Big Data en la Gestión de Servicios de Salud

INTRODUCCIÓN

Hoy en día, la cantidad de datos ya no es un problema para implementar el análisis de Big Data en la Gestión de Servicios de Salud.

Informes de tráfico de Internet de Cisco y otros operadores de redes, han estimado que todo el universo digital será de 44 zettabytes y 463 exabytes será la información diaria que se podría generar para 2025.

1 Zettabyte (ZB) = 1000 Exabytes = 1 millón de petabytes = 1000 millones de terabytes.

Con la cantidad de datos que se producen y procesan, se enmarca una nueva era en la que los procesos de producción y gestión del conocimiento dejan de ser dominio exclusivo de los humanos; las máquinas también desempeñan su papel como productoras de conocimiento.

En el sector salud, a cerca de Big Data en la gestión de servicios de salud, compañías farmacéuticas y organizaciones de atención médica, aprovechan el enorme potencial de la producción masiva de datos, combinado con aplicaciones de Internet de las cosas (IoT), y herramientas de Inteligencia Artificial (IA), ya que en conjunto desempeñarán un papel relevante en un futuro próximo.
Las aplicaciones médicas basadas en IoT permiten monitorear datos clínicos a través de la producción de datos generados por dispositivos especiales (por ejemplo, dispositivos portátiles – wearables), a los que de forma remota un médico puede acceder para asesorar o hacer recomendaciones en tiempo real a pacientes y cuidadores.

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Unidad de Big Data Análisis – BDA

Definición:

Cuando hablamos de un “Área de Big Data Análisis”, nos referimos a un área organizacional con herramientas, técnicas, recursos y procesos que permiten a una empresa procesar, organizar, visualizar y analizar datos, produciendo así conocimientos que permiten la planificación operativa, la toma de decisiones y la ejecución, basadas en datos.

En organizaciones de salud y atención médica, el análisis de Big Data en la Gestión de Servicios de Salud se operativiza a través de un área de BDA (Big Data Análisis) que representa la capacidad de recopilar, almacenar, analizar y procesar una gran variedad, volúmenes y velocidad de datos de salud, que deben cumplir con los requisitos de ser veraces y agregar valor, y que provienen de varias fuentes, con el fin de mejorar las decisiones basadas en datos.

Acciones estratégicas para implementar un sistema de Análisis de Big Data en Instituciones de servicios de salud:

1. Gobernanza

• La primera estrategia exitosa es implementar una gobernanza basada en el uso de big data, comenzando con una definición de objetivos, procedimientos e indicadores clave de desempeño (KPI).
  Uno de los factores discriminatorios para el éxito en la implementación de la estrategia, es la integración de los
  sistemas de información y la estandarización de los protocolos de datos que a menudo provienen de fuentes heterogéneas ya existentes en las organizaciones de salud.

2. Cultura

• La segunda estrategia está relacionada con el desarrollo de una cultura de intercambio de datos.

3. Gestores Sanitarios

• La tercera acción estratégica, considera la formación de gestores sanitarios, que no pueden ignorar los conocimientos relacionados con BDA, por ejemplo, sobre el uso de herramientas de minería de datos e inteligencia de negocios.

4. Almacenamiento de Datos

La cuarta estrategia está relacionada con el almacenamiento de big data, a menudo disponible en formatos heterogéneos, y se identifica en la transición de los sistemas de almacenamiento tradicionales (NAS) más
costosos a sistemas más eficientes y efectivos, como las soluciones de computación en la nube.

5. Modelos Predictivos

• El quinto y último impulsor estratégico involucra vías relacionadas con la implementación de modelos predictivos derivados del sistema de análisis de Big Data.

Elementos necesarios en un sistema de Análisis de Big Data:

• El dominio de los KPI,

• La visualización interactiva y,

• Las herramientas de agregación de datos, como tableros e informes

Los anteriores deben ser instrumentos adquiridos para los gerentes de atención médica y, en general, para las organizaciones de atención médica orientadas a las estrategias de gestión de procesos impulsadas por BDA.

Beneficios y resultados

Al explotar las tecnologías de IA más avanzadas, los productos de los sistemas de análisis de Big Data, respaldarán el análisis predictivo, permitirán a los médicos crear vías de diagnóstico más precisas y rápidas y a los administradores, tomar decisiones informadas, basadas en resultados. Ayudará a los profesionales de la salud en la toma de decisiones, optimizará el uso de los recursos con la consiguiente reducción de costos y, en general, mejorará la calidad de los servicios prestados por las organizaciones de salud.

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EL MERCADO DE BIG DATA EN SALUD

El tamaño del mercado es un indicador útil de cuánto están prestando atención las organizaciones sanitarias a nuevos modelos de gestión basados en el uso de big data.
Para 2025, el mercado de big data en el cuidado de la salud alcanzará los $70 mil millones con un crecimiento récord del 568 % en 10 años.
El uso de herramientas de este tipo, no sólo representa un desafío complejo, sino que también abre oportunidades para todos los involucrados en la toma de decisiones y en la gestión de cadenas de suministros y de servicios de salud.
Además, si por un lado esta tecnología influirá en la definición de nuevas estrategias de gestión dentro de las organizaciones de salud, por otro lado, repercutirá positivamente en la eficacia y eficiencia de los procesos clínicos y asistenciales.
En efecto, la tecnología big data es utilizada por los gestores de salud para obtener, por ejemplo, información relacionada con la lista y turnos de médicos y enfermeras, la lista de medicamentos con su fecha de caducidad, etc; información que facilita la toma de decisiones, mejorando la calidad de los servicios prestados y, al mismo tiempo,
racionalizando el uso de los recursos, al facilitar la gestión de la organización en su conjunto.

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Objetivos de BDA

• Brindar servicios específicos a los pacientes, desde el diagnóstico hasta la medicina preventiva y predictiva, pasando por la evaluación de la adherencia terapéutica.
• Detectar la aparición y propagación de enfermedades con antelación.
• Observar parámetros inherentes a los estándares de calidad hospitalaria, promoviendo acciones de control y prevención.
• Modificar las técnicas de tratamiento.
• Facilitar la investigación y el desarrollo en farmacología, reduciendo el time to market de los medicamentos.
• Facilitar la investigación y el desarrollo de dispositivos médicos nuevos y específicos.

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Publicación Reciente sobre el tema

A continuación te presento el resumen de una publicación científica enfocada en las ultimas tendencias en el uso del análisis de Big Data para la gestión en Organizaciones de Salud:

Título del Artículo:

¿Cómo se puede utilizar el análisis de big data para la gestión de organizaciones de salud?
Marco literario y futuras investigaciones a partir de una revisión sistemática

Fecha de Publicación:

Miércoles, 22 de Junio de 2022

DOI:

https://doi.org/10.1186/s12913-022-08167-z

Título Original:

How can big data analytics be used for healthcare organization management? Literary framework and future research from a systematic review.

Revista – Página Web:

BMC Health Serv Res 22, 809 (2022).

Objetivo del Estudio:

El estudio tuvo como objetivo describir el estado del arte en la implementación de procesos de análisis de big data por las organizaciones de atención médica, documentar los beneficios tanto para los gestores de salud, como para las organizaciones sanitarias y definir cuáles son las proyecciones en la investigación de análisis de big data en el cuidado de la salud.

Preguntas de Estudio:

Pregunta de estudio 1. Cuáles son las Potencialidades del análisis de Big data en Organizaciones de Salud?
Pregunta de estudio 2. Qué uso se da al análisis de Big Data en Gestión de recursos en servicios de salud??
Pregunta de estudio 3. Cómo afecta el Análisis de Big data la gestión de los sistemas de vigilancia en salud?
Pregunta de estudio 4. Que tecnologías participan en el análisis de Big data para las organizaciones de salud?

Importancia:

El Big Data está transformando y transformará el futuro de la medicina y de las organizaciones de salud. La gestión de grandes cantidades de datos hace parte no del futuro, sino del presente de la atención médica. En la medida en que podamos recopilar, gestionar y aprovechar la mayor cantidad de datos posible, podremos entre otras cosas, comprender mejor cuales tratamientos funcionan y cuáles no, y predecir epidemias o brotes de enfermedades, con el fin de evitar que sucedan o mitigar sus efectos.
El futuro de la medicina y de los servicios de salud depende en gran medida de la disponibilidad de tecnología y del aprovechamiento que se haga de los “datos”. Por medio del análisis del Big Data, podemos brindar mejor medicina y servicios de salud de varias maneras, a continuación, algunas: 1. Podemos mejorar la calidad y la eficiencia de los servicios, 2. Identificar y diagnosticar enfermedades en etapas tempranas, 3. Lograr tratamientos cada vez más personalizados, 4. Asignar tareas a los médicos en función de sus habilidades, y 5. Ayudar a pacientes a acceder a los médicos y servicios de salud adecuados para su condición de salud. En la literatura se han planteado múltiples intentos destinados a resaltar la relación entre el análisis de big data y los beneficios para las organizaciones de atención médica. El impacto del big data en la gestión de las organizaciones de salud aún no está claro debido a la naturaleza multidisciplinaria y evolutiva tanto de las fuentes de datos, como del uso de los mismos.

Fuente / Origen de los Datos:

La búsqueda de estudios y publicaciones se realizó en Scopus.
Se incluyeron trabajos publicados entre 2016 y 2021.

Criterios de Selección de Estudios para la Revisión:

Se recopilaron 227 resultados. Por fecha de publicación se descartó el 11%, Se seleccionaron las
siguientes áreas temáticas: “medicina” y “empresa, gestión y contabilidad” lo que generó la
exclusión de 131 artículos, se excluyeron 37 más por ser artículos de prensa o los siguientes tipos
de documentos: “revisión”, “libros”, “revisión de congreso”, “cartas” y “notas”.
Siguiendo el protocolo de búsqueda, finalmente se obtuvieron 34 resultados.

Principales Medidas y Desenlaces:

El 18% de los estudios seleccionados se publicaron entre 2016 y 2018, el 32% se publicaron en 2019, el 24% en 2020 y el 21% en 2021, esto demuestra una tendencia creciente en la investigación sobre el análisis del Big Data como herramienta de Planificación para los proceso de atención médica.
En cuanto a la distribución geográfica, los países que más han documentado la adopción de herramientas de análisis de Big Data, inteligencia Artificial y tecnologías como Internet de las cosas (IoT) son India (14% de los estudios), Reino Unido (10%), Estados Unidos (10%), y China (8%) En Europa (Reino Unido, Grecia, Italia, España, Alemania y Portugal) se concentra el 40% de la documentación, lo que confirma que confirma que Europa será una fuerza impulsora en la
investigación del análisis de Big Data en el sector salud, en el futuro próximo.
A partir de los 34 estudios seleccionados durante la revisión, se identificaron 16 artículos que se centraron específicamente en cómo se puede utilizar el análisis de Big Data para la gestión de organizaciones de atención médica. Los 16 estudios se agruparon en cuatro temas relevantes:

• Potencialidades del Análisis de Big Data
• Gestión de Recursos a partir del Análisis de Big Data
• Gestión de sistemas de Vigilancia Sanitaria con Análisis de Big Data
• Tecnologías de Análisis de Big Data para las organizaciones de salud

Resultados:

Pregunta de estudio 1.

Cuáles son las Potencialidades del análisis de Big data en Organizaciones de Salud?

a) La gestión de Big Data, permite a las instituciones de salud, potenciar la capacidad de adquirir, almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos en diversas formas y generar información y conocimiento enfocado en la optimización del valor aportado, hablando tanto de valor económico, como de valor científico.
b) Mediante las capacidades que se derivan del análisis de Big data, las instituciones pueden desarrollar de forma más integral sus canales y protocolos de atención médica y potenciar el impacto sobre la flexibilidad de los procesos hospitalarios. Específicamente la análisis de Big Data, facilita la flexibilidad operativa a nivel institucional al detallar patrones y tendencias en las frecuencias de uso y las cargas operativas de los servicios.
c) El análisis de Big Data ayuda a profesionales de la salud y a gerentes en el proceso de toma de decisiones clínicas y administrativas, proporcionando modelos predictivos e información en tiempo real, mediante la recopilación, gestión e integración de datos.
d) Mediante la recopilación de enormes cantidades de datos clínicos y biométricos a través de sistemas integrados e interconectados, se logra realizar análisis de datos que hacen posible para las instituciones, brindar servicios de salud personalizados. Se hace
necesario trabajar más en investigación y desarrollo de herramientas y mecanismos de filtrado de datos para obtener información fiable y de calidad.
e)La calidad de los datos y la necesidad de mecanismos de filtrado de alto rendimiento se configuran en factores clave para el éxito de los sistemas de gestión basados en el análisis de BIG DATA en organizaciones de salud.

Pregunta de estudio 2.

Cuál es el estado actual del uso de análisis de Big Data para la Gestión de recursos y logística en servicios de salud?

a) La información obtenida mediante el análisis de Big Data, contribuye a la implementación de procesos de economía circular, y apoya iniciativas de desarrollo sostenible en las organizaciones de salud, optimizando el manejo de desechos de materiales médicos, el uso eficiente de energía, y la carga de desechos ambientales, promoviendo la conservación de los recursos, lo que se resume en modelos de cadena de suministro “Verde”.
b) En esta apartado se correlaciona el uso del análisis de big data con el logro de servicios de atención médica orientados a la alta calidad, y la optimización de costos de atención.
c) La implementación de modelos de análisis de Big data permite el logro de resultados ambiciosos como la predicción y prevención de enfermedades, la reducción de los gastos de atención médica, la integración de los cuidados, y el mejoramiento del rendimiento de la organización, para lo que se deben superar desafíos cruciales como
la racionalización y la estandarización de datos provenientes de diversas fuentes, con el fin que sean fácilmente utilizables y a costos asequibles.

Pregunta de estudio 3.

Cómo afecta el Análisis de Big data la gestión de los sistemas de vigilancia en salud?

El análisis de Big data permite a gobernantes y tomadores de decisiones, en países en desarrollo, optimizar los recursos del sistema de salud, y gestionar y orientar tratamientos, adecuados a las necesidades de la población.
Un sistema de vigilancia con análisis de big data en salud pública bien administrado permite mejorar la calidad de vida de la población, y reducir los usos no adecuados de insumos o servicios, además controlar los despilfarros o desperdicios generados por la variabilidad en la práctica clínica.
En Europa se invierte en salud pública y oncología para generar conocimiento que permita hacer más eficiente la gestión clínica y la vigilancia en salud pública por medio de la identificación de patrones y la generación de insights en tiempo real para la toma oportuna de decisiones.
En este sentido, el modelo de gestión basado en big data análisis enfrenta el reto de invertir en capacitación de recurso humano, la alineación de partes interesadas y la integración de datos con y entre las unidades de atención médica. Se requiere estandarizar y unificar las diferentes fuentes de datos y bases de datos de tal forma que se pueda hacer cruces de información y entender los patrones de uso de servicios de salud en los diferentes actores del sistema.

Pregunta de estudio 4.

Que tecnologías participan en el análisis de Big data para las organizaciones de salud?

El auge de dispositivos portátiles y sensores capaces de recopilar datos clínicos, junto con las técnicas de análisis de Big Data constituyen la base para el desarrollo de la medicina personalizada.
Estos elementos se hacen relevantes para el desempeño de las organizaciones de atención médica.
La investigación científica tiene que afrontar el importante reto de adaptar la adquisición, el almacenamiento, la transmisión y el análisis de datos a la demanda sanitaria. Por lo tanto, los datos de atención médica deben categorizarse, homogeneizarse e implementarse en modelos específicos adaptando las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), a la naturaleza de la organización de atención médica.

Discusión

Los resultados del estudio destacan que en Europa, Asia, así como en el resto del mundo, está surgiendo una tendencia significativa entre las organizaciones de atención médica hacia la adopción de sistemas de gestión basados en Análisis de Big Data – BDA.
En el proceso de agrupamiento realizado, el elemento común en los estudios revisados, es la relación positiva entre las herramientas de análisis de Big Data – BDA y los beneficios alcanzables para las organizaciones de salud.
En particular, este estudio proporciona información importante para los gerentes de atención médica que desean implementar tecnologías BDAAI para mantener procesos de suministro ecológicos y mejorar el desempeño clínico y ambiental.
BDA y las tecnologías web pueden ayudar con éxito a los gerentes a rediseñar los procesos de atención médica haciéndolos más efectivos y eficientes. Dado que el gasto en atención médica crece constantemente en las principales regiones del mundo, existe una necesidad urgente de rediseñar los procesos que optimicen las actividades de la cadena de suministro de modo que se puedan brindar servicios de alta calidad a costos más bajos.
Aunque los sistemas de gestión basados en BDA son prometedores para las organizaciones de salud, se requieren estudios más profundos.
Debido a la heterogeneidad de las fuentes de información, una de las líneas de investigación futuras debe profundizar en la estandarización e integración de protocolos en el análisis de datos, así como las técnicas y tecnologías utilizadas, los algoritmos de seguridad de BDA en los datos médicos y de atención médica.
En todos los países pero especialmente en los países en desarrollo, la gestión de la vigilancia de la salud es un tema sensible, por lo tanto, los autores han estudiado los principales factores clave que dificultan el acceso a modelos de análisis de Big Data en organizaciones de servicios de salud:

La tecnología,

El personal,

La gestión de datos y

Las políticas sanitarias,

Se han identificado como algunas de las variables decisivas. Debido al aumento del envejecimiento de la población y la discapacidad relacionada, las organizaciones de atención médica enfrentarán pronto
desafíos difíciles. Con este fin, los grandes datos también pueden ayudar a los administradores de atención médica a detectar patrones y convertir grandes volúmenes de datos en conocimientos utilizables. En
este contexto son necesarias inversiones en infraestructuras tecnológicas y en capital humano.

CONCLUSIONES

Al explotar los KPI provenientes de las soluciones BDA, algunos investigadores presentan modelos innovadores para planificar políticas de salud pública.
En este contexto, los estudios consideran las soluciones de computación en la nube de BDA y el análisis de datos de redes sociales para respaldar el desempeño de gestión de la cadena de la cadena de valor en procesos de atención médica.
Además, investigadores de todo el mundo están mostrando especial interés en BDA para la gestión de sistemas de vigilancia de la salud.
Según la literatura reciente, BDA está transformando las organizaciones de salud. Se ha mostrado cómo las soluciones BDA son ahora todo un hito para los estudios gerenciales aplicados a las organizaciones de salud.
La pandemia de coronavirus ha sido una buena prueba para usar BDA para diseñar estrategias de políticas de atención médica.
Hasta la fecha, la cantidad de datos ya no es un problema. Para que sean útiles en el contexto de la salud, es necesario validar su calidad y luego encontrar las correlaciones adecuadas. En otras palabras, los datos deben ser procesados, analizados e interpretados correctamente. Por esta razón, surge la necesidad de abordar vías de investigación hacia mecanismos de filtrado, mediante la conversión de datos de grandes a inteligentes, Big a Smart, y la ingeniería de nuevos sistemas de soporte a las decisiones dentro de las organizaciones de atención médica.
Para lograr estos objetivos, la investigación futura debe proporcionar información útil y procedimientos estandarizados para capacitar a los administradores y profesionales de las organizaciones de salud. La IA, el machine Learning, así como las estrategias de gestión, también desempeñarán su papel como productores de conocimiento en la organización sanitaria.
Los problemas de privacidad relacionados con los datos de atención médica y también la necesidad de homogeneizar los datos de los sensores se están convirtiendo en temas de investigación cruciales que deben abordarse.
Finalmente, debido a la heterogeneidad de las fuentes de información, la futura dirección en investigaciones debería
centrarse en la estandarización e integración de protocolos en el análisis de datos, así como las técnicas útiles para que el sector gerencial implemente sistemas de gestión cada vez más basados en BDA en las futuras organizaciones de salud.

El análisis de contenido realizado en esta investigación ha demostrado que los estudios están dirigidos a encontrar nuevos modelos de medicina tanto predictiva como personalizada mediante la explotación de tecnologías BDA.
Los investigadores subrayan el valor añadido de utilizar BDA tanto en el proceso de diagnóstico médico, como de gestión administrativa, con el uso conjunto de tecnologías de TI como IOT y aprendizaje automático.
Por lo tanto, considerando los resultados obtenidos, es posible afirmar que BDA puede ayudar de manera efectiva a los
administradores de servicios de salud, a detectar patrones comunes y convertir grandes volúmenes de datos en conocimientos utilizables. Las inversiones en capital humano se convierten en una prioridad para explotar el potencial de BDA

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Oscar Efrem García Fernández