La medicina predictiva se prepara para expandirse en el campo de la salud este 2022. El análisis de datos cumple un rol esencial en el sector salud en el tercer año de covid 19. Descubre la importancia de su aplicación aquí.
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) representa un gran aporte y una ventana de posibilidades para la salud. La razón se encuentra en los grandes volúmenes de datos que rodean al sector. Información relacionada a los datos clínicos, hospitales, enfermedades, pacientes o antecedentes, es tratada día a día en un centro de salud.
El análisis de datos brinda nuevas oportunidades de mejora en los procesos de atención médica y prevención de enfermedades. Hoy ofrecer una medicina personalizada y estudiar el comportamiento de la población es posible, siempre y cuando coloquemos el foco en el paciente y sus necesidades.
Detección temprana: lograr una atención y tratamiento especializado para cada tipo de enfermedad, diagnosticada a tiempo.
Medicina personalizada: encontrar patrones de comportamiento en poblaciones con necesidades y características sociosanitarias similares.
Eficacia de fármacos: analizar y monitorear los efectos de un fármaco o tratamiento experimental en pacientes.
HCE (historias clínicas electrónicas): contar con los datos históricos clínicos en formato digital para mejorar la atención del paciente, y a su vez empoderar al personal médico.
No cabe duda que la medicina y la tecnología se encuentran en el mismo camino. El informe de CB Insights confirma que el 86% de las organizaciones proveedoras de asistencia médica utilizan inteligencia artificial en sus establecimientos.
El principal objetivo de la inteligencia artificial (IA) es el procesar y analizar datos médicos ahorrando tiempo e impulsando una mejor gestión sanitaria. Su capacidad de procesamiento de datos permite llegar a dar diagnósticos más precisos y detectar patologías con un margen de error pequeño.
El sector salud a diario genera grandes volúmenes de información. El big data nos ayuda a procesar y estructurar fuentes de datos; permitiéndonos optimizar la atención primaria del paciente, avanzar en la investigación médica y ofrecer mejores soluciones en la prevención de enfermedades. Además, su aplicación permite a los médicos:
El big data resulta en la medicina una herramienta para anticiparse a las necesidades del paciente. Gracias a ello, los centros sanitarios pueden crear sistemas inteligentes de alertas de salud, predecir gastos sanitarios, controlar epidemias, evolución de enfermedades y de pacientes crónicos.
Dentro del sector público el análisis de datos permite crear políticas preventivas específicas como:
o Probabilidad de aparición o progresión de enfermedades.
o Monitoreo de brotes epidémicos o emergencia sanitaria.
o Promoción de campañas y programas de educación en salud.
El modelo SIR es el modelo epidemiológico comúnmente empleado en Salud durante pandemias y enfermedades. Sus siglas hacen mención a la población susceptible (S), población infectada (I) y la población recuperada (R) que participan en el estudio. Este modelo matemático permite predecir el comportamiento de una enfermedad infecciosa, siendo útil para la predicción y toma de decisiones en la salud pública.
En el contexto de Covid 19, el modelo apoya a los profesionales en el análisis de la evolución de un brote o rebrote de una nueva variante. El modelo SIR está compuesto por tres fases, en donde una persona no infectada pasa a contagiarse y luego su organismo logra desarrollar anticuerpos. Cabe mencionar que cada recuperado puede repetir el proceso debido a que la inmunidad es limitada a cierto tiempo.
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El aprendizaje automático o machine learning es una de las tecnologías revolucionarias, junto al big data y al cloud computing, que han impactado en el sector salud. Su capacidad de extraer, analizar y encontrar valor a los datos ha forzado nuevos modelos predictivos y de hallazgos de tendencias en salud.
Dentro de las aplicaciones en el sector podemos rescatar el procesamiento natural del lenguaje (PNL), el reconocimiento de imágenes y el uso del IoT (Internet of things). El machine learning es capaz de extraer el valor de los textos y un gran indicador de fiabilidad para un diagnóstico precoz.
Ante el inminente avance de la medicina el objetivo principal es mejorar la esperanza de vida. En este sentido, el principal reto que involucra el análisis de datos en los centros de salud es su adecuada aplicación. Su capacidad de recoger datos, analizarlos y facilitar decisiones rápidas de manera ineficiente.
La Organización Panamericana de la Salud (OPS) menciona que existe un gasto de por lo menos 30% dirigido al manejo de la información en cada institución médica. En Continua entendemos la oportunidad que esto supone para los profesionales de la salud o de la ciencia de datos, por lo que buscamos potenciar sus habilidades para una mejor lectura y toma de decisiones en cada caso médico.
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CBINSIGHTS, From Drug R&D To Diagnostics: 90 Artificial Intelligence Startups In Healthcare, 2019.
Urueña, M. Ballestero and E. Morais, "Big Data en salud digital," 2017.
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