Big Data y analítica
Analítica de datos para mejorar la atención sanitaria
Las acciones para contener la pandemia de COVID-19 generan un big data considerable. Soluciones en la nube, como SAS Viya, facilitan mucho su manejo, pues permite procesarlo mediante herramientas de analítica de datos y algoritmos de machine learning diseñados para ayudar en la toma de decisiones. Viya está disponible en la nube 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...
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...
Análisis eficiente de datos
Los datos empresariales son vistos cada vez con mayor frecuencia como una potencial fuente de información para mejorar la toma de decisiones. La tendencia es común en industrias de todas las verticales, incluido el cuidado de la salud. Sin embargo, de acuerdo con la consultora IDC, solamente el 24% de los datos generados en 2022 se...
Data driven: empresas impulsadas por datos
En la actualidad, uno de los temas más relevantes en todos los negocios, incluido el cuidado de la salud, es el análisis de datos. Éste facilita a las compañías comprender información clave, usarla para mejorar sus estrategias y convertirse en una organización orientada y dirigida por datos, lo que en inglés se denomina data driven. Sin...
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.
Analítica de datos en la salud: disrupción profunda
La analítica de datos en la salud será la gran materia prima del sector en el siglo XXI. De acuerdo con Ariel Capone, líder global de ciencias de la salud de la consultoría Grupo Assa (especializada en plataformas digitales), el análisis de datos trazará el futuro de la industria, según expuso en una conferencia digital organizada...
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.
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...
