Big Data y analítica
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.
Big Data en la atención médica: aplicaciones prácticas
El análisis del Big Data en la atención médica puede tener muchos resultados positivos. Puede, por ejemplo, ayudar a prevenir epidemias, hallar curas a enfermedades, reducir costos hospitalarios, mejorar la gestión de los establecimientos, evaluar tratamientos en menor tiempo, involucrar más a los pacientes en el cuidado de su propia salud e incluso prevenir suicidios. Un caso interesante...
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....
IoMT y big data contra infecciones nosocomiales
La IoMT (Internet of Medical Things) y big data son grandes armas contra las infecciones nosocomiales. También conocidas como infecciones intrahospitalarias, son uno de los principales problemas que se enfrentan en los hospitales de todo el mundo, tanto en países desarrollados como en vías de desarrollo. Las infecciones más comunes son las de vías urinarias, las bacteriemias (en la sangre), las de...
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.
Democratización de datos en el cuidado de la salud
La democratización de datos permite a las empresas, entre ellas clínicas y hospitales, tomar decisiones precisas, oportunas y basadas en datos, no en intuiciones. Sin embargo, se trata de un proceso complejo que impacta en todas las dimensiones de la organización. Por ello, debe planificarse de forma equilibrada y coherente. El informe The Denodo Data Gap...
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...
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,...
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...
Analítica del big data en la salud: algunos ejemplos
La analítica del big data implica una profunda transformación en el cuidado de la salud. Entre otras posibilidades, tiene el potencial de reducir costos de tratamientos, ayudar a predecir brotes epidémicos, evitar enfermedades prevenibles y mejorar la calidad de vida de las personas en general. También puede contribuir a optimizar la administración de los hospitales. Un ejemplo de esto...
