Big Data y Analitycs en el Sector Salud.

El principal reto del Big Data en el sector sanitario es la privacidad. Es lo que piensa la experta de Ilunion Elena Peláez, tal y como ha expresado este jueves durante la IV edición de la jornada Big Data y Analitycs en el Sector Salud organizado por Executive Forum. En el evento ha participado también el director médico del Hospital Clínico San Carlos de Madrid, Julio Mayol, así como representantes de PentaQuark y Sanitas.

“El Big Data no es un fin en sí mismo. Lo importante es cuánto puede ayudar a las personas”, ha señalado Peláez.

Para la Technology Business Development Coordinator de Ilunion, la retroalimentación y el aprendizaje automático constituyen los puntos fundamentales del uso masivo de datos. Asimismo, ha hecho hincapié en la importancia de gestionar la privacidad de la información en el caso del Big Data en el sector sanitario. “Estamos hablando de datos que tienen tercer nivel de protección, por eso la privacidad es de gran relevancia”, ha subrayado.

En ese sentido, Mayol ha asegurado que en España, la sociedad “está dispuesta a donar datos” siempre que la motivación de su uso sea la mejora de la salud. “Otra cosa es los profesionales”, ha matizado el médico, según el cual el problema no es tanto el acceso a los datos como la calidad de los mismos. Por un lado, por la manera en que se registran. Por otro, porque los pacientes no siempre dicen la verdad. “Mentimos para ajustarnos a lo que se espera de nosotros”, ha afirmado.

Transformación digital

De acuerdo con el director médico del Clínico, el sistema sanitario se basa en un modelo de industrialización que está provocando burnout y despersonalización. “Estamos aquí para producir servicios, no para que los pacientes estén contentos”, ha ironizado el facultativo, según el cual la transformación digital a la que está abocada el sistema sanitario obliga a modificar el modelo de negocio. El nuevo modelo debería centrarse en el valor, entendiendo este como el mayor beneficio con menor daño.

Para implementar ese modelo, es necesario aplicar el Big Data en el sector sanitario. “Tenemos que ser capaces de medir la calidad percibida sobre su propia salud del paciente”, ha apuntado Mayol, que cree que hoy día es viable medir las variables necesarias para tomar decisiones. En ese sentido, ha mostrado la inteligencia artificial como un aliado. “Deberíamos aprender a colaborar para dejar a los humanos lo más humano y lo más tedioso a las máquinas”.

Ejemplos de Big Data en el sector sanitario

En busca de una transformación digital que va más allá de la receta electrónica, el Clínico San Carlos está trabajando en distintos proyectos de aplicación del Big Data al sector sanitario. Así, por ejemplo, se está haciendo minería de datos para intentar detectar “dónde están los cuellos de botella” o dónde existe un bucle. El centro está trabajando también en el ámbito de la salud mental y en un chatbot sobre proctología.

“A veces la presencia del médico o el psicólogo condicionan lo que tiene que decir el paciente”, ha apuntado, por su parte, Leandro Tubia, director de Datos y Analítica en Sanitas.

El grupo está trabajando en un chatbot que permita perfilar la sintomatología de pacientes con algún problema psicológico para luego concertar una cita. De igual modo, la aseguradora ha usado el Big Data para predecir picos de urgencias. En ese mismo campo ha trabajado PentaQuark, tal y como ha explicado su CTO, Ramón Luna de María. La jornada ha estado moderada por César Chiva, director de Executive Forum España.