Big Data y analítica
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...
Tableros de atención médica: su utilidad
En el cuidado de la salud se utilizan cada vez más herramientas de inteligencia empresarial, como los tableros de atención médica. También conocidos como dashboards, los tableros son herramientas analíticas que presentan de forma gráfica la información de valor extraída de los datos. Para ello, se hacen uso de indicadores clave de desempeño o Key Performance...
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....
Data literacy para el cuidado de la salud
La data literacy o alfabetización de datos consiste en la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto. Es un componente de la destreza digital. De acuerdo con la definición de Gartner, incluye la capacidad de describir la aplicación de los datos y el valor resultante. Es decir, se trata de la comprensión fundamental de...
Los costos ocultos de los datos no estructurados
Las empresas de hoy en día recopilan más datos que nunca y este cúmulo de información sigue creciendo a un ritmo exponencial. Esta situación les permite tomar mejores decisiones de negocio, pero también surgen nuevos desafíos. Hoy en día se generan mayormente datos no estructurados (dark data o datos oscuros). Suman del 80% al 90%, según...
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.
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...
Datos médicos: la importancia de aprovecharlos
Los datos médicos se han vuelto fundamentales para garantizar que los equipos médicos puedan mejorar el tratamiento de los pacientes. Sin embargo, la gestión de estos datos no estructurados, almacenados en silos ampliamente distribuidos y rápidamente crecientes, es un reto cada vez mayor. La tecnología heredada ralentiza las decisiones de los médicos. También...
Automatización en farmacias para mejorar el negocio
Como en otras áreas de la atención sanitaria, la automatización en farmacias puede ser muy beneficiosa. tiene usos tanto para mejorar sus procesos internos como la atención al cliente. El ingeniero en sistemas Julio García, Business Developer Manager de Logicalis en México y Puerto Rico ahonda en el tema en entrevista con VínculoTIC. Fundada en 1997...
