La analítica de datos acelera el diagnóstico de los médicos

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Actualmente están surgiendo nuevas formas de utilizar el Big Data y la Inteligencia Artificial, la más novedosa es sin duda la que aplica estas tecnologías para el diagnóstico y tratamiento de diferentes enfermedades.

Imagina esto: gracias a la analítica de datos y las tecnologías innovadoras, ahora podemos detectar enfermedades de manera más temprana que nunca. Esto significa que podemos comenzar el tratamiento mucho antes y aumentar nuestras posibilidades de éxito.

Los algoritmos modernos ayudaran a los médicos a utilizar los datos de todo tipo desde imágenes de resonancias magnéticas hasta resultados de pruebas de laboratorio, para encontrar patrones y señales que podrían indicar la presencia de una enfermedad. Es así como la analítica de datos nos permite anticiparnos a los problemas de salud y tomar medidas preventivas o curativas antes de que sea demasiado tarde.

Pero esto es solo el comienzo. Con cada avance en la tecnología, estamos descubriendo nuevas formas de utilizar la analítica de datos, el Big Data y la inteligencia artificial para mejorar la atención médica y salvar vidas. La próxima vez que escuches hablar de analítica de datos, IA y Big Data recuerda que no son palabras de moda tecnológica, sino que están cambiando la forma en que abordamos la salud y el bienestar y muchas cosas mas.

La Inteligencia Artificial y la analítica de datos aplicada al sector médico

Se puede monitorizar todo tipo de información, desde niveles de ansiedad, frecuencia cardíaca, cantidad de ejercicio que hace la persona, calidad del sueño.

¿Has oído hablar de la robótica de los datos? La aplicación de la robótica de datos implica la utilización de algoritmos de aprendizaje automático para procesar y analizar grades conjuntos de datos, con el objetivo de identificar patrones y comportamientos relevantes. En el caso particular de personas con condiciones especiales, como el autismo, esta tecnología permite el monitoreo continuo de su estado emocional y comportamental. La capacidad para predecir y establecer patrones de comportamiento facilita la adaptación de estrategias de comunicación personalizadas y efectivas.

Lo mejor de todo es que esto ya no solo pasa en los sueños. Actualmente, se están realizando pruebas para integrar estas innovaciones en asistentes de voz diseñados específicamente para personas con autismo. Esto es un gran avance en la forma en que estas personas se comunican y relacionan con el mundo que los rodea.

Datos estructurados o no estructurados

Debes saber que muchos datos se pueden manejar de una forma estructurada o no estructurada. Esto supone un desafío significativo debido a la diversidad de los formatos en lo que se pueden encontrar. Para hacerlo, necesitarás tecnologías que permitan gestionar todo tipo de datos para posteriormente tener la capacidad de analizarlos.

Además, la utilización de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y reconocimiento de imágenes y voz resulta fundamental para extraer información significativa de datos no estructurados. Estas tecnologías, combinadas con técnicas de machine learning y análisis predictivo, proporcionan una visión más completa y profunda de los datos, permitiendo identificar patrones y tendencias que de otro modo podrían pasar desapercibidos.

La importancia de analizar datos consolidados

Sin duda alguna, este va a ser uno de los principales retos del análisis de datos en el sector sanitario. Se recaban y manejan todo tipo de datos. Algunos fáciles de manejar, analizar y buscar y otros no tan fáciles. En la actualidad se estima que solamente el 20% de los datos están estructurados. El resto no se puede ordenar por filas y columnas (ni tampoco tienen un modelo de datos asociado).

En el caso del sector salud, estamos hablando de datos que van desde fotos, archivos de vídeo/audio, texto, pdfs… Es decir, hay una enorme variedad de registros que se pueden aprovechar. Y es justamente ahí donde entra la inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Será crucial la capacidad de poder relacionar tres tipos de datos:

  • Datos estructurados.
  • Datos semiestructurados.
  • Datos no estructurados.

Permitiendo obtener conclusiones a partir de ellos. Sin duda alguna, la Inteligencia Artificial y el Big Data son cruciales para optimizar los procesos en este punto ya que se dota de valor e inteligencia a los datos para poder sacar conclusiones a partir de ellos.

Uno de los grandes riesgos a los que se enfrentan las compañías es la incoherencia de los datos, y es que se estima que está presente en el 50% de las compañías. Esto sin duda alguna, dificulta enormemente los procesos de analítica avanzada.

Reflexión

analitica de datos 1

Abordar los desafíos de la analítica de datos en el ámbito médico de manera ética y responsable es crucial en la era digital en la que vivimos. La importancia de este enfoque radica en varios aspectos fundamentales que afectan tanto a los pacientes como a los profesionales de la salud y a la sociedad en conjunto.

En primer lugar, la ética y la responsabilidad en la analítica de datos médicos garantizan la protección de la privacidad y confidencialidad de la información de los pacientes. Los datos de salud son extremadamente sensibles y su manejo indebido puede tener graves repercusiones para la privacidad y la seguridad de las personas. Es por eso que se deben implementar medidas para mitigar y corregir cualquier sesgo en los datos y algoritmos, asegurando así la equidad y la justicia en la prestación de servicios de salud.

Los profesionales de la salud y las instituciones médicas tienen un compromiso con la tecnología al aprovechar plenamente su potencial, teniendo en cuenta que para ello es necesaria la exploración continua y la adopción responsable de las mismas. Esto implica invertir en capacitación y desarrollo profesional para los médicos y profesionales de la salud, así como en investigación y desarrollo de nuevas herramientas y técnicas de analítica de datos.

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