Big Data

El Futuro de la Sanidad

Big Data - El Futuro de la Sanidad

El modelo sanitario y en general el sector de la salud, es uno de los sectores donde el Big Data tendrá mayor impacto.

El modelo sanitario y en general el sector de la salud, es uno de los sectores donde big data tendrá mayor impacto y donde sus aplicaciones crecerán de un modo espectacular, tanto para el área médica, como también para las áreas de análisis de datos (historias médicas, análisis clínicos…), la gestión de centros de salud, la administración hospitalaria, la documentación científica (generación, almacenamiento y explotación)…

El potencial de big data en medicina reside en la posibilidad de combinar los datos tradicionales con otras nuevas formas de datos tanto a nivel individual como poblacional; es decir, realizar la integración de datos estructurados y no estructurados. En efecto, en el sector sanitario se genera una inmensa cantidad y variedad de datos tanto estructurados, semi-estructurados como desestructurados o no estructurados.

Los datos estructurados son datos que puede ser almacenado, consultado, analizado y manipulado por máquinas, normalmente, en modo tabla de datos. Los datos no estructurados o desestructurados son todo lo contrario. Datos estructurados, son los datos clásicos de los pacientes (nombre, edad, sexo…) y datos no estructurados son las recetas de papel, los registros médicos, las notas manuscritas de médicos y enfermeras, las grabaciones de voz, las radiografías, escáneres, resonancias magnéticas, TAC y otras imágenes médicas. A estos datos y pertenecientes a ambas categorías también, se pueden considerar los archivos electrónica de contabilidad y gestión administrativa, datos clínicos, etc.

En el sector Salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que arrojan una gran cantidad de información relacionada con los pacientes, las enfermedades y los centros sanitarios.

BIG DATA - YRISH Technology

BIG-DATA

Campos Sector Sanidad

YRISH Technology utilizará el Big data en sanidad para predecir, prevenir y personalizar enfermedades y con ello los pacientes afectados. Los campos serán prácticamente casi todos los sectores de la sanidad, pero en particular podemos citar ya algunos en los que se están encontrados los mayores desafíos:

·  La investigación genómica
·  La secuenciación del genoma
·  Operativa Clínica.
·  Autoayuda y colaboración ciudadana.
·  Mejora en la atención al paciente
·  Monitorización remota de pacientes
·  Medicina personalizada para todos
·  Autopsias virtuales
·  Seguimiento de pacientes crónicos
·  Mejoras en los procesos médicos 

En el sector Salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que arrojan una gran cantidad de información relacionada con los pacientes, las enfermedades y los centros sanitarios.
YRISH Technology - Big Data

La segmentación de la población en grupos con características sanitarias similares y niveles de riesgos, permitirá asignar los servicios y recursos más adecuados en función de las necesidades reales de los pacientes.

Big Data - YRISH Technology

La aplicación del Big Data permite inferir una capa de inteligencia, en la que resulta de especial relevancia la aplicación de modelos predictivos que ayuden a anticiparse a las necesidades sanitarias y que ofrezcan una atención médica más eficaz.

YRISH Technology - eSalud Big Data

Los datos sobre salud se obtienen de historias clínicas electrónicas, dispositivos de telemedicina, pruebas clínicas, e incluso de wearables. También de los datos epidemiológicos, nutricionales y genómicos, lo que se conoce como Real World Data (RWD).

Sector Salud

Un control proactivo en la atención primaria, permite la estratificación de la población en función de niveles de riesgo y detectar precozmente a aquellos pacientes a los que no sería necesario derivar a servicios de atención especializada.

Optimización Sociosanitaria
La optimización sociosanitaria de los servicios de tele-asistencia conlleva segmentar a los pacientes o usuarios en situación de dependencia, predecir su posible evolución, adelantarse a sus necesidades, cubrirlas mejor y mejorar la calidad del servicio a menor coste.

Modelos Predictivos
Los modelos predictivos pueden predecir patrones de comportamiento en función de las características comunes y los motivos que llevan a un individuo a necesitar asistencia sanitaria ante cualquier urgencia, una atención permanente o un seguimiento personalizado. 

YRISH Technology - Modelos Predictivos

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