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Viernes, 21 de abril de 2017   |  Número 91
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SANIDAD AL DÍA
SON ALGUNOS DE LOS BENEFICIOS DE ESTA HERRAMIENTA DIGITAL
El big data permite reducir el coste de las terapias y personalizarlas
Inmaculada Pérez Garro, directora de GMV Secure e-Solutions Región Este, interviene en el Congreso Nacional de Salud Inforsalud

Redacción. Madrid
Los beneficios derivados de la aplicación del Big Data en el ámbito de la salud están dando lugar a un consenso creciente entre los profesionales del sector. La reducción de costes en los tratamientos clínicos gracias a la capacidad que el Big Data ofrece para personalizarlos, así como el control de su adherencia; la aparición de una nueva generación de herramientas inteligentes de soporte a la decisión clínica capaces de guiar en tiempo real a los especialistas; el diagnóstico temprano de las enfermedades raras; la adecuación a la realidad y la optimización de las necesidades de los servicios de salud, e incluso la prevención temprana de epidemias, son botones de muestra de las ventajas que esta tecnología ha puesto ya de manifiesto, sin olvidarnos de todos aquellos aspectos relacionados con el cumplimiento legal y regulatorio en cuanto a la protección de datos de carácter personal. 

Inmaculada Pérez Garro, directora de la Oficina de GMV Secure e-Solutions Región Este.

Porque, tal y como expuso Inmaculada Pérez Garro, directora de la Oficina de GMV Secure e-Solutions Región Este, durante su intervención en el Congreso Nacional de Salud Inforsalud, “Big Data es una tecnología habilitadora que, de la mano de un cambio cultural capaz de generar un ambiente proclive a la compartición de información, a la colaboración y al máximo aprovechamiento de los datos en beneficio del conocimiento, incrementará la calidad asistencial, contribuirá al sostenimiento de los sistemas sanitarios y ayudará a la investigación clínica, entre otras cosas”.

Apostar por la aplicación de tecnología Big Data en una organización sanitaria no debería obedecer a modas o tendencias, impulsando proyectos que adolezcan de una definición clara y ajustada a los objetivos perseguidos. Como señaló la especialista en el desarrollo de proyectos de Big Data en el área de salud de la compañía, a la hora de diseñar una plataforma de Big Data sanitario “se ha de comenzar respondiendo a tres interrogantes básicas: ¿con qué datos contamos?, ¿qué preguntas queremos contestar? y ¿cómo vamos a aplicar los resultados en asistencia, prevención, investigación y/o gestión?

Recopilar datos, controlando y monitorizando su calidad; ir encajando las piezas de información obedeciendo a una estrategia, aplicar tecnología para gobernar las evidencias observando las directrices de seguridad que se ajusten a cada caso (qué puedo ver, qué puedo mostrar…, etc.) son, como explicó la directiva, “los procesos fundamentales a implementar en un proyecto de Big Data para dar valor a los datos registrados en cada servicio sanitario”.

Casos concretos

Inmaculada Pérez aterrizó sus recomendaciones en tres escenarios de Big Data Sanitario en los que GMV está trabajando: HEXIN, la Plataforma de explotación de datos clínicos y epidemiológicos de la Xunta de Galicia y los proyectos europeos Harmony y Mopead centrados en la investigación de enfermedades hematológicas y el Alzheimer, respectivamente. 

Para concluir, y en respuesta a una de las cuestiones planteadas por el auditorio, Pérez aseguró que “el grado de madurez de las tecnologías Big Data y de los clientes en cuanto a claridad de los objetivos perseguidos es elevado, no siendo el mismo cuando se trata de los aspectos éticos a contemplar en un proyecto de esta naturaleza”. Ante el “exceso de celo” se insiste en que, con el fin de proteger el derecho a la intimidad de los pacientes, “en los proyectos se trabaja con asesores especialistas en la regulación vigente en materia de protección de datos, y el criterio de actuación responde al nivel de seguridad que se deba aplicar a los datos en cada caso concreto: datos anónimos, disociados, no anonimizados, etc.”

Si bien, “la tecnología Big data está madura, el dinamismo intrínseco de las tecnologías requiere de estrategias de explotación de datos sólidas para que el impacto resultante de los avances sea el óptimo”

 

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