5 necesidades de datos que transformarán las ciencias de la salud

Reimagina el futuro de la salud basada en datos

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El volumen de datos en el cuidado de la salud proyecta un crecimiento del 36% anual en los próximos cinco años, el desarrollo más rápido entre las industrias especializadas.

Por esta razón, las organizaciones de la salud necesitan asegurarse de contar con la infraestructura tecnológica para gestionar grandes volúmenes de datos, necesarios para el análisis y toma de decisiones. McKinsey estima que el análisis de Big Data puede permitir ahorros por más de $300 mil millones de dólares por año solo en EE. UU.

Te presentamos 5 desafíos de datos en la industria de la salud.

 

  • Caso 1: La evolución de los datos de salud

Los médicos y equipos de atención, que tradicionalmente recopilaban datos de pacientes en notas escritas archivadas en las historias clínicas, ahora pueden acceder rápidamente a la información a través de sistemas centralizados electrónicos. Además, el auge de las aplicaciones móviles de datos de salud dio a los pacientes acceso inmediato a su información de salud en tiempo real.

A pesar de que los proveedores de atención médica están recopilando más datos que nunca, no han adoptado las capacidades analíticas necesarias para destilar completamente y aprovechar los valiosos conocimientos atrapados dentro de ellos.

 

  • Caso 2: Gestión de la transferencia de datos sensibles

 

La transferencia de datos de salud ha sido tradicionalmente ineficiente, difícil y tardada para las organizaciones que proporcionan y consumen datos conjuntos.

Compartir datos de salud hoy implica crear copias de subconjuntos de datos, organizarlos y publicarlos a un servidor FTP, un almacenamiento de Amazon S3, o incluso enviar por correo electrónico un archivo CSV. Para los proveedores de datos, este complejo proceso genera problemas de seguridad por su capacidad limitada de gobernanza de datos.

 

  • Caso 3: Análisis de grandes conjuntos de datos

 

La medicina de precisión, también conocida como medicina personalizada, ha evolucionado debido a los avances en investigación genómica y secuenciación de ADN. Esta requiere una comprensión global del genoma de un paciente, resumido a través del análisis de petabytes de datos genéticos. 

Las aplicaciones basadas en la investigación de la genómica son muy variadas y constantemente en evolución, abarcando desde iniciativas de genotipado hasta genoma edición y análisis epigenético avanzado, lo que presenta un importante desafío tecnológico para las instituciones que resguardan grandes conjuntos de datos.

 

  • Caso 4: El crecimiento de IoMT

 

El Internet de las Cosas Médicas (IoMT) comprende un universo de dispositivos médicos y aplicaciones que están conectados a los sistemas de TI de atención médica a través del Internet. Incluye una variedad de dispositivos conectados simultáneamente, desde portátiles de salud para el consumidor, rastreadores de monitoreo de pacientes, sensores de camas habilitadas y sistemas de control de medicamentos, hasta sistemas de seguimiento de inventario de suministros y equipos.

Sin embargo, la integración de dispositivos y la interoperabilidad son posiblemente los mayores desafíos para el éxito de IoMT. Los datos de registro de los dispositivos deben integrarse en los sistemas de TI de la asistencia sanitaria y organizaciones farmacéuticas para que las empresas puedan ingerir y analizar los datos de acuerdo a la situación.



  • Caso 5: Construyendo la próxima generación de aplicaciones sanitarias

 

Tecnologías emergentes como IA, aprendizaje automático y la computación en la nube son una promesa increíble para el futuro de las organizaciones de salud y ciencias de la vida. Desde mejorar la atención al paciente hasta acelerar la atención médica para la investigación y análisis de ensayos clínicos, las organizaciones aprovechan beneficios potencialmente ilimitados para pacientes y clientes.

Con demasiada frecuencia las empresas de la salud se ven obstaculizadas por las pilas de datos tradicionales creadas antes de que existiera la nube. Como resultado, dependen de infraestructuras de datos complejas que requieren niveles intensivos de mantenimiento, plagadas de problemas de escalabilidad o rendimiento, y complicando la combinación de datos de múltiples fuentes para su gestión eficiente. 

La solución que engloba todas las necesidades

Una plataforma de datos en la nube puede acelerar la recolección, limpieza, análisis e informes de conjuntos de datos de ensayos clínicos al tiempo que facilita el análisis profundo, predictivo y modelado de datos, para identificar obstáculos y posicionar a tu empresa en la etapa 3 del DLM.

Al adoptar una plataforma de datos en la nube como Snowflake, podrás generar una infraestructura que admita datos para convertirlos en ​​conocimientos procesables, ayudando a impulsar a tus usuarios a ofrecer mejor atención.