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 datos, cómo crearlos, interpretarlos y usarlos de manera efectiva.
El personal sanitario está en contacto con ingentes cantidades de datos en su día a día. De acuerdo con el Foro Económico Mundial, un hospital puede producir alrededor de 50 petabytes de datos al año. Ese big data lo integran, entre otros componentes, notas clínicas, exámenes de laboratorio e imágenes, como radiografías y tomografías. Sin embargo, sólo se aprovecha plenamente el potencial de apenas el 3% de ese cúmulo de información. Se trata, pues de datos oscuros o dark data.
El desafío para las organizaciones de atención médica es que, generalmente, el personal clínico no desarrolla habilidades de data literacy en la universidad. Por lo tanto, muchos ingresan a la fuerza laboral sin las habilidades básicas que necesitan para leer, trabajar, analizar y discutir con datos. A ello se suma que comúnmente se piensa que la alfabetización de datos se restringe a los especialistas de TIC. Sin embargo, dado que la transformación digital avanza en el sector de la salud, los profesionales de la industria deben aprender habilidades de data literacy.
La utilidad de los datos
Los sistemas de recopilación y análisis de datos modernos permiten a los hospitales adquirir más información y tendencias sobre sus pacientes. Esto, a su vez, alimentan los expedientes clínicos electrónicos (ECE). A partir de ellos, los médicos tienen acceso a datos para diseñar tratamiento más personalizadas para cada paciente.
Los datos también se pueden usar para intervenciones preventivas basadas en análisis predictivos para detectar factores de riesgo y vulnerabilidades de los pacientes antes de que se manifiesten.
Para que la alfabetización de datos sea exitosa, se requiere que las personas puedan comprender los matices de la información que arrojan. Si bien es necesaria una capacitación especializada para ciertos departamentos y roles, se debe establecer un programa básico con capacitación generalizada.
Por supuesto, los jefes de cada área deben poner el ejemplo. Si muestran su compromiso con las decisiones basadas en datos, es más fácil que los empleados acepten el esfuerzo de emprender su alfabetización de datos. Esto es relevante ahora que la inteligencia artificial es un componente cada vez más crítico en el cuidado de la salud.
Planear la capacitación en data literacy
Ahora bien, llevar a cabo una alfabetización de datos exitosa puede ser complejo. Un buen plan de data literacy debe enfocarse, justamente, en los datos, no en la tecnología. Tampoco debe perder de vista que no sólo es un problema técnico, sino que requiere el desarrollo de ciertas habilidades “blandas”:
●Hacer las preguntas correctas.
●Comprender cuáles datos son relevantes y cómo probar su validez.
●Interpretarlos bien, para obtener resultados sean útiles.
●Aprender a ilustrarlos con gráficos fácilmente comprensibles para compartirlos con otros.
●Presentar los resultados como historias que ayuden a ver el panorama general y las vías de acción a partir de los resultados obtenidos.
No se debe perder de vista que la data literacy es la capacidad de leer, trabajar, analizar y argumentar con datos. Es decir, el foco debe estar en su comprensión y uso, no en las herramientas utilizadas para analizarlos.
Por otro lado, es importante resaltar que una buena alfabetización de datos en las instituciones de salud debe responder a sus necesidades específicas. La capacitación de los empleados debe adaptarse a las fuentes de datos y sus áreas de oportunidad particulares.
