Los datos vienen de todos los lugares: del historial electrónico, de los wearable devices, de los smartphones, del ERP, de los equipamientos médicos, de los  sistemas hospitalarios y de radiología…. En este océano que es el  big data, ¿cómo colocar la información al servicio de la toma de decisiones clínicas y administrativas?

Primero, es necesario definir las áreas que más se van a beneficiar con el sistema. Respecto a la asistencia, medicina predictiva y personalizada son más promisoras, estudiando estándares epidemiológicos para anticipar brotes y epidemias o la evolución de algunos casos; y customizando tratamientos de acuerdo con la susceptibilidad a una determinada enfermedad  o la respuesta a alguna medicina, por ejemplo.

Cuando utilizado de forma adecuada, el big data puede ayudar a organizar la demanda asistencial, identificar nuevas de prestación de servicios y mejorar la utilización de recursos materiales y humanos, identificando los gargallos y áreas de prioridad.   

“Con los avances tecnológicos, atingimos la Cuarta Ola de la Salud, en que la participación creciente del individuo en la reunión de informaciones perfecciona la emisión de alertas a las conductas médicas, la formulación de hipótesis diagnósticas, el uso de mejores prácticas de tratamiento, la prevención primaria y el acompañamiento de la evolución de la salud del paciente. Evaluando la conducción de tratamientos, principalmente de oncología y otras condiciones crónicas, supercomputadoras ya interaccionan  (incluso por voz) directamente con médicos” Paulo Magnus en artículo para el blog MV.

En el informe “The big data revolution in US Healthcare”, la consultoría McKinsey propone cuatro medidas para superar obstáculos y transformar la salud con esa  tecnología:  

1) Técnicas tradicionales de gestión médica deben cambiar, pues colocan las fuentes pagadoras y prestadores de servicios en lados opuestos, valorando los servicios  de acuerdo a la cobertura y no a la efectividad;

2) Los stakeholders deben conocer el valor del big data y actuar de acuerdo a lo que propone. Eso exige un cambio de pensamiento que puede ser difícil de lograr. Los médicos no conseguirán mejorar el pronóstico de sus pacientes rechazando los protocolos basados en el big data y confiando en su propia sentencia;

3) Privacidad continua siendo una cuestión importante, y los stakeholders deben permanecer vigilantes y alertas para los potenciales problemas;

4)  Finalmente, la salud necesitará aprender con otras revoluciones dirigidas por los datos y  buscar crear valor para toda la cadena, no solamente en beneficio propio.