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BIG DATA

Análisis de Datos en la Salud

Al analizar grandes cantidades de información - tanto estructurada como no estructurada - rápidamente, se pueden proporcionar diagnósticos u opciones de tratamiento casi de inmediato.

Big Data:
El Futuro de la Sanidad

El modelo sanitario y en general el sector de la salud, es uno de los sectores donde big data tendrá mayor impacto.

El modelo sanitario y en general el sector de la salud, es uno de los sectores donde big data tendrá mayor impacto y donde sus aplicaciones crecerán de un modo espectacular, tanto para el área médica, como también para las áreas de análisis de datos (historias médicas, análisis clínicos…), la gestión de centros de salud, la administración hospitalaria, la documentación científica (generación, almacenamiento y explotación)…

El potencial de big data en medicina reside en la posibilidad de combinar los datos tradicionales con otras nuevas formas de datos tanto a nivel individual como poblacional”; es decir, realizar la integración de datos estructurados y no estructurados. En efecto, en el sector sanitario se genera una inmensa cantidad y variedad de datos tanto estructurados, semi-estructurados como desestructurados o no estructurados.

Los datos estructurados son datos que puede ser almacenado, consultado, analizado y manipulado por máquinas, normalmente, en modo tabla de datos. Los datos no estructurados o desestructurados son todo lo contrario. Datos estructurados, son los datos clásicos de los pacientes (nombre, edad, sexo…) y datos no estructurados son las recetas de papel, los registros médicos, las notas manuscritas de médicos y enfermeras, las grabaciones de voz, las radiografías, escáneres, resonancias magnéticas, TAC y otras imágenes médicas. A estos datos y pertenecientes a ambas categorías también, se pueden considerar los archivos electrónica de contabilidad y gestión administrativa, datos clínicos, etc.

YRISH Technology utilizará el Big data en sanidad para predecir, prevenir y personalizar enfermedades y con ello los pacientes afectados. Los campos serán prácticamente casi todos los sectores de la sanidad, pero en particular podemos citar ya algunos en los que se están encontrados los mayores desafíos: 

  1. La investigación genómica y la secuenciación del genoma.
  2. Operativa clínica. 
  3. Autoayuda y colaboración ciudadana.
  4. Mejora en la atención personalizada al paciente.
  5. Monitorización remota de pacientes.
  6. Medicina personalizada para todos.
  7. Autopsias virtuales.
  8. Seguimiento de pacientes crónicos.
  9. Mejoras en los procesos médicos.

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