Por Frank Irving, Editor, PhysBizTech
El de “big data” (análisis de grandes cantidades de datos) es un concepto abrazado por muchos informáticos pero que, en verdad, pocos comprenden. Sin embargo una vez que uno logra concebir lo que puede hacer con sus datos los resultados pueden ser transformadores.
El lunes 4 de marzo, en la Convención y Exhibición Annual HIMSS 2013, dos CIO de sistemas de salud y consultor estratégico de clínicas definieron a los big data como a «»una colección de datos tan grande y compleja que resulta difícil de procesar utilizando herramientas habituales de administración de datos»». En medicina, esa dificultad se vuelve un factor importante cuando se toman en cuenta todas las piezas de información de cada uno de los pacientes que las organizaciones atienden a lo largo de sus vidas.
Gregory Veltri, CIO de Denver Health, y Mical DeBrow, PhD, RN, presentaron conjuntamente la ponencia «»Tomando valor de los big data de salud mediante análisis predictivos»», una sesión educativa de nivel avanzado.
Los oradores se refirieron al studio ATLAS sobre el valor de la terapia con tamoxifeno como ejemplo de un logro en materia de análisis de datos. El estudio demostró que un régimen de diez años de tamoxifeno, contra la recomendación de cinco años, produjo una reducción del 56 por ciento en la recurrencia del cáncer de mama.
Sin embargo, DeBrow advirtió: “La tecnología por sí sola no puede resolver la gestión de los datos. La tecnología proporcionará los datos”, agregó, pero las organizaciones de salud tendrán que hacer un “cambio cultural en cómo perciben y administran a los datos… Es importante recordar que se trata de un esfuerzo integrado que requiere de toda clase de médicos, así como no-médicos, para hacer esto en forma correcta»».
Veltri recomendó los siguientes pasos para alcanzar una administración efectiva de los datos:
1.Definir medidas en un diccionario de datos.
2.Recopilar los datos que se desea
3.Medir y comparar los datos con los estándares conocidos y los ejemplos exitosos
4.Hacer que los datos sean procesables.
De acuerdo con Veltri y DeBrow, todo puede sintetizarse en esto: convertir los datos en conocimiento, y el conocimiento en acción. “Si no conducimos a nuestros negocios de salud más allá de los datos procesables, no vamos a estar aquí po mucho tiempo más”, comentó DeBrow.
Finalmente, los oradores aseguraron que el objetivo último de los datos de salud debe ser predecir el comportamiento del sistema y sus consumidores. Veltri caracterizó a la gestión de los “Big Data” como el proceso de crear “una fuente de verdad”. Y añadió: “Esto significa que debemos crear una definición para cada elemento de datos disponible y que ésta debe ser comprendida por los usuarios. Un diccionario de datos que sea relevante para los usuarios, es una parte esencial de lo que debe hacerse.”
