Big Data y analítica
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.
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 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...
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.
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...
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...
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...
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...
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.
