«Big Data: una situación en el ámbito salud» fue el lema central de la charla de Julia Díaz, directiva de innovación de Health & Energy Predictive Analytics en la IIC, en el último seminario i+12 festejado en el Salón de actos del Hospital Universitario 12 de Octubre.
El Centro de Investigación Sanitaria Hospital 12 de Octubre (i+12) apuesta desde 2009 por el avance de ocupaciones de investigación y también innovación de muy alta definición que logren una mejor y mayor transferencia de los desenlaces a la práctica clínica día tras día de los expertos de la salud tal es así que la atención al tolerante sea mucho más eficaz.
Modelos algorítmicos para una Medicina predictiva
Partiendo del modelo de referencia de los especialistas y los históricos de datos se tienen la posibilidad de hacer modelos algorítmicos en salud entrenados conforme dejen tratar mejor la información informatizada, adivinar la evolución de los pacientes o sus pretensiones, y que formen un acompañamiento a la práctica de los expertos sanitarios:
- Sistemas de señales capaces (Disminución de señales falsas/detección de las notificaciones adecuadas) .
- Predicción de reingresos hospitalarios no programados.
- Precisado y detección de pacientes hiperfrecuentadores.
- Diagnóstico temprano de patologías.
- Pronóstico de evolución de anomalías de la salud y rastreo de pacientes crónicos.
- Predicción del gasto sanitario y optimización de la asignación de servicios por comunidades.
- Control de epidemias.
- Asistencia al diagnóstico y régimen de anomalías de la salud neurodegenerativas.
Networking sobre Sabiduría Artificial en salud
De su incomodidad nació el emprendimiento de Manuel Marina, cardiólogo y director ejecutivo de Idoven, que asimismo compartió su experiencia a “Vitaminas emprendedoras”.
Su propósito es advertir probables inconvenientes de corazón de manera temprana con Sabiduría Artificial.
Sus resoluciones han superado en precisión al cardiólogo medio, adelantándose por poner un ejemplo a la desaparición súbita. Entre otras muchas cosas, resaltó la relevancia de trabajar con métricas y probó que los inconvenientes de distancia y tiempo se resuelven con tecnología.
Ocasiones Big Data en eSalut
La cantidad considerable de datos que se manejan en el ámbito salud, como las variadas de técnicas que se usan en eSalut, da pie a muchas y variadas ocasiones Big Data :
La utilización de técnicas Big Data de análisis que predice en el campo salud se aplica desde hace unos años en múltiples centros de salud españoles, más que nada en las entidades de cuidados intensivos, para la detección precoz de potenciales estados de salud tan graves para ocasionar el colapso de los enfermos. Mediante un sistema de monitorización y generación de notificaciones capaces, se examinan multitud de datos del tolerante y se ponen en marcha protocolos que dejan advertir precozmente, por poner un ejemplo infecciones extendidas, lo que deja prosperar la utilización de los elementos .
¿Por qué razón el Big Data es un soporte básico para el profesional médico?
La medicina pertence a las áreas donde mucho más información se crea. Cada tolerante crea miles de cambiantes y datos, que frecuentemente no son interpretadas ni analizadas. Es realmente difícil que un clínico, un farmacéutico o un aparato médico logre investigar tanta información, frecuentemente simultánea, y que puede perderse en el magma de la historia clínica digital.
Por consiguiente, la aptitud que tienen las técnicas Big Data de detallar, de llevar a cabo predicción y prescripción es vital. Algo primordial en todas y cada una de las áreas de la medicina: la prevención, el diagnóstico o el régimen. Sin olvidar la relevancia del rastreo, la monitorización de la evolución del desarrollo clínico, tanto agudo como en pacientes crónicos.
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