Aplicaciones de la ciencia de datos en salud.

Los avances tecnológicos en Data Science y Big Data han llevado a una revolución incluso en el campo de la asistencia sanitaria. Dado que la cantidad de datos que se generan en cada momento en el dominio de la atención médica es enorme, las aplicaciones de big data, así como las tecnologías de la ciencia de datos, son muy relevantes hoy en día.

Al principio, los registros de atención médica solían almacenarse como copias impresas, cuya práctica se ha vuelto cada vez más difícil de mantener, ya que la cantidad de información que se almacena aumenta dinámicamente en cada momento. Aquí está la necesidad de una herramienta que pueda servir para recopilar, clasificar, guardar e interpretar volúmenes masivos de datos.

Datos de salud

Los diferentes tipos de datos que se crean en una clínica u hospital se pueden clasificar en tres.

  • Datos clinicos

Estas son las recetas, notas médicas realizadas por enfermeras, farmacéuticos y médicos, y también informes del laboratorio, imágenes médicas, departamentos de seguros y farmacias.

  • Datos del paciente

Esto incluye todos los registros de pacientes que se almacenan electrónicamente.

  • Datos del sensor

Estos son los datos generados por la máquina que se derivan de los monitores, el tráfico del sitio web, las publicaciones en las redes sociales, los datos de atención de emergencia, los artículos en revistas médicas y las fuentes de noticias.

El potencial de mantener estos registros de salud electrónicamente ha revolucionado literalmente el dominio de la atención médica. Todos los aspectos de la toma de decisiones clínicas, así como la atención al paciente, pueden mejorarse en gran medida gracias a la disponibilidad de datos estructurados que pueden rastrearse fácilmente.

Aplicaciones en Salud

  • Soluciones de datos

Un registro de salud electrónico completo (EHR) o un registro médico electrónico (EMR) es un solo archivo que puede contener todos los datos clínicos actualizados, datos de pacientes y datos de sensores de cada paciente individual al que también se puede acceder a través de cualquier red.

  • Terapia contra el cáncer

El análisis predictivo se puede hacer utilizando tecnologías de ciencia de datos para que los patrones de hábito y las condiciones preexistentes se puedan usar para predecir la vulnerabilidad de un individuo al cáncer.

  • Monitorización del paciente

Los pacientes en unidades de cuidados intensivos y salas de emergencia suelen estar conectados a dispositivos que tienen sensores para controlar continuamente su presión arterial, frecuencia respiratoria y latidos cardíacos. A pesar de que es imposible para los humanos mantener un seguimiento constante de esto, las máquinas pueden programarse para responder incluso a un ligero cambio en el patrón.

  • Administracion hospitalaria

Las tecnologías de ciencia de datos y las aplicaciones de datos grandes ayudan a proporcionar un flujo sin problemas en los procesos administrativos. Los proveedores de atención médica tienen acceso a datos de diversas fuentes y, debido a que es más fácil planificar y administrar los recursos en caso de brotes epidémicos importantes o incluso de calamidades naturales.

  • Promover el desarrollo de negocios

En el caso de los hospitales que forman parte del turismo médico y los grupos corporativos, la ciencia de la información ayuda a formular planes de negocios para mejorar los negocios. Las soluciones inteligentes ayudan a mejorar la rentabilidad de los hospitales para la administración y el personal, lo que aumenta indirectamente la calidad de la atención al paciente y la satisfacción del cliente.

  • Prevención y detección de fraudes.

La ciencia de datos ayuda a prevenir una gran variedad de errores humanos que pueden ocurrir en varias etapas de la atención médica. Además, se pueden prevenir reclamaciones de seguros fraudulentas.

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