Cómo las aplicaciones de Big Data en hospitales pueden ayudarnos a prepararnos para futuras crisis de salud - Forbes.com
· · Founder, President and CEO of Fidelis Marketing Group, overseeing the promotion of memberships and tours at luxury resorts in Latin America.
Cómo las aplicaciones de
Big Data en hospitales pueden ayudarnos a prepararnos para futuras crisis de
salud
Si bien las repercusiones
de la última pandemia son un motivo de preocupación, también han puesto de
manifiesto lagunas obvias en los sistemas de salud del mundo. No ha habido un
plan coherente para tratar una enfermedad desconocida, y no hay forma, aparte
de la auto información, de rastrear los resultados a escala global para ver qué
tratamientos son los más efectivos. Como alguien con 20 años de experiencia en
análisis de datos, creo que aquí es donde entra el “Big Data”, y las
aplicaciones de “Big Data” podrían extenderse mucho más allá de una sola crisis
de salud.
Aplicación de prácticas e infraestructura de marketing de Big Data a la atención médica
La semilla de esta idea fue sembrada por un querido amigo, Todd Rogers, socio gerente de una plataforma de inteligencia empresarial y computación en la nube para la propiedad vacacional. Desafortunadamente, en 2016, Todd fue diagnosticado con cáncer de pulmón y, mientras estaba en tratamiento, se dio cuenta de que los profesionales médicos no tienen la infraestructura para capturar, y mucho menos analizar, datos a gran escala. Si bien tienen acceso a revistas médicas y científicas para aprender sobre nuevos estudios y técnicas, y libros de texto sobre procedimientos de atención estándar para diversos problemas de salud, no necesariamente tienen acceso a conjuntos de datos que les permitan ver las tasas de éxito de cada plan de tratamiento a escala global o como una comparación lado a lado. Debido a esto, los proveedores de atención médica podrían estar perdiendo información valiosa y la gran cantidad de conocimiento que contiene que podría ayudar a salvar muchas vidas.
La infraestructura para esto no necesariamente tendría que ser complicada; de hecho, creo que podría ser simple: todo lo que se necesitaría es una de las compañías de análisis líderes en el mundo para escribir un programa simple en el que cada hospital pueda ingresar sus datos por categoría. Si la categoría es "cáncer", por ejemplo, el hospital podría ingresar el tipo de cáncer, ubicación, institución médica, fecha de diagnóstico, métricas del paciente (edad y peso), tratamiento, duración del tratamiento, efectos secundarios y resultados. Esto se compilaría a escala global, y cuando los proveedores se enfrentan a un paciente que padece el mismo tipo de cáncer, pueden buscar fácilmente por estas métricas y encontrar el curso de tratamiento más eficiente respaldado por datos.
¿Podría Big Data a prueba de pandemia ser el futuro?
Si bien la aplicación de una infraestructura de datos tan grande no podría evitar la aparición de enfermedades imprevistas, podría ayudar en la detección en etapas tempranas y la implementación de planes de prevención a escala global, y también podría ayudar a identificar rápidamente los tratamientos más efectivos. Esto significa que los países podrían prepararse más rápido y detener los virus emergentes antes de que tengan la oportunidad de alcanzar una escala pandémica.
Todos los datos de diagnóstico y tratamiento estarían fácilmente disponibles, por lo que los países que enfrentan signos tempranos de infección y aquellos que aún no han alcanzado su pico de infección podrían estar armados con el conocimiento sobre el mejor curso de acción para tomar en el tratamiento de aquellos infectados con el virus y podrían prepararse en consecuencia. Pueden prepararse aumentando la producción de equipos de protección personal o comenzando a convertir otros edificios en hospitales improvisados para garantizar que haya camas adecuadas cuando la pandemia llegue a su punto máximo.
Hospitales competitivos, mejor financiamiento y aplicaciones comerciales
En un sistema de salud con fines de lucro como el de los Estados Unidos, la recopilación de estos datos podría ayudar a los pacientes a determinar qué proveedor de atención médica fue el más eficaz para proporcionar ciertos tipos de atención. Si un paciente fuera diagnosticado con un tipo raro de cáncer, podría investigar qué hospitales tenían la mejor tasa de éxito o planes de tratamiento para ese tipo de cáncer. Esto no solo podría significar que el paciente podría tomar una decisión informada sobre el proveedor con el que decidió buscar tratamiento, sino que también idealmente significaría que los hospitales competirían para proporcionar la mejor atención posible.
Debido a que un gran porcentaje de la atención médica en los Estados Unidos está financiado por el gobierno, la aplicación de Big Data también podría usarse para descifrar dónde se necesitaban más fondos. Esto podría hacerse analizando los datos disponibles sobre las tasas de éxito, los motivos del fracaso u otras métricas. En este escenario, si un hospital cita la falta de equipos o instalaciones desactualizadas como una razón para la pérdida de vidas, el gobierno federal podría otorgar fondos adicionales a ese hospital para garantizar que esté bien equipado para brindar la mejor atención posible.
Aplicación de prácticas e infraestructura de marketing de Big Data a la atención médica
La semilla de esta idea fue sembrada por un querido amigo, Todd Rogers, socio gerente de una plataforma de inteligencia empresarial y computación en la nube para la propiedad vacacional. Desafortunadamente, en 2016, Todd fue diagnosticado con cáncer de pulmón y, mientras estaba en tratamiento, se dio cuenta de que los profesionales médicos no tienen la infraestructura para capturar, y mucho menos analizar, datos a gran escala. Si bien tienen acceso a revistas médicas y científicas para aprender sobre nuevos estudios y técnicas, y libros de texto sobre procedimientos de atención estándar para diversos problemas de salud, no necesariamente tienen acceso a conjuntos de datos que les permitan ver las tasas de éxito de cada plan de tratamiento a escala global o como una comparación lado a lado. Debido a esto, los proveedores de atención médica podrían estar perdiendo información valiosa y la gran cantidad de conocimiento que contiene que podría ayudar a salvar muchas vidas.
La infraestructura para esto no necesariamente tendría que ser complicada; de hecho, creo que podría ser simple: todo lo que se necesitaría es una de las compañías de análisis líderes en el mundo para escribir un programa simple en el que cada hospital pueda ingresar sus datos por categoría. Si la categoría es "cáncer", por ejemplo, el hospital podría ingresar el tipo de cáncer, ubicación, institución médica, fecha de diagnóstico, métricas del paciente (edad y peso), tratamiento, duración del tratamiento, efectos secundarios y resultados. Esto se compilaría a escala global, y cuando los proveedores se enfrentan a un paciente que padece el mismo tipo de cáncer, pueden buscar fácilmente por estas métricas y encontrar el curso de tratamiento más eficiente respaldado por datos.
¿Podría Big Data a prueba de pandemia ser el futuro?
Si bien la aplicación de una infraestructura de datos tan grande no podría evitar la aparición de enfermedades imprevistas, podría ayudar en la detección en etapas tempranas y la implementación de planes de prevención a escala global, y también podría ayudar a identificar rápidamente los tratamientos más efectivos. Esto significa que los países podrían prepararse más rápido y detener los virus emergentes antes de que tengan la oportunidad de alcanzar una escala pandémica.
Todos los datos de diagnóstico y tratamiento estarían fácilmente disponibles, por lo que los países que enfrentan signos tempranos de infección y aquellos que aún no han alcanzado su pico de infección podrían estar armados con el conocimiento sobre el mejor curso de acción para tomar en el tratamiento de aquellos infectados con el virus y podrían prepararse en consecuencia. Pueden prepararse aumentando la producción de equipos de protección personal o comenzando a convertir otros edificios en hospitales improvisados para garantizar que haya camas adecuadas cuando la pandemia llegue a su punto máximo.
Hospitales competitivos, mejor financiamiento y aplicaciones comerciales
En un sistema de salud con fines de lucro como el de los Estados Unidos, la recopilación de estos datos podría ayudar a los pacientes a determinar qué proveedor de atención médica fue el más eficaz para proporcionar ciertos tipos de atención. Si un paciente fuera diagnosticado con un tipo raro de cáncer, podría investigar qué hospitales tenían la mejor tasa de éxito o planes de tratamiento para ese tipo de cáncer. Esto no solo podría significar que el paciente podría tomar una decisión informada sobre el proveedor con el que decidió buscar tratamiento, sino que también idealmente significaría que los hospitales competirían para proporcionar la mejor atención posible.
Debido a que un gran porcentaje de la atención médica en los Estados Unidos está financiado por el gobierno, la aplicación de Big Data también podría usarse para descifrar dónde se necesitaban más fondos. Esto podría hacerse analizando los datos disponibles sobre las tasas de éxito, los motivos del fracaso u otras métricas. En este escenario, si un hospital cita la falta de equipos o instalaciones desactualizadas como una razón para la pérdida de vidas, el gobierno federal podría otorgar fondos adicionales a ese hospital para garantizar que esté bien equipado para brindar la mejor atención posible.
Cambiando a un futuro con
Big Data
Si bien el cambio a la utilización de grandes datos en la atención médica ha comenzado, ha tardado en ponerse al día; algunos lo han usado a pequeña escala, como los hospitales de París que intentaron identificar tendencias en torno a la demanda de médicos a través de análisis de grandes datos para garantizar que los hospitales estuvieran bien.
Si bien el cambio a la utilización de grandes datos en la atención médica ha comenzado, ha tardado en ponerse al día; algunos lo han usado a pequeña escala, como los hospitales de París que intentaron identificar tendencias en torno a la demanda de médicos a través de análisis de grandes datos para garantizar que los hospitales estuvieran bien.
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