Big Data y Salud

Según la wikipedia: «Big data» es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del «big data» se encuentran constantemente en movimiento creciente, de esta forma en 2012 se encontraba dimensionada en un tamaño de una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set.

Cuando hablamos de salud poblacional estamos manejando esta cantidad ingente de datos que se almacenan en servidores que recogen de manera local, autonómica, nacional e internacional numerosas variables que hacen referencia a datos intermedios y finales en salud.

Variables físicas medibles, datos analíticos, códigos diagnósticos, códigos de intervenciones y evoluciones de procesos enfermeros, códigos de intervenciones quirúrgicas, de tratamientos médicos, de efectos secundarios-seguridad del paciente, de natalidad, morbilidad y mortalidad… Muchas variables que miles de sanitarios en atención primaria y especializada recogemos sobre la salud de la población.

La relevancia de la ingente cantidad de datos que se pueden obtener de cara a mejorar la respuesta sanitaria y  las fórmulas para poder sacar partido de ellas no están demasiado claras.

Según Enrique Dans en la entrada Big Data e información en salud  «Se calcula que un paciente medio genera alrededor de dos gigas de información, que crecen rápidamente en el caso de determinados tratamientos. ¿De qué tipo de información hablamos? De todo un poco: desde información perfectamente tabulada, como en el caso de resultados de analíticas, hasta datos no estructurados, como imágenes de todo tipo o lecturas de parámetros variados. Toda ella es información digitalizable, pero en muy pocos casos se digitaliza y almacena adecuadamente. Sin duda, un campo perfecto para la aplicación de técnicas de Big data, no solo por una cuestión de aplicación al paciente, sino también – y con grandes posibilidades – al tratamiento de la información agregada.»

Hace tan solo unos meses  Bonnie Feldman  publicó un el informe  “Big Data Healthcare Hype and Hope” donde explica cómo Big Data  está haciendo evolucionar el mundo  sanitario.

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Y cada vez generamos más datos en salud:

• Nuevas herramientas diagnósticas sofisticadas relacionadas con el mundo digital.
• Terminales de medidas asociados a dispositivos móviles.
• Automedidas por parte del paciente en su domicilio.

Y muchos de esos datos:

• Se registran de forma analógica en un papel, convirtiéndose en información desestructurada y no aprovechable.
• No se registran por ausencia de campos de registro para estas variables o por dejadez profesional, que al medirse y no anotarse … es como si no se hubieran medido.

Pero ¿qué nos puede aportar el manejo eficaz de todos los datos que generamos?. Según Soraya Paniagua en su entrada Big Data en sanidad para predecir, prevenir y personalizar   «El procesamiento  y análisis de todos estos datos puede generar nuevas formas de inteligencia y propiciar una operativa clínica más efectiva y eficaz. Por ejemplo proporcionando información en tiempo real a los técnicos de emergencia, enfermeras y médicos, para mejorar el  triaje, prevenir las infecciones iatrogénicas, los reingresos, los errores de prescripción, de diagnóstico o de tratamiento.»

Es decir podemos mejorar aspectos muy importantes en el diagnóstico, tratamientyo y prevención de riesgos para la población.

Con todo esto se gana en eficiencia ya que la consultora  McKinsey en su informe «The next frontier for innovation, competition, and productivity» estima que con este modelos se podrían ahorrar en EE.UU. más de 300 millones de dólares al año en salud (un 8% del gasto nacional). Este informe se puede descargar en múltiples plataformas y recomendamos su lectura

• Download Executive Summary (PDF–922KB)
• Download Full Report (PDF–6MB)
• Download eBook for Amazon Kindle (MOBI–4MB)
• Download eBook as ePub for Apple iPad, Barnes & Noble Nook, Sony Reader, and other devices (EPUB–3MB)

En un momento de crisis donde se debería invertir en I+D para intentar reestructurar el tejido productivo y donde los modelos de gestión de asistencia sanitaria están convulsos en la mayoría de las autonomías del estado, disponemos de una herramienta de gestión que con una inversión inicial podría alcanzar una eficacia a corto-medio plazo considerable. Pero seguro que otras opciones más a corto plazo serán aplicadas dentro de visiones muy reduccionistas y localistas de la gestión sanitaria.

Llama la atención que la globalidad de la información se enfrenta a la localidad de la gestión en salud, lo cual entorpece claramente los servicios y nos afecta directamente a todos los ciudadanos.

Unas propuestas a gestores pueden ser:

• Generara sistemas de estructuración de datos. Abandono de datos desestructurados.
• Homogenización y normalización de las denominaciones de las variables.
• Sistemas seguros de transmisión, almacenamiento y gestión de grandes cantidades de datos.
• Expertos en gestión de Big Data.

La Big Data es un modelo que mejora la atención y reduce los costes. Con los análisis derivados de la cantidad ingente de datos surgen ciclos de mejora aplicados y una potente herramienta de análisis de las actividades sanitarias que realizamos.

Para completar esta información por parte de alguien mucho más experto que yo en cuestiones de manejo de datos e historia clínica electrónico os remito a la última entrada del blog «Primum non nocere» de Rafa Bravo titulada Da Da Da