Dentro del Big Data en Sanidad existen numerosas fuentes de datos que contienen una gran cantidad de información relacionada con los pacientes, los centros sanitarios y las enfermedades. Toda esta información bien analizada resulta de gran utilidad para los profesionales sanitarios.
Anticiparse y detectar a los pacientes de mayor riesgo, cruzar diagnósticos, obtener información sobre toxicidad de fármacos y sobre resultados de investigación, la telemedicina en casa del enfermo, son sólo algunas de las posibilidades que la digitalización y el Big Data en Sanidad ofrecen. Son tecnologías capaces de procesar y analizar ingentes volúmenes de información aplicados en sanidad y mejorando incluso la propia “salud” y calidad de sus servicios.
Los datos que se obtienen en el sector salud vienen de las historias clínicas electrónicas, los dispositivos de telemedicina, pruebas clínicas e incluso wearables. Todas estas herramientas proporcionan unos datos epidemiológicos, nutricionales, genómicos; relacionados con lo que se conoce como Real World Data (RWD) y medicina personalizada. Gracias al análisis de toda esa información se puede proporcionar una ayuda en la toma de decisiones de médicos, gestores y centros sanitarios que repercuten en un mejor servicio de salud para los pacientes.
La aplicación de las técnicas de Big Data en Sanidad permite introducirse en una capa de inteligencia muy relevante para la aplicación de modelos predictivos que anticipen las necesidades sanitarias y ofrezcan unas necesidades sanitarias y atención médica más eficaz.
Los resultados de un tratamiento farmacológico de miles de pacientes de todo el mundo podrían reunirse en una única base de datos a gran escala que consiga avanzar en la detección de enfermedades raras o controlar de forma remota la evolución de enfermos crónicos.
Mediante herramientas tecnológicas capaces de analizar enormes volúmenes de datos (más de un petabyte) procedentes de distintas fuentes (texto, audio, vídeo, etc.) y generados a gran velocidad, se extraen conclusiones de gran ayuda a la hora de realizar diagnósticos por parte de los especialistas, recabando evidencias clínicas imposibles de obtener a través de las redes relacionales sencillas con las que se venía trabajando hasta ahora.
En el área de la salud, avances ligados a la capacidad de generar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos confieren la capacidad de elaborar modelos predictivos, desarrollar patrones de comportamiento, descubrir nuevas necesidades y reducir los riesgos de contraer enfermedades, así como de proveer a los pacientes de servicios más personalizados.