La importancia de la analítica de datos sanitarios
Atención sanitaria en la era de big data
Visión general de la analítica de datos sanitarios
Conocimientos basados en datos que pueden mejorar la atención al paciente
El sector sanitario está sufriendo muchos cambios transformadores, como la implementación de nuevos sistemas y procesos de registro electrónico de salud (EHR), y el ritmo de esos cambios probablemente va a ir a más. Los enfoques más antiguos a la atención al paciente se están sustituyendo rápidamente y las organizaciones sanitarias necesitarán una gestión de los datos clínicos más efectiva para aprovechar las nuevas tendencias, potencialmente transformadoras, en tecnología y analítica.
Algunas de las tendencias surgen de los esfuerzos por incorporar big data en la asistencia sanitaria, e incluyen:
- Alejarse de los modelos de atención aguda y episódica y optar por una atención basada en el valor
- Mayores oportunidades para beneficiarse de los grandes volúmenes de datos sanitarios recopilados
- Analítica sólida que podría ayudar a resolver problemas de salud complejos
La simplificación de la recopilación y la organización de los datos sanitarios es un primer paso prometedor para la mayoría de las organizaciones sanitarias. Pero la clave residirá en contar con las herramientas para descubrir los datos más útiles entre toda la información, de manera que las organizaciones puedan extraer el máximo valor de big data para la asistencia sanitaria.La analítica de datos sanitarios ayuda a las organizaciones a descubrir información vital en sus datos, que les podría ayudar a identificar oportunidades para proporcionar más valor, eficacia y una atención de mejor calidad a un coste asequible.
Cómo responder a la revolución que afecta a la asistencia sanitaria
IA y machine learning en analítica de datos sanitarios
La respuesta correcta a la transformación digital de la asistencia sanitaria es un enfoque informado. El primer paso empieza por utilizar las mejores herramientas disponibles. En general, la inteligencia artificial (IA) y otras herramientas de automatización tienen como objetivo mejorar el trabajo de los profesionales. Permiten a estos profesionales adquirir nuevos conocimientos, acelerar los descubrimientos y ampliar el conocimiento humano.
La IA y las plataformas de machine learning están entre las más consideradas por las organizaciones líderes por su capacidad de razonar, deducir y "entender" las interacciones con sus usuarios. Estos sistemas son capaces de absorber grandes cantidades de datos -tanto estructurados como no estructurados- y luego ofrecen hipótesis para que el usuario las considere, junto con un nivel de confianza para cada conclusión y respuesta.
A partir de ahí, los profesionales sanitarios continúan el proceso. Con estos resultados, los proveedores de asistencia sanitaria, los profesionales de servicios humanos y de salud y los investigadores son más capaces de identificar las conexiones, las correlaciones y los patrones de las cuestiones que están tratando de resolver.
La analítica predictiva genera valor
Cómo convertir los datos en conocimientos prácticos
Para convertir los datos sanitarios en conocimientos prácticos, las organizaciones necesitarán información específica sobre los costes reales de su organización, la calidad del servicio que proporcionan y la relevancia real de dicho servicio.
Esta información también podría ayudar a las organizaciones a seguir tendencias positivas como:
- Modelos de servicio de tarifa por servicio y basados en cantidad que evolucionan a sistemas de atención basados en el valor y centrados en el paciente
- La TI clínica que avanza hacia infraestructuras de TI empresariales más centralizadas y conectadas
- Dispositivos clínicos cada vez más conectados con integración de datos automática
- Herramientas de comunicación colaborativas y dispositivos de detección de ubicación en tiempo real que unen redes de TI de empresa y TI clínica
Los descubrimientos obtenidos a partir de los conocimientos prácticos podrían estudiarse de forma continua y utilizarse para incrementar el valor del trabajo de una organización.
Cloud en la asistencia sanitaria
75%
El setenta y cinco por ciento de los proveedores de asistencia sanitaria encuestados comparte previsiones optimistas acerca de cómo el cloud mejorará las decisiones en el centro de asistencia.
Blockchain en la asistencia sanitaria
70 %
El setenta por ciento de los ejecutivos, de un total de 205 encuestados, reconoció que esperan tener redes blockchain en producción en 2020.
Casos prácticos de la analítica de datos sanitarios
Motive la participación
Recopilación de analítica y datos genómicos
IBM Watson Health™ está intentando identificar opciones de tratamiento para pacientes con mutaciones genéticas específicas utilizando datos genómicos y otras analíticas de asistencia sanitaria. Este tipo de gestión de datos clínicos podría promover el avance en la investigación biomédica.
Hacia un mejor valor y atención al paciente
A través de un intercambio de información de salud o HIE centrado en la interoperatividad, la información en EHR, la analítica de asistencia sanitaria y otros datos relevantes podrían fluir más fácilmente a través de un sistema sanitario, lo que permitiría a los proveedores de asistencia sanitaria colaborar e identificar tendencias más fácilmente.
Soluciones
Soluciones de analítica de asistencia sanitaria de Watson Health
IBM Watson Health está creando soluciones para habilitar un sistema sanitario más inteligente y conectado que pueda ayudar a los médicos a ofrecer una mejor atención y capacitar una mejor toma de decisiones. Además de la inversión de la compañía en investigación sobre salud e innovación tecnológica, las soluciones de asistencia sanitaria de IBM ayudan a las organizaciones a lograr una mayor eficiencia en sus operaciones; a colaborar para mejorar el rendimiento y a integrarse integran con nuevos socios para establecer un sistema más sostenible y personalizado, centrado en el valor.
Modernización de la salud pública
Las soluciones permiten a las instituciones gubernamentales extraer conocimientos significativos de los datos para ayudar a mejorar los costes, el acceso, la calidad y los resultados para los distintos grupos de población.
Ayuda con los costes para los proveedores
Tome medidas para mejorar el rendimiento clínico, operativo y financiero de su sistema sanitario.
Ayuda a los radiólogos para interpretar imágenes
Las soluciones de imágenes de empresa de Watson Health mejoran los flujos de trabajo y la eficiencia, además de ayudar a los médicos a prepararse para el futuro.
Lanzamiento de soluciones de ciencias de la vida
Las soluciones de ciencias de la vida de IBM Watson Health proporcionan a las empresas analítica y experiencia para ayudar a desarrollar tratamientos de forma más eficiente y efectiva.