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. Y si escalan —como en el caso de las pandemias—, pueden afectar negativamente la vigilancia de la salud pública.

Para extraer información confiable y útil del big data médico, éste debe estar tan limpio y libre de errores como sea posible. La calidad de los datos clínicos debe evaluarse constantemente para garantizar que se mantenga de manera aceptable y transparente. Desafortunadamente, una buena parte de los registros médicos contiene información inexacta y duplicada, lo cual afecta negativamente la calidad de los datos.

Adicionalmente, la creciente adopción de la telemedicina aumenta las dificultades para mantener una buena calidad de los datos. Esto es porque las plataformas digitales utilizadas no siempre integran protocolos nativos de seguridad y cumplimiento de regulaciones.

Parámetros para una buena calidad de los datos

Ahora bien, ¿cómo asegurar la buena calidad de los datos en el cuidado de la salud? Una manera consiste en dar seguimiento a métricas precisas para evaluar de manera constante el estado del big data medico.

●Disponibilidad y accesibilidad: Los datos son fácilmente accesible cuando se les necesita.

○Fiabilidad: Los datos registrados en el expediente clínico electrónico (ECE) corresponden fielmente con el estado real del paciente.

●Formatos correctos: Los datos están registrados en los campos pertinentes y con el formato adecuado.

○Completitud: Los datos son tan completos como debe ser. Las recetas electrónicas interoperables contienen el nombre de todos los medicamentos recetados. Incluyen los datos del médico prescriptor, la fecha y hora de la receta y su vencimiento.

●Actualidad: Los datos están lo más actualizados posible.

○Consistencia: Los datos reflejan con exactitud la información registrada en diferentes sistemas de consulta, como el ECE.

●Unicidad: Los datos corresponden a registros únicos, sin duplicados para el mismo paciente.

○Procedencia: Los datos se guardan con sus metadatos (origen e historial de actualizaciones).

Resiliencia ante desastres

●Comprensibilidad: Los datos están presentes en formatos comprensible para los usuarios y con abreviaturas, códigos y símbolos aprobados y estandarizados.

○Seguridad y confidencialidad: Los datos y la identidad del paciente están salvaguardados para evitar que accedan a ellos personas no autorizadas. En el caso de los registros que deben compartirse se protege la identidad de los pacientes al hacerlos anónimos.

●Coherencia: Los datos no tienen contradicciones y son coherentes entre sí.

○Usabilidad: Los datos pueden ser utilizados con confianza para obtener buenos resultados.

●Portabilidad: La información puede ser trasladada de un sistema a otro sin que se afecte la buena calidad de los datos.

○Recuperabilidad: En caso de desastres, la calidad de los datos permite una buena recuperación, fiable y adecuada para mantener niveles determinados de operaciones.