El beneficio del uso de big data en el sector salud - Salud Electrónica

El beneficio del uso de big data en el sector salud

El uso de Big Data ha transformado diversos sectores, y uno de los más impactados es el sector salud. Con el constante avance tecnológico, la recopilación y análisis masivo de datos permite una mejora significativa en la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la calidad de la atención al paciente. A través del uso de herramientas de Big Data, es posible predecir tendencias, personalizar tratamientos y optimizar recursos, lo que resulta en un sistema de salud más ágil, accesible y efectivo. Exploremos los beneficios del uso de Big Data en el sector salud, destacando su impacto en la gestión de la salud pública y la mejora de los procesos administrativos.

  1. Diferentes formas de recopilar datos, se pueden recopilar los datos de una fuente de datos como los datos médicos que pueden provenir de diversas fuentes ya se por historias clínicas, dispositivos médicos, imágenes médicas, registros de laboratorio y mas. Los datos también pueden estar en diversos formatos(estructurados, semi-estructurados y no estructurados), lo cual requiere un procesamiento adecuado para su análisis.
  2. Limpiar y preparar los datos nos ayuda a un mejor análisis, al eliminar datos duplicados o corruptos, tener un manejo adecuado de aquellos valores nulos al optar por eliminar filas con estos valores o utilizar técnicas de imputación para completar valores, tener una normalización de valores estándar para el mejor procesamiento de datos.
  3. La intergración de datos de fuentes distintos como de hospitales, laboratorios y dispositivos, ayudan a obtener una visión mas relativa de lo que se realiza o se necesita analizar.
  4. Al explorar los datos por medio de herramientas de visualización como las tablas dinámicas, gráficos de barras, diagramas de dispersión, etc, nos da una visión inicial y nos ayuda a detectar patrones para luego aplicar modelos estadísticos que nos permite identificar tendencias, promedios y relaciones entre diferentes variables.
  5. El uso de herramientas de Big data como Hadoop y Spark permiten procesar grandes volúmenes de datos distribuidos son especialmente útiles al momento de trabajar con datos no estructurados o semi-estructurados. Con bases de datos NoSQL(MongoDB o Casandra) permiten almacenar grandes cantidades de datos no estructurados, como imágenes médicas o registros de dispositivos, junto que puede complementar con plataforma de análisis en la nube como AWS (Amazon Web Services) o Google Cloud que ofrecen servicios diseñados para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos médicos utilizando IA.
  6. Al usar herramientas de visualización de datos como Power BI o Tableau, pueden presentar los resultados de manera comprensible para los profesionales de la salud con dashboards interactivos o personalizables, mapas de color, gráficos de tendencia.
  7. Al monitorear esto datos obtendremos una mejora continua ya que la retroalimentación que se obtiene de los usuarios (médicos, coordinadores, auxiliares) nos da ideas de mejora a nuestro aplicativo.

Conclusión: El análisis de grandes volúmenes de datos médicos utilizando Big Data no solo optimiza la atención al paciente, sino que también mejora la gestión de los recursos, acelera la investigación y permite una mejor personalización del tratamiento. Con la combinación de tecnologías de procesamiento, análisis avanzado y visualización adecuada, se puede transformar grandes cantidades de datos médicos en información valiosa para la toma de decisiones en el ámbito sanitario.

Referencias

Sydle. (2024, 13 diciembre). A

plicaciones del Big Data en la salud. Blog SYDLE. https://www.sydle.com/es/blog/aplicaciones-big-data-salud-6511fd80f8955c2bef737329

De la Iglesia, E. D. (2024, 13 noviembre). Visualización de datos médicos. Campus Health Tech. https://campushealthtech.com/blog/visualizacion-de-datos-medicos/

Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad. (s. f.). https://www.powerdata.es/big-data

Neuroeconomix_Ad. (2023, 17 febrero).

Big Data: análisis en salud. Neuroeconomix. https://neuroeconomix.com/es/big-data-analisis-en-salud/

David Vélez

Soy David, Gerente de Salud Electrónica, mi pasión es ofrecer productos innovadores e integrales que aporten a los procesos en salud para mejorar la eficiencia de las instituciones.

Formación académica:

Cuento con la siguiente experiencia laboral:

  • Director médico en instituciones de alta complejidad.
  • Coordinador de servicios hospitalarios y ambulatorios.
  • Docente universitario.

En mi tiempo libre me gusta cocinar, leer sobre tecnología y actualidad.

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