Los datos de atención médica se encuentran entre los datos más complejos y voluminosos que se producen en el mundo actual. Entre esta enorme pila de datos de atención médica se encuentran valiosos conocimientos que pueden tener un impacto directo y mejorar la calidad de la vida humana. Si bien carecíamos de medios para analizar estos datos hasta hace tan solo una década, el progreso en Big Data Analytics ha hecho que Healthcare Analytics sea una realidad distinta en la actualidad.
En esta publicación de blog, examinemos los problemas que la analítica de Big Data puede resolver en el dominio de la salud. Veamos también algunos estudios de caso de la aplicación de Big Data Analytics en la atención médica y las herramientas que se utilizan.
¿Por qué Big Data Analytics en el sector sanitario?
Los principales beneficios de aplicar el análisis de Big Data en la atención médica son:
- Descubrimiento temprano y control de epidemias
- Detección y curación precisas de enfermedades que tienen poco éxito en el tratamiento.
- Descubrimiento de nuevos tratamientos basados en genómica y perfiles de pacientes
- Prevención del fraude de seguros y reclamos médicos
- Incremento de la rentabilidad de las instituciones sanitarias
La llegada de los dispositivos portátiles ha hecho que la recopilación de datos sanitarios sea más fácil que nunca. Desde el seguimiento de los datos de fitness hasta los cuidados geriátricos y los cuidados intensivos, la tecnología portátil ha revolucionado la recopilación de datos en el sector sanitario. De hecho, el informe Global Connected Health Market 2016-2020 pronostica que el mercado global de la salud conectada crecerá a una tasa compuesta anual del 26,54% durante el período 2016-2020.
que es un desarrollador blockchain
Los datos así recopilados se pueden almacenar con Hadoop y analizar con MapReduce y Spark.
Big Data en la atención médica: caso de uso
Una de las implementaciones más conocidas de Big Data in Healthcare en los últimos tiempos es IBM Watson, una poderosa plataforma de computación cognitiva para análisis de la salud. Está equipado con capacidades de lenguaje natural, generación de hipótesis y aprendizaje basado en evidencia para ayudar a los profesionales médicos a tomar decisiones.
Así es como un médico puede utilizar Watson para ayudar a diagnosticar y tratar a los pacientes:
Paso 1 : El médico plantea una consulta que describe los síntomas del paciente y los factores relacionados.
Paso 2: Watson analiza las entradas mediante la extracción de datos de pacientes disponibles en busca de factores relevantes como antecedentes de salud familiar, medicamentos, informes de pruebas, etc. y también considera notas del médico, estudios clínicos, artículos de investigación y otros datos similares.
Paso 3: Watson publica una lista de diagnósticos con las puntuaciones correspondientes que indican el nivel de confianza de cada hipótesis. Esto ayuda al médico, y al paciente, a tomar decisiones más informadas y precisas.
Diagnóstico basado en evidencia - Implementación:
Una de las aplicaciones más conocidas de IBM Watson ha sido la ' Watson para Oncología 'Que IBM desarrolló en asociación con el Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) de Nueva York.
- Premisa: La premisa básica sobre la que se basa la aplicación es la siguiente: los oncólogos de MSK son expertos conocidos en ciertos tipos de cánceres. Si IBM Watson puede recibir formación para adquirir su experiencia, el conocimiento estará disponible para cualquier médico de cualquier rincón del mundo.
- Programa: La aplicación Watson for Oncology es una aplicación integral para el cuidado del cáncer de élite que se puede ejecutar en un iPad u otras tabletas.
- Solicitud: Tomemos un caso hipotético de un paciente en un rincón lejano de Asia que sufre de una forma rara de cáncer de pulmón que está genéticamente relacionado. Es posible que los médicos del hospital donde se trata al paciente no tengan la experiencia necesaria para tratar esta cepa específica de cáncer de pulmón, pero Watson for Oncology sí lo hace con la ayuda de los datos del MSK Cancer Center.
La importancia de esta aplicación es de gran alcance, ya que cualquier médico de cualquier parte del mundo puede acceder a la aplicación con solo obtener una licencia para el programa y brindar a sus pacientes acceso a un tratamiento contra el cáncer de clase mundial. ¡Esa es la magia de la analítica sanitaria nacida del acceso a Big Data en la asistencia sanitaria!
Puede encontrar más casos de uso relacionados con el análisis predictivo y los tratamientos basados en la evidencia. Aquí .
Papel de Hadoop en la analítica sanitaria
Hadoop es la tecnología subyacente que se utiliza en muchas plataformas de análisis de la salud. Esto se debe a que Apache Hadoop es la opción perfecta para manejar los enormes y complejos datos de atención médica y hacer frente de manera efectiva a los desafíos que plagan la industria de la salud. Algunos argumentos para usar Hadoop para trabajar con Big Data en la atención médica son:
- Hadoop hace que el almacenamiento de datos sea menos costoso y esté más disponible:
Actualmente, el 80% de toda la información sanitaria son datos no estructurados. Esto incluye notas de médicos, informes médicos, resultados de laboratorio, rayos X, imágenes de resonancia magnética, datos vitales y financieros, entre otros. Hadoop ofrece a los médicos e investigadores la oportunidad de encontrar conocimientos a partir de conjuntos de datos que antes eran imposibles de manejar.
- Capacidad de almacenamiento y manipulación:
La mayoría de las organizaciones sanitarias no pueden almacenar más de tres días de datos por paciente, lo que limita la oportunidad de analizar los datos producidos. Hadoop puede almacenar y manejar una enorme cantidad de datos, lo que lo convierte en el candidato ideal para el trabajo.
- Hadoop puede servir como organizador de datos y también como herramienta de análisis:
Hadoop ayuda a los investigadores a encontrar correlaciones en conjuntos de datos con muchas variables, una tarea difícil para los humanos. Por eso es el marco adecuado para trabajar con datos sanitarios.
Aquí hay una demostración para la aplicación de Big Data Analytics en la atención médica. Esta demostración de MapReduce lo ayudará a escribir un programa que puede eliminar las imágenes duplicadas de tomografía computarizada de una base de datos de 100 millones de imágenes. El procedimiento, el enfoque y la solución paso a paso se pueden encontrar en este video tutorial.
Este es solo uno de los muchos casos en los que el análisis de Big Data ha ayudado a resolver los principales problemas de salud y ha contribuido a la detección y prevención efectivas de enfermedades. Hadoop es extremadamente relevante en el análisis de enormes conjuntos de datos para la prevención y el tratamiento oportuno de enfermedades crónicas. Existe una gran oportunidad sin explotar en el uso de Big Data Analytics en la atención médica y es el momento adecuado para que los profesionales de Hadoop den un paso al frente y asuman el desafío.
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