La aplicación de tecnologías Big Data e inteligencia artificial en el sector sanitario ha conseguido en los últimos años grandes avances a nivel organizativo y asistencial, con innovaciones muy relevantes para la medicina, la ciencia y la investigación. Gracias a estas técnicas es posible obtener, de manera más rápida y sencilla, mejores diagnósticos, mejores tratamientos y mejores líneas de investigación, con un aumento sustancial de la eficiencia, precisión y optimización de recursos.
Tradicionalmente la mayoría de los datos que se generan en el sector sanitario son estáticos o estructurados, como por ejemplo datos personales de un paciente (nombre, apellidos, edad,…), resultados pruebas de laboratorio, farmacología, patologías, etc. Toda esta información puede ser almacenada, consultada y analizada de forma sencilla a través de diferentes herramientas y aplicaciones, formando parte de la historia clínica electrónica de cada paciente.
Sin embargo hay otro tipo de información no estructurada altamente valiosa, como las notas en texto libre que registran los profesionales durante una consulta, imagen médica (radiografías, escáneres o resonancias) cuyo tratamiento comporta una mayor complejidad.
Es en este escenario donde el Big Data y la inteligencia artificial se presentan como grandes aliados del sector sanitario, mejorando la capacidad de prevenir, diagnosticar y tratar los problemas de salud.
Para poder aplicar todas estas técnicas de manera efectiva, es necesario ir un paso más allá de los métodos tradicionales de almacenamiento de la información en las historias clínicas de los diferentes servicios de salud, escenario donde los data lakes ofrecen grandes potencialidades.
Los data lakes son repositorios de datos centralizados no estructurados ni filtrados, susceptibles de ser procesados con técnicas de big data. Son entornos altamente escalables que dan soporte a volúmenes de datos extremadamente grandes, aceptando datos en su formato nativo a partir de una gran variedad de orígenes de datos. Con ello encontramos interesantes aplicaciones en campos de la medicina, como por ejemplo:
- Modelos predictivos y medicina personalizada
- Sistemas de Soporte a la toma de Decisión (DSS)
- Investigación clínica de fármacos
- Diseño de protocolos clínicos y terapéuticos
- Elección guiada de tratamientos
La madurez de las tecnologías Big Data, que se vienen utilizando exitosamente en otros sectores como la banca, transporte o telecomunicaciones, invita a afrontar el reto de convertir al sistema sanitario en un ecosistema de conocimiento integrado que permita descubrir factores desconocidos con incidencia directa en la salud y la enfermedad.