Big Data en el Sector Salud: el Futuro del Manejo de Enfermedades

El Big Data en el cuidado de la salud está a la vanguardia de las iniciativas médicas modernas para abordar la propagación de enfermedades y mejorar la vida de los pacientes.

Durante la última década, la investigación médica reactiva y la prestación de atención médica pasiva se han convertido en un control preventivo de enfermedades impulsado por los avances tecnológicos. El manejo de enfermedades crónicas es el problema de más rápido crecimiento y más costoso para los sistemas de salud en todo el mundo. Afortunadamente, las empresas médicas y farmacéuticas ahora tienen a su disposición innumerables recursos tecnológicos para ayudarlas a sacar conclusiones indiscutibles que impulsan el manejo de las enfermedades crónicas. Además, a escala mundial, estas tecnologías han contribuido a la investigación y la prestación de cuidados durante la pandemia. También pueden ayudar a recopilar datos que podrían ayudar a pronosticar y prevenir futuros brotes epidémicos. Estos datos han ido aumentando en volumen, velocidad y variedad y se han convertido en lo que llamamos Big Data. 

 

El Big Data en el cuidado de la salud es la fuerza impulsora detrás de las iniciativas actuales que las organizaciones médicas han tomado para monitorear, controlar y erradicar enfermedades. De la misma manera, los grandes datos recopilados de los pacientes han permitido a los investigadores médicos y científicos modificar los patrones de enfermedades, desde el cáncer hasta el sida, para intentar encontrar mejores tratamientos e incluso curas. Sin embargo, el volumen del Big Data sigue expandiéndose, generando 2.5 quintillones de bytes de datos por día y se pronostican 463 exabytes para el 2025.Naturalmente, las industrias médica y farmacéutica sólo pueden mantenerse al día con la avalancha de datos mediante el uso de herramientas analíticas para aprovecharlos e interpretarlos. De ahí la importancia de las tecnologías basadas en máquinas y Big Data Analytics (BDA). Las conclusiones médicas y los conocimientos recopilados de Big Data Analytics fusionados con tecnologías y dispositivos modernos están sentando las bases para el futuro del control de enfermedades.

¿Por qué el Big Data es tan importante para la atención médica?

La salud pública y la gestión de enfermedades se encuentran entre las preocupaciones de más rápido crecimiento para las naciones de todo el mundo. La OMS documentó que en 2020, las enfermedades crónicas fueron responsables de 73% de las muertes y representaron el 60% de la carga sanitaria mundial. Estas cifras son desalentadoras, pero las compañías farmacéuticas y los proveedores de atención médica no se han quedado de brazos cruzados mientras somos eliminados. Gracias a Big Data y herramientas tecnológicas como AI y ML, la industria de la salud ha logrado enormes avances en el tratamiento, manejo y curación de afecciones crónicas comunes. 

 

Big Data en el cuidado de la salud se recopila en masa a partir de registros de salud electrónicos (HCE), muestras biológicas, datos biométricos, El Internet de la Cosas ( (IoT) y sus dispositivos, redes sociales, aplicaciones móviles y datos generados para la investigación médica en el contexto de la atención médica. Estos conjuntos de datos y su interpretación resuelven problemas a escala mundial, como el control de epidemias, la prevención de enfermedades y los problemas de salud pública. También ayudan con asuntos organizativos locales, como enriquecer la investigación de medicamentos, monitorear los síntomas o reducir la carga de trabajo del hospital. Además, la aplicación de BDA en la atención médica, junto con algoritmos impulsados ​​por IA, también podría conducir a descubrimientos revolucionarios como la cura del SIDA o la identificación de marcadores genéticos de enfermedades crónicas como la diabetes. Los beneficios que estos descubrimientos podrían traer a la humanidad son astronómicos y van desde eliminar los costos de por vida de los pacientes enfermos hasta liberar espacio en el hospital y aliviar la carga de trabajo médico.

 

En pocas palabras, la convergencia entre organizaciones médicas, hospitales e instalaciones farmacéuticas con técnicas y tecnologías BDA reforzará un cambio dramático en el paradigma actual de control de enfermedades. Adicionalmente, las apps de salud La inclusión en el sistema médico impulsará a sus participantes a profundizar en el potencial de los conjuntos de datos producidos todos los días por teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles, HCE, datos generados por el paciente y dispositivos médicos.

 

Estas son algunas de las muchas formas en que Big Data Analytics impulsado por tecnologías móviles modernas e IA puede mejorar la gestión de enfermedades.

Big Data enriquece la investigación médica

Big Data en el cuidado de la salud proviene de fuentes biológicas (biobancos), biométricas (pruebas médicas) y de datos de salud electrónicos (aplicaciones, IoT). Estos conjuntos de datos han ayudado a los científicos a olvidar la serendipia anterior al Big Data y a comprender, predecir y prevenir innumerables patologías. Aún más valiosos son los cuatro billones de smartphones usuarios que hacen preguntas sobre su salud, acceden a plataformas móviles de atención médica y proporcionan Big Data a diario. Estas tecnologías móviles han facilitado el control de la salud y han enriquecido la investigación médica al proporcionar importantes volúmenes de datos. Además, han puesto la infodiomología a disposición de los investigadores, que pueden utilizar para realizar un seguimiento de la progresión de la enfermedad. 

 

Gracias a que Big Data proporciona información sobre lo que constituye una enfermedad, los investigadores médicos ahora pueden construir modelos en torno a patrones de enfermedades. Además, un número cada vez mayor de médicos informan condiciones a bases de datos internacionales, crear una red colaborativa de información que proporcione actualizaciones periódicas sobre diversas enfermedades. Por ejemplo, la secuenciación del genoma es un tesoro de Big Data que ayuda a los científicos a identificar los biomarcadores genéticos del cáncer. La gran cantidad de datos recopilados a partir del mapeo de genes ha ayudado a identificar los marcadores del cáncer, comprender la enfermedad y prepararse para ella. La digitalización de los registros médicos permite su exploración en busca de síntomas de cáncer, lo que impulsa un tratamiento temprano y aumenta la esperanza de vida. Como resultado, BDA ha ayudado a generar modelos predictivos que podrían permitir corregir los problemas genéticos que conducen al cáncer. 

 

El potencial de los BDA para la identificación de enfermedades los coloca en el centro de atención como fuente de descubrimientos. Los investigadores están llevando a cabo estudios a gran escala aprovechados por Big Data para identificar la eficiencia de los medicamentos y los factores de riesgo, lo que los estudios epidemiológicos tradicionales no pudieron hacer. De manera similar, combinar Big Data médico con el de las aplicaciones móviles puede ayudar a desarrollar nuevos conocimientos para comprender mejor las enfermedades humanas y, con suerte, erradicarlas algún día. Mientras tanto, puede allanar el camino para una mejor toma de decisiones, mejorar los nuevos enfoques de la medicina y aumentar la puntualidad de las políticas de salud pública.

El análisis de Big Data permite una mejor vigilancia de las enfermedades

Big Data enriquece la investigación médica en otro frente: la vigilancia de enfermedades. Los sistemas de seguimiento de enfermedades siempre han sido los pilares del control de enfermedades. Los flujos de Big Data para la vigilancia de enfermedades generalmente provienen de datos clínicos y epidemiológicos recopilados en instituciones médicas. Sin embargo, en los últimos años, Big Data de motores de búsqueda, aplicaciones de atención médica, redes sociales y otros datos de fuentes colaborativas se ha vuelto extremadamente útil. Big Data de estas fuentes proporciona monitoreo en tiempo real con un costo mínimo. Por ejemplo, un aumento en las búsquedas en línea podría señalar a los científicos un posible brote de enfermedad en un área específica. También podría ayudarlos a monitorear una enfermedad al proporcionar datos de seguimiento sobre su movimiento entre países. Por último, podría acelerar la búsqueda de un tratamiento eficaz al reducir el tiempo entre el inicio de la enfermedad y su propagación. 

 

Sin embargo, el enfoque es un poco más complicado para las enfermedades crónicas porque no se convierten en brotes espontáneos. La vigilancia de enfermedades crónicas es un flujo continuo de Big Data. Los conjuntos de datos de la investigación farmacéutica, el mapeo de genes y los biobancos contribuyen a absorber los datos necesarios para la vigilancia de enfermedades. Además, las tecnologías móviles como aplicaciones de atención médica, servicios de telesalud, HCE y redes sociales también pueden proporcionar datos valiosos. Los desarrolladores de aplicaciones han contribuido a crear productos móbiles que pueden ayudar a identificar, calcular y diagnosticar afecciones y tratamientos. 

 

BDA se basa en algoritmos ML para predecir los resultados de enfermedades crónicas. Por ejemplo, un estudio utilizó algoritmos de aprendizaje profundo para identificar marcadores de tuberculosis a partir de radiografías de tórax. Las aplicaciones de BDA como esta pueden ayudar a los médicos a diseñar medicamentos personalizados y ahorrar tiempo con los diagnósticos. Estos esfuerzos pueden ayudar a las instituciones médicas a intervenir antes de que las condiciones de los pacientes se deterioren, salvando más vidas y reduciendo los costos de atención médica. Además, cuando consideramos que las enfermedades crónicas son la principal causa de muerte en los EE. UU., y generan $3.5 billones en costos de salud anuales, comprendemos la importancia de Big Data para mejorar los resultados futuros.

Medicamentos futuros para enfermedades actuales

Las técnicas de BDA para el seguimiento han puesto el camino para los avances en la terapia y la investigación de medicamentos. Los algoritmos basados ​​en inteligencia artificial creados a partir de datos de atención médica móviles y clínicos pueden ayudar a los científicos con el modelado de fármacos y tratamientos. Estos modelos predictivos sugieren posibles cantidades de dosis, planes de tratamiento e interacciones farmacológicas según los datos de fuentes clínicas y móviles. La investigación farmacéutica se beneficia de la atención médica móvil porque los datos recopilados a partir de esas herramientas son asombrosos. Además, y gracias al mapeo del genoma, estos algoritmos pueden estudiar la estructura genética de un individuo y sugerir medicamentos que pueden apuntar a la mutación que causa la enfermedad. La posibilidad de estudiar estas mutaciones para desarrollar medicamentos específicos para enfermedades eventualmente abrirá la puerta para atacar y finalmente matar enfermedades crónicas.

 

Un gran ejemplo de esto es IBM Watson, una herramienta de inteligencia artificial que ayuda a los investigadores a traducir Big Data en conocimientos para desarrollar mejores enfoques de atención médica. en un reciente experimento oncológico BM Watson dio recomendaciones de tratamiento con una precisión del 99% para pacientes con cáncer. Además, IBM Watson colaboró ​​con Quest Diagnostics para identificar la leucemia secundaria causada por síndromes mielodisplásicos en pacientes japoneses. Quest Diagnostics to identify secondary leukemia caused by myelodysplastic syndromes in Japanese patients.


Los algoritmos de BDA aplicados en la investigación de medicamentos también ayudan a identificar y predecir reacciones adversas y toxicidad de los medicamentos. Los científicos solían requerir grandes cantidades de pruebas de drogas antes de sacar conclusiones relevantes sobre los comportamientos y patrones de las drogas. Afortunadamente, las fuentes modernas de Big Data están generando bases de datos estructuradas que permiten al personal médico modelar tratamientos farmacológicos sin realizar ensayos desde cero. Los algoritmos BDA también están ayudando a generar terapias personalizadas, como CRISPR, que son la fuerza impulsora detrás de los futuros enfoques farmacológicos.

Big Data como herramienta de prevención

Como se mencionó anteriormente, una de las principales ventajas de la minería de Big Data es la creación de modelos predictivos para monitorear e identificar comportamientos de enfermedades. Estos modelos han impulsado el campo médico hacia la prevención de enfermedades en lugar de un enfoque de la medicina pasivo centrado en la cura. En consecuencia, los investigadores médicos han establecido conexiones genéticas que hubieran sido imposibles con los métodos de investigación tradicionales. 

 

Las recopilaciones de Big Data de biobancos y la información demográfica y social recopilada de las aplicaciones de atención médica se estudian cada vez más para identificar los riesgos de desarrollar enfermedades crónicas. Además, la HCE y los datos de las aplicaciones de atención médica y los dispositivos portátiles han ayudado a identificar los factores preexistentes de ciertas afecciones. Los médicos pueden detectar rápidamente estos factores de riesgo y abordar los problemas de salud de los pacientes antes, brindándoles una atención personalizada más eficiente antes de que la enfermedad se vuelva crónica y, con suerte, curarla.

 

En un contexto más actual, con los algoritmos de aprendizaje automático de BDA, los científicos modernos han podido detectar, monitorear y predecir brotes de COVID-19 en áreas específicas mediante el análisis de datos de aplicaciones, uso de redes sociales y consultas de motores de búsqueda. Además, BDA ha ayudado a las entidades de salud a mapear áreas de alto riesgo, implementar políticas y utilizar datos socioeconómicos para desarrollar modelos predictivos de epidemias futuras.

Desafíos y perspectivas

A pesar de las adopciones de BDA en la mayoría de las áreas de investigación médica, todavía existen numerosas preocupaciones con respecto a la privacidad y la ética de los datos de los pacientes. Por un lado, los datos de atención médica, especialmente de aplicaciones y EHR, son confidenciales; por lo tanto, está cuidadosamente regulado y protegido. La mayoría de los datos que provienen de estas fuentes no son anónimos, por lo que la información del paciente corre el riesgo de filtrarse. Además, la confidencialidad de los datos y las normas de seguridad pueden impedir que dichos datos se compartan de manera eficiente entre las partes interesadas. 

 

 El desarrollo de apps de salud seguras depende de la investigación médica y se deben adaptar sus procesos para garantizar la protección de los datos de los pacientes. Con suerte, a medida que avanza el uso de BDA, todas las partes interesadas colaborarán y ajustarán el rendimiento de sus sistemas para cumplir y hacer cumplir la privacidad de los datos cuando sea relevante. 

 

Por otro lado, las instituciones sanitarias modernas no están conectadas en red ni lo suficientemente conectadas para permitir procesos eficientes de intercambio de datos. A menudo, los médicos almacenan los datos de los pacientes en diferentes dispositivos de almacenamiento e incluso en archivos de papel. Para que el futuro de Big Data sea tan brillante como queremos, estos conjuntos de datos deben fusionarse y consolidarse en hospitales y laboratorios de todo el mundo. En consecuencia, la minería de Big Data debe ser aprovechada por todas las partes interesadas en el cuidado de la salud para que las bases de datos siempre se nutran y la información sea lo suficientemente diversa como para permitir el monitoreo, seguimiento y curación de enfermedades.

Conclusión

Cuando se combinan con tecnologías móviles como las aplicaciones de atención médica, los beneficios que aporta Big Data a todo el ecosistema médico impulsarán aún más nuestro camino hacia un mundo libre de enfermedades. En este frente, Big Data ha demostrado ser enormemente beneficioso para los sistemas médicos en todo el mundo. No solo podemos usar BDA para reducir los costos cada vez mayores de la atención médica, sino que a través de una mejor toma de decisiones, los médicos pueden crear las herramientas para curar enfermedades crónicas, prevenir brotes futuros y predecir resultados de salud. Además, gracias a Big Data, los modelos de tratamiento y los resultados de la investigación de medicamentos se han convertido en modelos predictivos que minimizan las reacciones adversas, las interacciones y la indisponibilidad de los medicamentos. A través de algoritmos de inteligencia artificial, Big Data ha aprovechado las medidas preventivas que, en última instancia, están salvando vidas.

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