Guía sencilla para entender el análisis de datos sanitarios

En este «mundo feliz», prácticamente cada persona genera datos. Ya sea accediendo a aplicaciones de redes sociales en su smartphone o llevando un dispositivo de seguimiento de la forma física, la mayoría de nosotros creamos rastros de información que se pueden registrar, almacenar y utilizar. Dichos datos pueden ser muy útiles para conocer el comportamiento o la composición de grandes grupos de personas, por ejemplo. A su vez, es algo que puede ayudar a las empresas a diseñar productos que respondan mejor a determinadas necesidades y satisfagan proactivamente ciertas expectativas de los clientes. Al igual que muchos sectores, el sanitario se orienta cada vez más hacia los datos como base de su toma de decisiones.

El campo del análisis de datos sanitarios se encuentra en la intersección entre la tecnología y la asistencia sanitaria, y promete transformar la forma en que gestionamos, prestamos y accedemos a los servicios de salud. En la práctica, los datos hospitalarios, médicos y clínicos ya se utilizan para mejorar la gestión de inventarios y ofrecer una asistencia sanitaria personalizada a los pacientes. Sin embargo, el potencial de los datos sanitarios va muchísimo más allá.

Esta guía pretende desenmarañar el complejo mundo del análisis de datos sanitarios tanto para quienes trabajan en el sector sanitario como para quienes no lo hacen.

Índice

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¿Qué es el análisis de datos sanitarios?

En esencia, el análisis de datos sanitarios consiste en descubrir patrones y perspectivas a partir de datos sanitarios brutos, como historias de pacientes, análisis de sangre y rastreadores genéticos, con el fin de ayudar a los profesionales sanitarios a determinar la mejor opción de tratamiento.

Este campo aprovecha tecnologías como el aprendizaje automático y la visualización de datos para mejorar las prácticas médicas, optimizar la asignación de recursos e impulsar la toma de decisiones basadas en pruebas en el sector sanitario. En resumen, el análisis de datos sanitarios pretende transformar ingentes cantidades de datos en bruto en conocimiento significativo y procesable.

Cómo conseguir que el análisis de datos sanitarios cumpla su propósito

Existen varios subgrupos de análisis de la atención sanitaria, cada uno de ellos con una finalidad distinta:

El análisis de datos médicos se realiza a partir de los datos de las historias clínicas electrónicas, las imágenes médicas, las pruebas de laboratorio y los dispositivos de salud portátiles de cada paciente. El objetivo de esta práctica es obtener información sobre el estado de salud y los resultados clínicos de los pacientes para optimizar la prestación de asistencia sanitaria en el nivel del paciente, incluidos el diagnóstico, la planificación del tratamiento y el seguimiento.
El análisis de datos clínicos abarca el análisis de los datos recopilados durante los procesos de atención clínica, incluidas las interacciones con los pacientes, los procedimientos médicos y las intervenciones sanitarias. La idea es detectar patrones que puedan mejorar los flujos de trabajo clínicos.
El análisis de datos hospitalarios se refiere específicamente al análisis de los datos generados en el ámbito hospitalario, incluidos los datos administrativos, las métricas operacionales y los indicadores de desempeño financiero.

Mientras que el análisis de datos médicos, el análisis de datos clínicos y el análisis de datos hospitalarios abordan facetas específicas de la asistencia sanitaria, cada uno de ellos empodera a los profesionales sanitarios para tomar decisiones bien informadas que pueden derivar en mejoras revolucionarias en la atención al paciente y la gestión sanitaria.

Cuatro tipos de análisis de datos sanitarios explicados

Si nos fijamos en el aspecto más técnico del análisis de datos sanitarios, se distinguen cuatro tipos fundamentales de técnicas de análisis:

El análisis descriptivo es la fase inicial que crea una narración histórica de los acontecimientos sanitarios.
El análisis de diagnóstico va un poco más allá para identificar tendencias y explicarlas.
El análisis predictivo utiliza datos pasados y actuales para predecir acontecimientos futuros. Así pues, el análisis predictivo en la asistencia sanitaria es como si la medicina tuviese una bola de cristal.
El análisis prescriptivo es la etapa final. Al sugerir acciones en respuesta a las predicciones realizadas, este proceso de análisis trata de encontrar una estrategia. Cuando se hace bien, es fundamental para tomar decisiones informadas y basadas en datos.

Big data en la asistencia sanitaria

Por definición, el análisis de cualquier tipo de datos requiere, ante todo, grandes cantidades de datos. Entran en escena los big data: conjuntos de datos demasiado grandes para los métodos o herramientas de análisis tradicionales. Los big data se suelen utilizar en el estudio del comportamiento o las interacciones entre humanos, por lo que son la base perfecta para el análisis de datos sanitarios.

El colosal tamaño de estos conjuntos de datos implica que aprovechar big data en la asistencia sanitaria depende de tecnologías avanzadas como la computación distribuida, la infraestructura en la nube y el software especializado. El aprendizaje automático y la visualización de datos pueden complementar los descubrimientos estadísticos y ayudar a los operadores humanos a obtener información valiosa.

Aplicaciones de big data en la asistencia sanitaria

El potencial de los big data en la asistencia sanitaria es ilimitado, pero hay seis aplicaciones obvias en el sector sanitario:

Detección precoz de enfermedades: al anticipar el deterioro de la salud mediante análisis predictivos, los profesionales sanitarios pueden intervenir de forma proactiva.
Diagnósticos más rápidos y precisos: el análisis de datos médicos puede agilizar las decisiones terapéuticas y mejorar la atención al paciente.
Medicina personalizada: el análisis de datos médicos personaliza el tratamiento tomando en cuenta la composición genética del individuo, su estilo de vida y los factores ambientales.
Mejora de las decisiones operativas: al analizar los datos operacionales, las organizaciones sanitarias pueden optimizar mejor el flujo de pacientes, los niveles de dotación de personal y la asignación de recursos dentro de los hospitales.
Desarrollo más rápido de fármacos: el análisis de datos sanitarios puede ayudar a predecir las interacciones farmacológicas y agilizar los ensayos clínicos.
Investigación en oncología: las ventajas del análisis de datos en la investigación del cáncer incluyen el descubrimiento acelerado de nuevos tratamientos y una comprensión más profunda de la biología del cáncer.
Adquisiciones y optimización de la cadena de suministro: en pocas palabras, el análisis de los datos de la cadena de suministro permite a los profesionales predecir la demanda, optimizar los niveles de inventario y reducir los residuos.

Medicina de precisión y personalizada

El análisis de datos sanitarios desempeña un papel fundamental en el avance de la medicina de precisión, un cambio de paradigma en la asistencia sanitaria que pretende adaptar el tratamiento y las intervenciones médicas a las características individuales de cada paciente. El uso de la información personal de los pacientes —como información del genoma, historias clínicas y factores relacionados con el estilo de vida— en el aprendizaje automático y otras herramientas de análisis puede ayudar a diseñar estrategias de tratamiento que respondan a las necesidades y naturaleza específicas de cada individuo.

El análisis de datos para la medicina de precisión promete maximizar la eficacia al tiempo que se minimizan los efectos adversos, lo cual en última instancia mejora los resultados clínicos de los pacientes.

Desafíos del big data en la asistencia sanitaria

Nada de lo anterior es posible sin big data, no obstante, puede resultar complicado recopilar y utilizar big data por diversas razones:

Privacidad y seguridad de los datos: el creciente almacenamiento y uso de datos de salud ya ha convertido a hospitales y facultativos en objetivo de ciberdelincuentes y piratas informáticos. Es responsabilidad de los profesionales sanitarios salvaguardar esta información sensible mejorando sus protocolos de ciberseguridad y desidentificando los datos sanitarios agregados, por ejemplo.
Calidad y exactitud de los datos: los datos sanitarios se recopilan a partir de varios sistemas y se almacenan con distintos fines. Como tal, implica diversidad. Esta diversidad puede dar lugar a silos de datos e incoherencias, lo que dificulta la integración y el análisis de los conjuntos de datos. También puede dar lugar a incoherencias en la exactitud e integridad de los conjuntos de datos.
Datos no estructurados: es especialmente pertinente para las organizaciones y los profesionales que están en plena transición a los registros digitales desde los métodos tradicionales. Las notas, gráficos y registros en papel pueden denominarse datos no estructurados, y pueden ser muy difíciles de incluir en conjuntos de datos sin técnicas sofisticadas de minería de textos, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de imágenes.
Interoperabilidad: es probable que los profesionales se encuentren en distintas etapas del proceso de adopción del análisis de datos, por lo que la colaboración puede resultar complicada. Incluso si los colaboradores son ambos totalmente digitales, las diversas infraestructuras técnicas, los problemas de seguridad, las complejidades jurídicas y las distintas prioridades pueden obstaculizar los intercambios de datos.

Afrontar estos desafíos no es tarea fácil. Requerirá un compromiso por parte de los profesionales sanitarios para acabar con los silos de datos y el desarrollo de soluciones tecnológicas que no solo mejoren la interoperabilidad, sino que también garanticen la integridad y la seguridad de los datos.

Fomento de la interoperabilidad y la seguridad

En este contexto, el desarrollo seguro y fiable del análisis de datos sanitarios depende del intercambio fluido de datos entre pacientes, profesionales y terceros. Las Normas Internacionales para el análisis de datos sanitarios desempeñan un papel crucial en la consecución de la interoperabilidad entre los sistemas sanitarios mundiales, ya que brindan un lenguaje común, objetivos compartidos y herramientas de supervisión.

Para las organizaciones sanitarias, implementar normas como ISO/HL7 27931 es un enfoque eficaz para regular, gestionar y manejar datos sensibles. Estos pasos son cruciales para los profesionales sanitarios que pretendan alinearse con las buenas prácticas internacionales en materia de gestión de datos y seguridad de la información de los pacientes. Cuando se implementa eficazmente, esta norma garantiza que los profesionales sanitarios tengan acceso a una información precisa, válida, fiable, oportuna, pertinente, legible y completa.

ISO/HL7 27931:2009Data Exchange Standards — An application protocol for electronic data exchange in healthcare environments
ISO/TS 24289:2021Hierarchical file structure specification for secondary storage of health-related information

El futuro de la asistencia sanitaria basada en datos

El impacto potencial del análisis de datos sanitarios en la atención al paciente es monumental, pues impulsa una revolución sanitaria más proactiva, personalizada y eficiente. Innovaciones como el análisis predictivo en la asistencia sanitaria, la medicina de precisión, la mejora de la investigación de enfermedades y el desarrollo de fármacos —que se derivan del análisis de big data— contribuirían en última instancia a un mundo más saludable para todos.

Si bien ya es esencial para el sector, la importancia del análisis de datos sanitarios crecerá en los próximos años. Desarrollar este campo de forma segura, responsable y eficaz es, por tanto, crucial, pero debe ser un esfuerzo colectivo de todos los agentes del espacio sanitario. Las Normas Internacionales pueden sentar las bases para un intercambio de datos fluido, seguro y privado que garantice que esta nueva era de la asistencia sanitaria no comprometa la esencia misma de la atención al paciente: la confianza.