La tecnología ha cambiado para siempre el área de las ciencias de la salud.

El volumen de datos en el cuidado de la salud proyecta un crecimiento del 36% anual en los próximos cinco años, el desarrollo más rápido entre las industrias especializadas.

Por esta razón, las organizaciones de la salud necesitan asegurarse de contar con la infraestructura tecnológica para gestionar grandes volúmenes de datos, necesarios para el análisis y toma de decisiones. McKinsey estima que el análisis de Big Data puede permitir ahorros por más de $300 mil millones de dólares por año solo en EE. UU.

A continuación, te presentamos 5 desafíos de datos en la industria de la salud.

• Desafío 1: La evolución de los datos de salud

Los médicos y equipos de atención que tradicionalmente recopilaban datos de pacientes en notas escritas archivadas en las historias clínicas, ahora pueden acceder rápidamente a la información a través de sistemas centralizados electrónicos.

Además, el auge de las aplicaciones móviles de datos de salud dio a los pacientes acceso inmediato a su información de salud en tiempo real.

A pesar de que los proveedores de atención médica están recopilando más datos que nunca, no han adoptado las capacidades analíticas necesarias para aprovecharlos.

• Desafío 2: Gestión de la transferencia de datos sensibles

La transferencia de datos de salud ha sido tradicionalmente ineficiente, difícil y tardada para las organizaciones que proporcionan y consumen datos conjuntos.

Compartir datos de salud hoy implica crear copias de subconjuntos de datos, organizarlos y publicarlos a un servidor FTP, un almacenamiento de Amazon S3, o incluso enviar por correo electrónico un archivo CSV. Para los proveedores de datos, este complejo proceso genera problemas de seguridad por su capacidad limitada de gobernanza.

• Desafío 3: Análisis de grandes conjuntos de datos

La medicina de precisión, también conocida como medicina personalizada, ha evolucionado debido a los avances en investigación genómica y secuenciación del ADN. Esta requiere una comprensión global del genoma de un paciente, resumido a través del análisis de petabytes de datos genéticos. 

Las aplicaciones basadas en la investigación de la genómica son muy variadas y constantemente en evolución, lo que presenta un importante desafío tecnológico para las instituciones que resguardan los datos.

• Desafío 4: El crecimiento de IoMT

El Internet de las Cosas Médicas (IoMT) comprende un universo de dispositivos médicos y aplicaciones que están conectados a los sistemas de TI de atención médica a través del Internet. Incluye una variedad de dispositivos, desde equipos portátiles, rastreadores, sensores y sistemas de control de medicamentos, hasta sistemas de seguimiento de inventario de suministros y equipos.

Sin embargo, sin la integración de dispositivos a los sistemas de asistencia sanitaria y organizaciones farmacéuticas las empresas no pueden analizar fácilmente los datos.

• Desafío 5: La próxima generación de aplicaciones sanitarias

Tecnologías emergentes como IA, aprendizaje automático y la computación en la nube son una promesa increíble para el futuro de las organizaciones de salud y ciencias de la vida. Desde mejorar la atención al paciente hasta acelerar la atención médica para la investigación y análisis de ensayos clínicos.

Sin embargo las empresas de la salud se ven obstaculizadas por pilas de datos tradicionales creadas antes de que existiera la nube. Como resultado, dependen de infraestructuras de datos complejas que requieren niveles intensivos de mantenimiento, con  problemas de escalabilidad y rendimiento.

¿La solución?

Una plataforma de datos en la nube puede acelerar la recolección, limpieza y análisis de conjuntos de datos al tiempo que facilita el análisis profundo, predictivo y modelado de datos.

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