Observabilidad de los datos médicos
El cuidado de la salud produce enormes cantidades de datos. De hecho, se calcula que alrededor del 30% de los datos generados en el mundo provienen de la atención sanitaria. Ahora bien, para aprovechar ese big data se requiere contar con una buena observabilidad de los datos médicos. La finalidad es lograr que sean utilizables.
Análisis de datos en la asistencia sanitaria: su importancia
En los últimos años la industria de la salud ha dado un salto importante en la transformación digital, aprovechando las nuevas tecnologías, en particular el análisis de datos, para avances significativos en investigación, diagnóstico y procesos más eficientes. De acuerdo con un estudio reciente de la Society of Actuaries, se estima que el 60% de los profesionales...
Dark data: la importancia de convertirlo en ventaja
Los datos recopilados en las empresas —incluidas las dedicadas al cuidado de la salud— se consideran cada vez más una ventaja que un dolor de cabeza. Actualmente, es muy alto el valor de la información que llega a las organizaciones desde fuentes externas. Lo mismo de la proveniente de las personas, los procesos y las tecnologías...
Análisis predictivo en la atención médica
El análisis predictivo es una técnica estadística que utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para encontrar patrones en los datos clínicos. Para ello, utiliza tanto datos históricos como recopilados en tiempo real. En ambos casos, debidamente entrenados, los algoritmos pueden generar información precisa y procesable. En el cuidado de la salud,...
Datos de buena calidad para mejorar la atención médica
La buena calidad de los datos en la salud puede determinarse en la medida en que contribuyen a mejorar la atención de los pacientes. Lo hacen al mostrar lo que funciona bien dentro de una organización y dónde existe margen de mejora. Por otra parte, los datos de mala calidad suelen desembocar en una atención deficiente....
Análisis del big data médico
El big data en el cuidado de la salud crece sin cesar conforme las organizaciones sanitarias emplean las TIC en más procesos. Sus fuentes son diversas: centros de contacto; consultas de telemedicina; dispositivos de la Internet de las Cosas Médicas (IoMT); expediente clínico electrónico (ECE), transacciones con los proveedores o encuestas de satisfacción para evaluar la...
Almacenamiento de archivos y objetos
Esta década se perfila como el periodo histórico de “los felices años 20” de los datos no estructurados. De acuerdo con Gartner, las tasas de crecimiento de datos no estructurados ha alcanzado el 30% anual. Ello significa que los volúmenes totales de datos no estructurados casi se cuadriplicarán para 2027. Tal crecimiento de...
Analíticos predictivos en salud: razones por qué usarlos
Entre las principales razones para usar los analíticos predictivos en salud se cuentan: reducción de tiempos, mejores diagnósticos, prevención de deterioro y la aprobación acelerada de medicamentos. En este escenario los analíticos predictivos cobran una mayor relevancia, dado su potencial para incrementar la prevención de enfermedades, reducir costos y mejorar los servicios de salud.
Tecnologías digitales para después del confinamiento
Las tecnologías digitales son necesarias para retomar la vida tras el confinamiento. Nuestro mundo ha cambiado drásticamente en los últimos meses y, al menos por un tiempo, nos hemos tenido que adaptar a la nueva realidad y modificar nuestra vida cotidiana. Nos hemos visto forzados a un confinamiento y distanciamiento social que nos permite mantenernos resguardados en la actual contingencia sanitaria.
El peso de los datos sin utilizar
En el cuidado de la salud, como en todas las industrias, se generan enormes cantidades de datos cada día. Ahora bien, una parte significativa de dicho big data no tiene una utilidad inmediata. De hecho, suele conservarse ya sea por requisitos regulatorios o bien, por simple inercia. Es así que se convierte en un conjunto de...
