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VIENDO 27/11/17
Opinión

#Opinión

Salud, tecnología y big data: ¿Más datos, mejor atención?ADJUNTO

Opinión

BUENOS AIRES, noviembre 27: Omar Vigetti, especialista en desarrollo y comportamiento organizacional, remarcó que en estos tiempos la innovación se pone al servicio de la medicina, por lo que el futuro está “al alcance de nuestra mano”.

#SaludPública
Alarma en Berazategui por casos de tuberculosis en una escuela
ADJUNTO
LA PLATA, julio 15: Al menos dos alumnas de una escuela de Hudson fueron diagnosticadas con la enfermedad, altamente contagiosa. Desde Provincia suspendieron las clases y confirmaron tareas de desinfección.
#Vacunación
Alertan que este año es bajo el porcentaje de aplicación de la vacuna antigripal
ADJUNTO
BUENOS AIRES, julio 12: Desde la secretaría de Salud admiten que por el momento la inmunización está lejos de lo ideal, y que los integrantes de los grupos de riesgo deben aplicarse la dosis correspondiente. Aseguran que hay disponibilidad de la vacuna en todo el país.

La innovación se pone al servicio de la medicina junto a la Inteligencia Artificial y el Big Data, el futuro está al alcance de nuestra mano, y la atención clínica ya no será igual. Los avances en análisis de datos e Inteligencia Artificial ya no son exclusivos de las películas de ciencia ficción. Cada vez existen más aplicaciones tecnológicas para mejorar la vida de las personas, y el sector de la salud no es la excepción. Gracias al Big Data, la medicina comienza un camino que marcará un antes y un después en la atención al paciente.

En materia sanitaria, por ejemplo, el cruce de información de antecedentes familiares, entorno, hábitos, e historiales clínicos pueden permitir un modelo predictivo personal que, eventualmente, llevará a la detección precoz de muchas enfermedades.

El uso de la Inteligencia Artificial y el análisis de grandes volúmenes de datos será un paso fundamental para la medicina predictiva y la aplicación del tratamiento con mayores posibilidades de éxito, según los antecedentes de cada paciente".

Si tomamos el ejemplo de una persona que busca controlar su diabetes, un médico con acceso a recopilación de datos centralizada puede ver de forma instantánea su historial médico completo, el historial de renovación del medicamento que toma y los datos precisos de control de la enfermedad.

En el momento en que el doctor pide un nuevo tipo de insulina, el sistema clínico puede alertar que, debido al historial y el mapa genético del paciente, esta elección de médicamente solo tendría 39 por ciento de probabilidad de controlar con éxito su enfermedad.

Así, el profesional puede elegir un tratamiento que aumente las posibilidades de efectividad, basado en el conocimiento y en la información.

Otro de los avances que permiten estas herramientas es el análisis predictivo de datos, generando un modelo de tratamiento en evolución, que cambia a medida que se agrega nueva información.

Los pronósticos serán cada vez más precisos a medida que crezca el volumen de datos y los pacientes recibirán intervenciones de atención más proactivas y personalizadas.

Por otra parte, junto con el análisis de indicadores de comportamiento en las redes sociales y el monitoreo de los hábitos de compra, agregando datos relacionados con la salud, los médicos podrán confirmar que los pacientes mantienen un estilo de vida saludable y enviar alertas, recordatorios de medicamentos y recomendaciones de mejora de sus hábitos.

Las compañías de suministros médicos utilizarán análisis predictivos para mantener el stock en sus almacenes y eliminar los retrasos en el envío a sus clientes; lo mismo sucederá en el caso de la prescripción de medicamentos.

El diagnóstico también se verá beneficiado por la Inteligencia Artificial y la analítica; el análisis de imágenes se podrá automatizar gracias al aprendizaje artificial de imágenes radiológicas.

De esta manera, la combinación de conocimientos de este tipo de análisis con otros más tradicionales, ayudará a estandarizar el diagnóstico, aumentar la eficiencia y reducir costos.

Los médicos utilizarán análisis de imágenes automatizados para mejorar la detección de lesiones inusuales o en las primeras etapas de desarrollo. Estos avances permitirán, en el corto plazo, ahorrar costos de intervenciones y tratamientos de enfermedades que se pueden prevenir, evitar realizar exámenes innecesarios y la falta de precisión en el diagnóstico; ayudando a que exista una mejor política integral de salud que da como resultado una mejor atención al paciente.