Análisis para aprovechar el big data
El big data en la atención de la salud aumenta sin cesar. 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 experiencia del cliente (CX). Todas contribuyen. Ese caudal de información...
Integración de datos en el cuidado de la salud
Las empresas modernas de cuidado de la salud operan con una gran cantidad de información, pero a menudo está distribuida entre diferentes sistemas. Por ello es prioritaria la integración de datos para aprovechar de la mejor manera posible el creciente big data médico. El objetivo general es proporcionar una vista completa la información...
Edge computing y 5G, útiles en el sector salud
La computación en el borde o edge computing y 5G (quinta generación de comunicación móvil) son dos tendencias tecnológicas a observar conforme se acerca el cierre de 2020. Combinadas, ambas tecnologías permiten transmitir, procesar y almacenar información con mayor velocidad y confiabilidad, lo cual es crucial conforme aumenta el volumen de datos.
Interoperabilidad, clave para mejorar la atención a la salud
La pandemia de COVID-19 ha profundizado la necesidad de lograr la interoperabilidad de los sistemas de información. Ello implica el desarrollo de aplicaciones y dispositivos interconectados que permitan el intercambio de datos entre médicos, pacientes y gestores y su uso cooperativo para mejorar la salud de la población, garantizar la continuidad de la asistencia sanitaria y reducir costos.
Datos en la atención médica: cómo almacenarlos
Los datos en la atención médica han transformado la industria de la salud. La capacidad de recopilar, almacenar y analizar cantidades masivas de información puede ayudar a las organizaciones a lograr una ventaja competitiva y mejorar la experiencia del paciente mediante un tratamiento más personalizado. Los datos relacionados con la salud se pueden utilizar para identificar patrones y...
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...
Administración de datos en el sector salud
Tener una buena administración de datoses cada vez más importante para todas las organizaciones. Por supuesto, la industria del cuidado de la salud no está exenta de esta necesidad. Sin embargo, el creciente volumen de datos médicos en la atención sanitaria moderna dificulta la consecución de una administración de datos adecuada. Ahora bien,...
Empoderamiento de datos en la salud
En el sector salud, lo mismo que en cualquier otra vertical de negocios, el empoderamiento de datos resulta crucial, pues los datos sin inteligencia son simplemente datos. Por lo tanto, la inteligencia es la base para comprender qué datos tienen las instituciones sanitarias, dónde están ubicados, dónde se originaron y cómo se transformaron. También permite controlar...
Speech analytics en los servicios de salud
La pandemia de COVID-19 ha implicado una importante sobrecarga de trabajo para las instituciones de salud. Para atender de manera eficiente la emergencia sanitaria y mejorar la experiencia de los pacientes, fue menester echar mano de las TIC. Sirven para diversas actividades, desde agilizar el cuidado brindado a los pacientes hasta implementar un buen rastreo de contactos o implementar chatbots para...
Data governance en el sector sanitario
La atención sanitaria genera y gestiona una cantidad siempre creciente de datos, muchos de ellos no estructurados. Para asegurarlos y extraer valor de ellos se requiere de una buena gobernanza de datos, también llamada data governance. Esto se refiere al conjunto de procesos, roles, políticas, estándares y métricas para el uso eficiente de los datos.
