El Big Data será clave en el sostenimiento del Sistema Nacional de Salud

El Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital (ONTSI) y la Fundación Vodafone acaban de presentar el estudio “Big Data en salud digital”. Este informe, elaborado por los mayores expertos en la materia, incluye un mapa conceptual y fija todas las utilidades y aplicaciones del big data, al que señala como “clave” en el futuro de nuestra sanidad.

El Big data se basa en el procesamiento, análisis y visualización de grandes bases de datos, no necesariamente estructuradas, para la toma de decisiones. Este enfoque, relativamente reciente, está adquiriendo una gran relevancia gracias a la acumulación masiva de datos favorecida por la implantación generalizada de las tecnologías de la información y la comunicación.

Aplicaciones en salud

El sistema sanitario, y en concreto los hospitales, están teniendo en los últimos años una creciente sofisticación de sus sistemas de información y recopilación de datos.

Estos datos muchas veces no son almacenados para su posterior reutilización, sino que son usados para un análisis coyuntural asociado a una necesidad y momento específico. En este contexto, las aplicaciones de soluciones Big Data en salud, van más allá del volumen, la variedad y la velocidad como características básicas, ya que incorporan aspectos cruciales como la veracidad, permitiendo posteriormente una reutilización mediante el agregado de la nueva información al histórico de datos.

Fuentes de información en big data en salud

De forma aproximada, se podría afirmar que Big Data en salud se alimenta de las siguientes fuentes de información:

  1. Web y datos de redes sociales: recogida de datos de redes sociales. También incluye sitios web, o diversas aplicaciones de teléfonos inteligentes, etc.
  2. Los datos de máquina a máquina: las lecturas de los sensores, medidores y otros dispositivos.
  3. Grandes transacciones de datos: reclamaciones de atención médica y otros registros de facturación disponibles en formatos semiestructurados y no estructurados.
  4. Los datos biométricos: huellas dactilares, datos derivados de análisis genético, escáner de retina, resultados de rayos X y otras imágenes médicas, la presión arterial, lecturas de oximetría de pulso y otros tipos similares de datos.
  5. Otros datos generados por humanos: los datos no estructurados y semiestructurados, tales como registros médicos electrónicos (EMR), notas de los médicos, correos electrónicos y documentos en papel