El ecosistema de la información está creciendo a una velocidad sin precedentes y las tecnologías con capacidades avanzadas para rastrear y evaluar esa información se están multiplicando. Smartphones, Wearables, Dispositivos médicos conectados. Todas estas innovaciones aprovechan el poder de transformar los resultados de salud; todas requieren una recopilación y presentación constante de datos para hacerlo.
Desglose de Big Data en la atención médica
En un informe sobre macrodatos en el cuidado de la salud de Healthbox, los expertos compartieron sus ideas sobre cómo terminar con el ruido en un ecosistema de salud que tiene más datos que nunca. El informe señaló que el término ‘big data’ se acuñó originalmente en la década de 1990 para describir conjuntos de datos demasiado grandes o complejos para que los manejen las bases de datos tradicionales.
Según James Gaston, director senior de modelos de madurez de HIMSS, la industria está a punto de aprender cuán poderosos son los macrodatos en la atención médica, señaló.
“El gran volumen, velocidad y variedad de datos que se recopilan plantea desafíos para aprovechar y garantizar su validez para beneficiar tanto a la salud macroeconómica a nivel de población como a la micromedicina de precisión basada en evidencia”, afirma el informe. En otras palabras, encontrar significado dentro de montañas de datos es una tarea enorme para cualquier individuo en cualquier rol del sistema de salud.
Aquí es donde entra en juego el poder de innovaciones como la inteligencia artificial (IA). Lily Peng, MD, PhD, gerente de producto del Grupo de Investigación de Inteligencia Artificial de Google Brain, explicó que si bien la inteligencia humana es la más adecuada para integrar una pequeña cantidad de factores de efecto muy grandes, la inteligencia artificial es particularmente experta en analizar e identificar patrones en una gran cantidad de pequeños efectos o factores oscuros.
Cómo el Big Data y la IA pueden colaborar para mejorar la toma de decisiones
En un mundo inundado de datos, las personas pueden estar seguras de que, aunque la inteligencia artificial y el big data en la atención médica tienen un potencial inmenso, todavía existen limitaciones que les impiden ser un sustituto de la toma de decisiones universal. No debería existir una única innovación como solución.
Combinar el poder del aprendizaje automático y la inteligencia humana para obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos requerirá centrarse en cuatro áreas diferentes, como se comparte en el informe.
- Eliminación de sesgos en la recopilación de datos
«La lente que cada investigador aporta a los macrodatos crea sesgos inherentes», señaló el informe. Esto puede incluir desde la categorización de los datos evaluados, hasta cómo se recopilaron los datos, etc. “Se supone que el poder de los datos de alta dimensión reside en la ausencia de factores de confusión ocultos que permanecen sin revelar en los datos. Desafortunadamente, esta suposición está lejos de ser una conclusión olvidada y representa una amenaza para la validez de las conclusiones derivadas de los macrodatos mediante técnicas de IA”.
- Reconocer el conflicto inherente entre el anonimato y la especificidad
“Se debe tomar la debida precaución para estructurar los análisis de manera que no ocurra la ingeniería inversa de las identidades de los pacientes; sin embargo, vale la pena señalar que el beneficio de los datos abiertos compartidos supera el potencial adverso de reidentificación del individuo «.
“La sociedad tendrá que enfrentarse a sopesar las compensaciones éticas entre los beneficios del acceso abierto compartido a los datos y la posibilidad finita, pero real, de re-identificación de personas individuales mediante ingeniería inversa de los datos segmentados. Se requerirá inteligencia humana, no inteligencia artificial, para lidiar con estas preguntas».
- Validación significativa e impacto medible de los datos recopilados
El uso de macrodatos en el cuidado de la salud puede allanar el camino para brindar a los pacientes una guía más detallada y comprensible sobre cómo manejar las enfermedades crónicas y otras condiciones de salud importantes. Pero, ¿el mayor acceso a esta información conducirá directamente a mejores resultados, satisfacción y experiencia del consumidor en general?
“La integración de datos, el conocimiento derivado de la IA y las decisiones clínicas informadas deben ser adoptadas y entretejidas estrechamente en los procesos clínicos y el flujo de trabajo para generar beneficios potenciales en la atención de los pacientes. Se necesitan ensayos clínicos adecuadamente estructurados para demostrar que los beneficios incrementales de un proceso de atención basado en datos justifican los costos (y complicaciones) de estas decisiones».
- Comprensión de las relaciones subyacentes de causa y efecto
Healthbox enfatizó el hecho de que, en el análisis de datos, es importante tener en cuenta la antigua regla de que la correlación no implica causalidad . También es importante «asegurarse de que los datos sometidos a análisis no sufran la omisión de factores de confusión que puedan estar relacionados causalmente con los resultados medidos».
«La experiencia del dominio y la intuición humana siempre serán necesarias para trabajar en conjunto con la inteligencia artificial para confirmar la ausencia de factores de confusión ocultos … El uso de máquinas puede ayudar a los humanos a revelar estas variables no descubiertas o imprevistas».
Con estos conocimientos en mente, está claro que a través de un enfoque colaborativo, podemos diseñar una mejor estrategia para el éxito del big data en la atención médica, lo que nos llevará más lejos en nuestro camino hacia el aprovechamiento de los poderes máximos de la innovación en salud.
El advenimiento continuo de las tecnologías de inteligencia artificial amplificará el valor de los macrodatos, allanando el camino para un enfoque más colaborativo y centrado en el ser humano que sea ayudado, no obstaculizado, por las nuevas tecnologías en la salud y la atención médica.
Lea más: https://www.himss.org/resources/big-data-healthcare-breaking-through-noise
