{"id":63308,"date":"2013-02-05T00:00:00","date_gmt":"2013-02-05T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/big-data-y-sanidad-explorando-un-nuevo-territorio\/"},"modified":"2022-03-22T11:15:39","modified_gmt":"2022-03-22T11:15:39","slug":"big-data-y-sanidad-explorando-un-nuevo-territorio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/big-data-y-sanidad-explorando-un-nuevo-territorio\/","title":{"rendered":"Big Data y sanidad: Explorando un nuevo territorio"},"content":{"rendered":"<p><img class=\"alignnone size-full wp-image-60896\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2013\/02\/DLBlog-2_5_13-Image-1.jpg\" alt=\"\" width=\"266\" height=\"190\" \/>Hace poco hablamos de la vacilante relaci\u00f3n entre el big data y la sanidad en un post titulado Herramientas de limpieza de datos: Salvando las distancias entre la sanidad y el big data. La sanidad re\u00fane enormes cantidades de datos, pero se ha resistido a aplicar estrategias de gesti\u00f3n de big data para aprovechar las medidas de mejora del rendimiento, los resultados cl\u00ednicos y las ventajas fiscales. Algunas de las limitaciones en la gesti\u00f3n del big data sanitario tienen que ver con la informaci\u00f3n confidencial de los pacientes y la apertura de sus sistemas a procesos que no consideran de metodolog\u00eda probada. La \u00abvieja guardia\u00bb ha mantenido estas creencias como ciertas, pero la innovaci\u00f3n se est\u00e1 agitando en la comunidad sanitaria que abre un futuro brillante para una relaci\u00f3n armoniosa entre la asistencia sanitaria y los grandes datos.<br \/>\nSi se observan las oportunidades potenciales para la sanidad, se estima que el sector ha acumulado datos en t\u00e9rminos de terabytes y se est\u00e1 acercando a la categor\u00eda de los petabytes. Es una gran oportunidad. En un art\u00edculo titulado Big Data for Healthcare: \u00bfPor qu\u00e9 estamos recogiendo todos estos datos? High Tech Answers descubri\u00f3 que, en menos de un a\u00f1o, los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) recibieron 200 millones de d\u00f3lares de financiaci\u00f3n para el Proyecto Internacional 1000 Genomas. A partir de ah\u00ed, los investigadores pudieron validar un descubrimiento cient\u00edfico relacionado con la enfermedad de Alzheimer. En su art\u00edculo afirmaban que:<\/p>\n<p align=\"center\">\u00abSe espera que este proyecto de \u00abbig data\u00bb contenga el mayor conjunto de datos del mundo sobre la variaci\u00f3n gen\u00e9tica humana, y pretende secuenciar el genoma completo de 2.600 personas de todo el mundo\u00bb.<\/p>\n<p>Del MIT nos llegan m\u00e1s pruebas de esta <a href=\"http:\/\/web.mit.edu\/newsoffice\/2013\/big-medical-data-0125.html\">nueva y apasionante frontera<\/a>. En 2012, el MIT puso en marcha una iniciativa de big data denominada <a href=\"http:\/\/bigdata.csail.mit.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">bigdata@CSAIL<\/a>. Los investigadores asociados al proyecto est\u00e1n desarrollando nuevas t\u00e9cnicas de procesamiento de datos m\u00e9dicos para hacerlos m\u00e1s accesibles tanto a los m\u00e9dicos como a los pacientes y encontrar correlaciones que puedan mejorar el diagn\u00f3stico o la elecci\u00f3n de terapias.<br \/>\nJohn Guttag, catedr\u00e1tico Dugald C. Jackson de EECS, dirige el grupo de Medicina Basada en Datos del CSAIL. Entre otras cosas, el grupo est\u00e1 investigando t\u00e9cnicas para detectar y predecir infecciones hospitalarias. Gracias a sus esfuerzos, un investigador utiliz\u00f3 t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para peinar los datos y encontrar a los pacientes que suger\u00edan un riesgo elevado de infecci\u00f3n por el desagradable bicho intestinal <a href=\"https:\/\/www.nhs.uk\/conditions\/c-difficile\/\" rel=\"nofollow\"><em>Clostridium difficile<\/em><\/a>. Este bicho, com\u00fanmente conocido como C-Diff, es com\u00fan en hospitales y entornos sanitarios, donde los pacientes son susceptibles de contraer infecciones. Es persistente y preocupante en su control.<br \/>\nEstos hechos por s\u00ed solos indican claramente el valor y las perspectivas de futuro de una relaci\u00f3n armoniosa entre la asistencia sanitaria, la limpieza de datos y el big data. La visi\u00f3n clara a la que nos enfrentamos no es \u00abpodemos\u00bb, sino \u00abc\u00f3mo\u00bb avanzar en la asistencia sanitaria utilizando estrat\u00e9gicamente t\u00e9cnicas de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">limpieza de datos<\/a> y <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-vinculacion-de-registros\/\">vinculaci\u00f3n de registros<\/a>. Nuestras oportunidades para mejorar los resultados cl\u00ednicos y reforzar las posiciones fiscales son infinitas y abundantes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hace poco hablamos de la vacilante relaci\u00f3n entre el big data y la sanidad en un post titulado Herramientas de limpieza de datos: Salvando las distancias entre la sanidad y el big data. 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