fundamental para hacerles seguimiento a sus afiliados. “El cambio en atención puede ser tan simple como buscar la adherencia a un tratamiento a través de mensaje personalizados, hasta trabajar en prevención de enfermedades de alto en ciertas poblaciones en riesgo”, afirma Claudia Morales, vicepresidenta de salud.

RONNY SUÁREZ@SaludET

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