Sacar partido de los datos que brinda Big Data para su aprovechamiento en el amplio terreno de la salud abre un abanico de oportunidades hasta ahora inédito pero, a su vez, plantea no menores desafíos.
Un uso eficiente de Big Data, sin duda, está mejorando la actividad sanitaria en sentido amplio, incluyendo el modo de trabajar de médicos y hospitales o el trato al paciente, además de impulsar la investigación, ahorrar costes a nivel empresarial y mejorar la gestión de la política sanitaria pública o privada.
Dentro de la revolución de datos que nos ha traído la era digital, la minería de datos o data mining es una disciplina que busca descubrir patrones en grandes conjuntos de datos para la consulta y el análisis.
Si bien anteriormente se llevaba a cabo en sistemas convencionales de tipo relacional, ahora empiezan a utilizarse también tecnologías del Big Data para su adaptación al actual contexto digital.
Plantearse cómo utilizar la minería de datos en la industria sanitaria y farmacéutica significa tanto poder llevar a cabo análisis tradicionales como usarlo para extraer valor del Big Data. Que los grandes datos y su tratamiento supongan un gran avance a la hora de reducir costos y proporcionar exactitud no significa que los datos relacionales deban descartarse.
De hecho, el data mining no es un concepto nuevo. Por lo tanto, de ambas bases de datos podemos obtener conocimiento, pero optimizar los resultados dependerá de una serie de factores a tener en cuenta. Sobre todo, dentro de este último campo, una revolución de dimensiones desconocidas, pues las principales dudas surgen sobre todo en torno al actual universo digital.
No en vano, el universo digital está caracterizado por datos heterogéneos que se multiplican de forma exponencial y plantean difíciles retos a nivel tecnológico y de seguridad. ¿Qué hacer, cómo proceder? Junto a las grandes oportunidades llegan dudas.
Mirar a nuestro alrededor para observar cómo lo están haciendo otros cuyos proyectos son un éxito es importante al plantear proyectos, así como establecer el modus operandi a partir de las posibilidades que nos ofrecen los distintos actores y recursos que tenemos a nuestra disposición.
Siempre, lógicamente, dentro de la legalidad, teniendo en cuenta que se trata de una cuestión relativamente nueva, cuya legislación se encuentra en constante evolución para ajustarse a esta cambiante realidad.
Impulsores de los proyectos
Las iniciativas suelen promoverlas médicos e investigadores y surgir en escenarios públicos o privados que, de igual modo, planteen necesidades que den lugar a aquellas.
Entre otras posibilidades, los proyectos surgirán tanto de los marcos de gestión de las organizaciones públicas o privadas como de planteamientos científicos, además de los diferentes requerimientos prácticos a nivel médico o empresarial en distintos escenarios de la salud.
A nivel tecnológico, más allá de que los programadores supongan un apoyo necesario, también es cierto que las herramientas para su realización son claves para suplir la carencia de esa preparación técnica.
Igualmente, los data scientist que reúnen un perfil adecuado y, en todo caso, se hace necesario disponer de la formación y experiencia suficiente para no caer en errores comunes como la creación de modelos deficientes o no ser capaz de cumplir los estrictos requisitos de documentación.
Uso en muy distintas áreas
La minería de datos puede ayudar a lograr cambios decisivos en el sector de la salud. Son casi infinitas las posibilidades de avance en campos como la medicina moderna, la gestión hospitalaria, la detección del fraude en los seguros de salud, la investigación clínica o la fabricación de mejores medicamentos, incluso personalizándolos.
Se trata, en suma, de facilitar la optimización de resultados y procesos en el campo de la salud aportando innovaciones y eficiencia. A su vez, son muchos y muy distintos los actores incluidos en el ámbito de la salud.
Desde los laboratorios farmacéuticos, las oficinas de farmacia, los institutos científicos o los centros de salud (clínicas, hospitales) hasta las empresas dedicadas a los seguros de salud, pongamos por caso.
De igual manera que pueden avanzar de forma separada o aprovechando sinergias, los grandes datos abren grandes posibilidades a la interacción entre ellos y también con respecto a actores externos y sus respectivas fuentes de datos aprovechables.
De acuerdo con la conocida definición de Eisenbach de e-salud, más allá de hacer negocio, aprovechar la mina de oro que representa Big Data significa tener claro que la aplicación de la e-salud al entorno sanitario a menudo exige una actitud comprometida.
Problemas y desafíos
Como hemos citado, el uso de grandes datos relativos al área de sanidad conlleva tanto ventajas como inconvenientes, una cara y una cruz que también condiciona su uso. De poco servirá tener un buen planteamiento, las necesarias herramientas y destreza para llevarlo a cabo sin una adecuada gestión de calidad de datos.
No contaremos con la fiabilidad necesaria y, obviamente, tampoco podremos considerar como tales los resultados o decisiones basadas en datos que no cuentan con la calidad necesaria.
En efecto, la importancia de la calidad de los datos para realizar análisis de datos es otro aspecto clave en entornos tradicionales, híbridos o de Big Data, obligando a llevar a cabo un necesario data governance en el que se incluya una buena política de calidad de datos.
No se trata de que sean correctos sino de profundizar en sus distintas dimensiones y enmarcarlos en un eficiente gobierno de datos. En particular, el ecosistema médico dispone de una gran cantidad y variedad de información en constante crecimiento procedente de distintas fuentes susceptibles de análisis.
Entre otras, fuentes que proporcionan datos desestructurados obtenidos de la monitorización de pacientes, de investigaciones científicas o académicas, de archivos de pruebas médicas o de los historiales de los pacientes o, por ejemplo, de las redes sociales.
Ello implica muy habitualmente la necesidad de la integración, otro reto insoslayable que debe abordarse para conseguir la viabilidad de proyectos de data mining u otros relacionados con los grandes datos.
En suma, saber elegir las tecnologías adecuadas para cada proyecto es básico para obtener el máximo potencial de la inteligencia artificial o de herramientas estadísticas avanzadas para revelar las tendencias, patrones y relaciones ocultas.
Unas y otras medidas ayudarán a dar respuesta a aspectos capitales en iniciativas relacionados con la industria sanitaria y farmacéutica, entre otros hallar patrones que permitan tomar mejores decisiones.
Solo así es posible obtener el mayor potencial de la información, sin olvidar en ningún momento la importancia de respetar la normativa de protección de datos con el fin de no violar la privacidad de las personas.
