Las ventajas de analizar grandes volúmenes de datos en el área de salud

De los principales elementos que se presentan al hablar sobre tecnología, está el Big Data o los Grandes Volúmenes de Datos, que agrupan una cantidad abundante de información que puede ser utilizada por las empresas de cualquier forma que consideren adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La herramienta del Big Data facilita que las instituciones se desarrollen mucho más rápidamente y de manera eficiente, permitiendo identificar problemáticas a tiempo y entregar soluciones adecuadas a las necesidades de la organización. 

En el sector de la ingeniería es sabida la relevancia de los volúmenes de datos y su impacto, no obstante esta herramienta se puede utilizar en todas las disciplinas como, por ejemplo, en el área de la salud. 

Julio Godoy, Docente Facultad Ingeniería UdeC

El trabajo de vincular la ingeniería con el área de la salud lo viene haciendo hace un tiempo el Centro de Ingeniería para la Vida (CIV) de la Universidad de Concepción, quienes han desarrollado un trabajo acabado de capacitación e investigación para dotar las distintas ramas de la salud con herramientas avanzadas de la ingeniería y como el análisis de grandes volúmenes de datos.

El análisis de Big Data ayuda a aprovechar los datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Sin embargo, son pocas las instituciones que logran sumergirse en la ciencia de datos, por ello el académico de la Facultad de Ingeniería UdeC y colaborador IIT UdeC, Julio Godoy comparte su conocimiento en torno a los análisis de grandes volúmenes de datos, específicamente en el área de la salud.

Primero, para hablar de volúmenes de datos se debe aprender a describir “las 4 variables que se utilizan cuando hablamos de Big Data, y se le llaman las 4V: 

1. Volumen de datos: Se habla de un gran volumen de datos cuando éste es costoso de procesar mediante computadores convencionales (es decir, puede tomar mucho tiempo o ser sencillamente incapaz de procesarlo).
2. Variedad: En Big data los datos suelen ser heterogéneos, lo que quiere decir que podemos tener, en un mismo gran conjunto de datos, imágenes, texto, audio, vídeo, entre otros elementos..
3. Velocidad: Es habitual que los datos lleguen a gran velocidad. No es un conjunto de datos estático, sino que va creciendo rápidamente con el tiempo. Piensa por ejemplo en datos atmosféricos, de calidad del aire, de precios de acciones en la bolsa, etc. Muchas veces deben además ser procesados rápidamente para poder ser de utilidad.
4. Veracidad: Muchas veces los datos pueden tener “ruido”. Es decir, pueden faltar algunos valores, pueden tener errores (valores alterados), haciendo que sea necesario muchas veces que esos datos pasen por una etapa llamada «pre-procesamiento» o limpieza de datos.

¿Cuál es la importancia del uso de datos en el área de la Salud?

“En el área de la salud, así como en otros campos, se generan datos todo el tiempo: registros de pacientes, diagnósticos, evoluciones de tratamiento, etc. que antiguamente se almacenaban en papel y ahora, con la digitalización de la información en salud, es posible acceder a gran parte (sino a todo) de estos datos mediante sistemas computacionales.

La importancia de poder usar estos datos radica en el impacto que puede tener el uso adecuado de la información que a veces se «esconde» en estos datos. Por ejemplo, mediante su análisis es posible:

– crear nuevos tratamientos, específicos para personas con características en común, que minimicen los efectos secundarios de tratamientos tradicionales.

– generar estrategias preventivas que reduzcan la probabilidad de desarrollar aflicciones, en base a datos personalizados

– diagnosticar con alta precisión y de manera temprana algunas graves enfermedades que aquejan a la humanidad, incrementando el porcentaje de supervivencia a las mismas.”

¿Qué beneficios trae el tratamiento de datos en las organizaciones de salud?

“El tratamiento adecuado de datos en organizaciones de salud permite crear modelos descriptivos y predictivos, que pueden ayudar a mejorar significativamente la salud de los pacientes (por ejemplo, reduciendo la cantidad de visitas necesarias o la espera) así como la gestión hospitalaria y la calidad de la atención de los prestadores. Mediante un tratamiento adecuado de datos, los trabajadores de la salud pueden enfocar su atención en aspectos que pueden ser críticos de cada paciente, pero que pueden ser difíciles de detectar de manera tradicional. Para apoyar en la toma de decisiones en todos los niveles, es fundamental que los datos sean presentados de una manera clara y simple, entendible para quien tome  decisiones. De manera contraria, todo el esfuerzo dedicado al análisis de datos puede no ser aprovechado o, quizás peor aún, llevar a tomar decisiones que tengan un impacto negativo en la salud de los pacientes.”

Para poder optar por un curso que enseñe sobre ciencia de datos en el área de la salud, puedes visitar el Centro Ingeniería para la Vida.