En la era digital, los datos han trascendido su rol como simple recurso para convertirse en el motor que impulsa la transformación del sector sanitario. Las cifras son contundentes: la sanidad genera más del 30% de los datos mundiales, y esta cifra sigue creciendo a un ritmo acelerado. Si aprovechamos este caudal de información, podemos revolucionar la atención médica, mejorando los diagnósticos, personalizando los tratamientos y optimizando la gestión de los recursos. Al hacerlo, no solo mitigaremos la presión sobre los sistemas de salud, sino que también ofreceremos a los pacientes experiencias más satisfactorias y resultados clínicos superiores.
El poder de la analítica de datos: Mejorar los resultados de los pacientes
Cada día se generan toneladas de historiales médicos en los hospitales. El análisis de los datos históricos y en tiempo real de un paciente ofrece la posibilidad de diseñar tratamientos personalizados y predecir riesgos futuros, lo que permite una intervención temprana. Esto tendrá un impacto positivo tanto en los resultados sanitarios del paciente como en la carga financiera.
Una de las principales instituciones sanitarias del mundo que está aprovechando las ventajas del análisis predictivo es Johns Hopkins. Ha integrado una herramienta llamada Targeted Real-Time Early Warning System» (TREWS). Esta herramienta ayuda a detectar la sepsis en los pacientes. Esto, a su vez, ha permitido a los médicos detectar los primeros signos de sepsis, lo que les ha permitido reducir la mortalidad relacionada con la sepsis en un 50%.
Gracias al análisis predictivo de datos, el Sistema de Salud de la Universidad Nacional de Singapur (NUHS) ha podido identificar a los pacientes con alto riesgo de reingreso hospitalario en un plazo de 30 días. Esto ha permitido reducir las tasas de reingreso y mejorar los resultados de los pacientes.
Además, el análisis de datos puede cambiar las reglas del juego de la medicina de precisión, una nueva tendencia que ofrece una terapia única a cada persona en función de su arquitectura genética, su historial médico y otros hábitos. De este modo, se permite a los médicos prescribir el fármaco más eficaz en lugar de experimentar con los medicamentos. Se trata, sobre todo, de un gran avance para el campo de la oncología.
La analítica de datos ayuda a descubrir patrones, anticipar brotes y proporcionar intervenciones oportunas, sobre todo en enfermedades crónicas, lo que permite a las organizaciones gestionar las afecciones crónicas con mayor eficacia.
El poder de la analítica de datos: Racionalización de las operaciones
La analítica de datos también está racionalizando las operaciones sanitarias. Puede optimizar el uso de los recursos finitos de una organización sin afectar a los resultados ni a la eficiencia. Con la ayuda de la analítica de datos, Stanford Health Care ha optimizado la programación de sus quirófanos. Analiza los datos históricos sobre cirugías, tiempos de recuperación y rotación de pacientes. De este modo, la organización puede realizar más intervenciones al día, mejorando la precisión de la programación y reduciendo el tiempo de inactividad del quirófano.
Del mismo modo, también tiene el potencial de predecir cuántos pacientes vendrían al día utilizando un censo de pacientes del historial anterior; de este modo, se facilita la gestión del personal y la mano de obra.
Además, el análisis de datos es importante para gestionar la cadena de suministro. A partir de datos sobre inventarios y estrategias de compra, los proveedores sanitarios pueden reformar y mejorar sus cadenas de suministro. En los sistemas de las empresas pueden crearse modelos que muestren la demanda de determinados suministros médicos para evitar el impacto de un suministro excesivo o insuficiente. Así se ahorran gastos innecesarios y se dispone de suministros a tiempo.
Abordar los problemas y el aspecto ético
La implantación de la analítica de datos en una institución sanitaria conlleva un amplio abanico de ventajas; sin embargo, los retos también son palpables. El primero es mantener la calidad y el cotejo de la información sanitaria. La información sanitaria está principalmente desestructurada, disponible a través de múltiples bases de datos y, a menudo, incompleta, lo que socava cualquier forma de análisis y toma de decisiones. Por lo tanto, sería muy arriesgado que las decisiones se tomaran únicamente sobre la base de los datos; de ahí la necesidad de un recurso que ayude a tomar decisiones informadas tras considerar todos los aspectos.
Otra cuestión crucial que no puede ignorarse es la preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos. Los datos médicos son muy sensibles y cualquier violación puede comprometer la confidencialidad del paciente. Además, la prevalencia de posibles sesgos en los algoritmos predictivos suscita preocupaciones relacionadas con la equidad y la justicia del tratamiento. Así pues, esto exige la necesidad de mantener la transparencia sobre el uso de los datos al tiempo que se recibe el consentimiento de los pacientes y sus familiares. Por lo tanto, es de suma importancia que las organizaciones sanitarias mantengan un equilibrio entre innovación y responsabilidad. Esto ayudará a superar los problemas éticos sin comprometer el bienestar de los pacientes.
Conclusión
La analítica de datos ha abierto un nuevo capítulo en la historia de la medicina, pero también plantea desafíos importantes. La privacidad de los datos, la interoperabilidad de los sistemas y la necesidad de contar con profesionales capacitados son solo algunos de los obstáculos que debemos superar. Sin embargo, las oportunidades son inmensas. Al aprovechar el poder de los datos, podemos acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos, mejorar la prevención de enfermedades y transformar la experiencia del paciente. La clave está en desarrollar soluciones tecnológicas innovadoras y en fomentar una cultura de datos dentro de las organizaciones sanitarias.
Fuente WEB | Editado por CambioDigital Online
