Cómo el "Big Data" y el "Machine Learning" pueden mejorar la sostenibilidad en la medicina

Los últimos tiempos han traído consigo un cambio de paradigma en el sistema de salud público en España que se ha visto reflejado, en gran parte, con el impacto de las nuevas tecnologías en la gestión de la sanidad.

Mutual Médica · 19/10/22 · 4 min

Los últimos tiempos han traído consigo un cambio de paradigma en el sistema de salud público en España que se ha visto reflejado, en gran parte, con el impacto de las nuevas tecnologías en la gestión de la sanidad. La crisis sanitaria global, a raíz de la Covid-19, impuso una aceleración en la digitalización de todas las actividades en la sociedad, y en concreto, en el sector de la salud, que se vio influenciado, entre otros aspectos, por la necesidad de acercar la medicina a los domicilios de los pacientes.

La sostenibilidad de la medicina viene ligada a la aparición de nuevas tecnologías inteligentes, como, por ejemplo, el Big Data y el Machine Learning. Este último se asocia frecuentemente a la Inteligencia Artificial en la medicina, vinculada al diagnóstico y a la terapia personalizada. En este sentido, se utilizan grandes bases de datos para crear algoritmos basándonos en la experiencia, que ayuden a los profesionales médicos al diagnóstico y al tratamiento de sus pacientes.

La implantación de otras nuevas tecnologías, en este caso, el Big Data, permiten abrir nuevas vías de trabajo en las estructuras de muchas empresas, como, las farmacéuticas. Además de ayudar a “segmentar y personalizar” los medicamentos para los pacientes, mejoran el diseño de los productos y la reducción del tiempo desde que se inicia la investigación de un medicamento hasta que llega a las manos de los profesionales médicos.

El desarrollo de las tecnologías inteligentes en el ámbito sanitario

El Machine Learning forma parte de la inteligencia artificial y consiste en que las máquinas aprendan de manera automática, sin ser expresamente creadas para ello. De esta manera, son capaces de identificar patrones entre millones de datos, con la finalidad de hacer predicciones, y, mejorando progresivamente, sin la necesidad de intervención del ser humano.

El avance tecnológico del Machine Learning juega un papel muy relevante en el desarrollo de procedimientos médicos y de la gestión de datos. El sector sanitario está viviendo una transformación masiva gracias a la aparición de un aprendizaje automático que, permite predecir, tratar y diagnosticar enfermedades a pacientes, entre otras funciones.

Por su parte, el Big Data, sigue un patrón muy parecido. Su función está ligada al almacenamiento de datos y el análisis de estos con el objetivo de mejorar la gestión de hospitales, la atención sanitaria y la investigación médica. En este sentido, la recopilación y el análisis de los datos resulta fundamental a la hora de desarrollar nuevas soluciones y tecnologías que, al igual que el Machine Learning, permitan mejorar la atención hospitalaria.

Las ventajas del Machine Learning y el Big Data en el sector de la medicina

La transformación digital nos ha traído un gran avance en soluciones basadas en la Inteligencia Artificial, y esto nos permitirá traspasar la línea de la reactividad a la proactividad.

Con estas nuevas tecnologías, una cantidad masiva de datos podrá ser explotada sin intervención de, en este caso, los profesionales médicos, y servirán para predecir futuros comportamientos, mejorar objetivos y evitar errores. Esto supone que, a través de datos de calidad, podemos crear modelos de comportamiento capaces de analizar datos de gran complejidad, proporcionando, además, resultados rápidos y precisos.

El Big Data y el Machine Learning aplicados en la medicina, juegan un papel fundamental. El sector de la salud es la industria donde el aprendizaje automático puede aportar más. Según un estudio, más de un 80% de las empresas del sector de la salud creen que su ventaja competitiva será la economía digital a través de la tecnología.

Con todo esto, entre las principales ventajas de que la llegada de la inteligencia artificial puede aportar al sector de la salud, destacamos:

  • Mayor eficiencia y eficacia
  • Mejora en los resultados consiguiendo una mejor calidad de vida tanto para pacientes como para médicos
  • Reducción en los tiempos de descubrimiento y análisis
  • Desarrollo de la medicina predictiva
  • Monitorización de pacientes en tiempo real

El Machine Learning y el Big Data cobran especial importancia para afrontar uno de los grandes desafíos que combaten a diario los sistemas de atención médica: la gestión del flujo de asistencia al hospital.

En este sentido, se ven implicadas aquellas situaciones que envuelven el movimiento de los pacientes dentro del hospital, como, por ejemplo, los reingresos, los retrasos o cancelaciones, y las esperas para ser admitidos en una cama de hospital.

El aprendizaje automático permite tomar las decisiones más acertadas a través del análisis de grandes datos, que en tiempo real y de manera grupal y/o individualizada, llevan a un mejor tratamiento y flujo en el funcionamiento dentro del centro sanitario. Con todo esto, se añaden nuevos beneficios que este tipo de tecnología innovadora aporta al sector de la salud:

  • Optimización del almacenamiento de datos
  • Mejora de la gestión clínica
  • Impulso a la investigación médica
  • Reducción de los costes

La sostenibilidad de la medicina con la llegada de la Inteligencia Artificial

Aquellos hospitales que cuentan con grandes recursos económicos, pueden beneficiarse del proceso hacia la Inteligencia Artificial, pero todavía no es sostenible pensar en una medicina de precisión para todos.

Aunque, paralelamente, la aplicación de esta Inteligencia si abarca problemas de gran impacto, aportando una mejor gestión de los recursos disponibles, trae consigo un beneficio social para todos. Por ello, se propone el uso de la Inteligencia Artificial en gestión sanitaria con la finalidad de ayudar a la sostenibilidad del sistema.

Este método se basa en abarcar grandes problemas, como, por ejemplo, el absentismo laboral, que en nuestro país consume una gran cantidad de recursos económicos, y que, al gestionarse a través de esta tecnología, permite reducir costes y mejorar el bienestar laboral.

La metodología ARUM (Análisis de Recursos Humanos), basada en el Machine Learning, pretende aprender los patrones de comportamiento de los colectivos de empleados a partir de datos históricos, y con ello, predecir el absentismo futuro para mejorar la planificación, evitar la falta de personal y reducir los costes de contratación de empleados sustitutos.

Esta nueva inteligencia permite, dentro del ámbito de la salud, ir más allá del tratamiento individualizado, abarcando el análisis, la agrupación y la segmentación de todos los pacientes, consiguiendo, de esta manera, soluciones para grandes grupos de personas sin la necesidad de aplicar grandes inversiones.

Otro ejemplo de la aplicación de la Inteligencia Artificial, en este caso, en los pacientes, sería la plataforma ANIS. Este algoritmo agrupa los pacientes de salud del historial médico de manera que, los grupos creados aportan información nueva, no descubierta o analizada en lo que conocemos como “procedimientos clásicos”. Esta inteligencia tecnológica permite la resolución de hipótesis clínicas que mejoran el tratamiento de los pacientes, logrando una eficiencia de los recursos disponibles.

La Inteligencia Artificial a través de sistemas como el Big Data y el Machine Learning ha llegado para quedarse. Estas tecnologías están construyendo el futuro de un sector médico que, con todos los avances de la digitalización, será capaz de ofrecer servicios eficaces y eficientes, mejorando tanto los tratamientos a pacientes a nivel individual y colectivo, como la gestión del flujo en los centros sanitarios donde se desenvuelven.

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