Fases del Big Data en el sector salud
El Big Data ha revolucionado la forma en que se gestionan los datos en diversas industrias, y el sector de la salud no es una excepción. Con el crecimiento exponencial de la cantidad de datos generados en este campo, el Big Data se ha convertido en una herramienta invaluable para la toma de decisiones informadas, la mejora de la atención al paciente y la investigación médica.
Para comprender cómo se implementa el Big Data en el ámbito de la salud, es esencial entender las diferentes fases involucradas. Pero también es necesario ir más allá, con una formación, como el Curso de Salud Digital: Big Data, IA y Ciberseguridad. ¡Consigue una titulación en gestión sanitaria!
Tabla de contenidos
Pasos para implementar el Big Data en el ámbito de la salud
En la era de la digitalización, la implementación efectiva del Big Data en el sector de la salud requiere seguir una serie de pasos, a las que nos vamos a referir a lo largo del artículo como fases.
Los pasos para implementar el Big Data son la clave que abarcan desde la recopilación de datos hasta la aplicación de análisis avanzados. Pero vayamos por partes, es más claro si los desgranamos uno por uno. No adelantemos los acontecimientos.
A continuación, se detallan los pasos necesarios para aprovechar al máximo el potencial del Big Data en el ámbito de la salud.
Vamos. ¡Comenzamos el recuento de las fases del Big Data que preparamos en Deusto Salud!
Experiencia del experto
Sin conocimiento no hay soluciones efectivas, ni eficiencia operativa, por mucha tecnología que tengamos al alcance de la mano en el año 2024. Por esta razón, en todas las fases del Big Data en el entorno sanitario, se necesita la experiencia del experto en la materia. Es fundamental una formación que nos permita adquirir el conocimiento técnico para dominar la inteligencia artificial y el Big Data en la sanidad.
En Deusto Salud puedes aprender directamente en nuestros cursos, frente con frente y codo con codo con tu consultor personal en las sesiones one-to-one, no te quedes con dudas.
Datos de referencia
El primer paso crucial en la implementación del Big Data en el sector de la salud es la recopilación de datos. Esto implica recopilar información de una variedad de fuentes, que van desde registros médicos electrónicos hasta dispositivos de monitoreo remoto y datos genómicos. Es fundamental garantizar la calidad y la integridad de los datos recopilados para garantizar resultados precisos y confiables.
Este es un trabajo más difícil de lo que puedas pensar, pues tienes que recopilar los datos provenientes de fuentes diversas, muchas veces sin conexión aparente entre ellas.
Reglas de referencia
Hay que seguir un método que mejore la eficiencia operativa y la funcionalidad de los datos de referencia. Las reglas de referencia permiten mejorar la elaboración de los modelos. ¿Por qué? La razón es sencilla, al basarse en las reglan reflejan la experiencia del experto en la materia.
Recuerda que es fundamental garantizar la calidad e integridad de los datos, pues solo así se pueden conseguir unos resultados fiables. ¡La precisión es esencial!
Resultados de referencia
Necesitamos estar seguro de los datos empleados, para dejar de lado todo aquello que no sea de nuestro interés. Por esta razón hay que medir la bondad del modelo de referencia:
- Descartar las alertas erróneas y falsas
- Cotejar los verdaderos positivos
- Cálculo del porcentaje de aciertos real
- Análisis de las curvas ROC
Además, los datos deben almacenarse y gestionarse de manera eficiente y segura. Con la enorme cantidad de información generada en el ámbito de la salud, es fundamental contar con sistemas de almacenamiento escalables y robustos que puedan manejar grandes volúmenes de datos de manera efectiva. Además, se deben implementar medidas de seguridad adecuadas para proteger la privacidad y la confidencialidad de los datos del paciente.
Técnicas de Big Data en la salud
Cuando los datos están disponibles en un repositorio centralizado, el siguiente paso es analizar. Las técnicas de Big Data nos permites análisis más avanzados, algo fundamental para extraer información significativa y obtener perspectivas útiles para los/as sanitarios/as.
Es fundamental la aplicación de técnicas de analítica predictiva de Big Data. Aquí entra en juego los conocimientos del análisis de datos, pero también el uso que sea de los datos.
Esto puede implicar el uso de las siguientes técnicas de Big Data:
- Algoritmos de aprendizaje automático
- Técnicas de análisis de datos para identificar patrones, tendencias y correlaciones ocultas en los datos.
El objetivo es utilizar esta información para mejorar la toma de decisiones clínicas, optimizar los procesos de atención al paciente y desarrollar nuevas terapias y tratamientos.
Aplicación y comparación de los resultados
La visualización de datos es fundamental en la interpretación y comunicación de los resultados del análisis de datos, pero también en la comparación de los resultados obtenidos en las fases anteriores del Big Data.
La comprobación de los resultados nos permite optimizar el proceso y aumentar el ROI.
Los profesionales de la salud pueden representar visualmente la información de manera clara y comprensible, lo que facilita identificar tendencias y patrones importantes.
Esto puede ayudar a los médicos y administradores de salud a tomar decisiones más informadas y a comunicar de manera efectiva los hallazgos a otras partes interesadas.
Creación de valor y aplicación de resultados
Finalmente, los resultados del análisis de datos deben aplicarse de manera efectiva en la práctica clínica y en la gestión de la salud. Esto puede implicar la implementación de cambios en los protocolos de tratamiento, la personalización de la atención al paciente o la identificación de áreas de mejora en los procesos de atención médica.
Es crucial monitorear y evaluar continuamente el impacto de estas intervenciones para garantizar que se logren los resultados deseados y se maximice el valor del Big Data en el sector de la salud.
¡Fórmate en Big Data Sanitario!
Dada la creciente importancia del Big Data en el ámbito de la salud, la formación en este campo se ha vuelto cada vez más importante para los/as profesionales de la salud, científicos de datos y otros/as trabajadores/as del sector.
El programa del temario del Curso Superior de Salud Digital: Big Data, IA y Ciberseguridad es la mejor formación en gestión de datos sanitarios, puede proporcionar a los estudiantes las habilidades y los conocimientos necesarios para aprovechar al máximo el potencial del Big Data.
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Con una demanda creciente de expertos en este campo de la gestión de los datos sanitarios, la formación en Big Data sanitario ofrece oportunidades emocionantes y perspectivas de carrera prometedoras para aquellos que deseen incursionar en este campo en constante evolución.
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