How big data is transforming public healthcare decision-making

Cómo el big data está transformando la toma de decisiones en la salud pública

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Autor | M. Martínez Euklidiadas

Los procesos y servicios basados en grandes volúmenes de datos, conocidos como big data, están revolucionando el mundo de la medicina y la salud pública con su enorme potencial para mejorar la prevención de enfermedades y dolencias, realizar diagnósticos acertados e identificar factores de riesgo, o planificar un tratamiento personalizado. En el ámbito urbano, los ‘grandes datos’ ayudan también a realizar mejores políticas públicas.

Entendiendo el big data en salud pública

En algunos países, tal es el caso de Estados Unidos, hasta el 60 % de tu salud está determinado únicamente por el código postal, como bien saben las autoridades sanitarias. Lo saben porque realizan estudios epidemiológicos que usan como fuente cantidades ingentes de datos. El big data es crítico en la planificación de los Sistemas Nacionales de Salud, de forma que se optimicen los escasos recursos económicos tanto para tratar las dolencias más comunes como para reducir su aparición.

Pero, ¿de dónde salen estos datos? ¿Cómo se consiguen? Entre las fuentes más frecuentes de big data para el sector de salud pública se encuentran:

  • Registros e historiales de pacientes, recopilados durante años o décadas. Suelen estar relativamente estructurados.
  • Dispositivos wearables, especialmente en el sector privado o en investigación. Relojes o teléfonos móviles dicen más de nuestra salud de lo que pensamos.
  • Sistema de seguimiento de la salud o RPM, dispositivos que monitorizan a veces 24/7 a pacientes, obteniendo de ellos grandes conjuntos de datos.

Aplicación del big data en salud pública

big data health

La primera aplicación en salud pública de la que se tiene constancia fue usar una llave para cerrar una fuente pública. En 1854, el doctor John Snow había dibujado en un mapa de Londres los casos de cólera, y llegó a la conclusión de que el problema era el agua. Menospreciado por sus colegas de profesión por sus métodos, salvó miles de vidas. Ahora se usan no decenas de datos, sino millones de millones de ellos.

Entre las aplicaciones del big data más reconocibles en la actualidad se encuentra el centro de visualización COVID-19 Dashboard de la Universidad Johns Hopkins, que en octubre de 2023 cesó su actividad. El mapa, que se hizo viral horas después de ser lanzado, es un ejemplo de los hitos alcanzables cuando se trabaja en global y se comparten datos libres.

Menos visibles que ese mapa, el big data ayuda a la salud pública en aspectos como los que describe el estudio en big data que celebró la Comisión Europea en 2016:

  1. Mejorar el diagnóstico precoz y la eficacia y calidad de los tratamientos, mediante el descubrimiento de señales tempranas, reduciendo a su vez la probabilidad de reacciones adversas.
  2. Ampliar las posibilidades de prevención de enfermedades mediante la identificación de factores de riesgo de enfermedad, como la contaminación acústica o química.
  3. Mejora de la farmacovigilancia y la seguridad del paciente a través de la capacidad de tomar decisiones médicas más informadas, basadas en información entregada directamente a los pacientes.
  4. Predicción de resultados mucho más acertada.

Decisiones de políticas públicas impulsadas por datos

Gracias en parte al big data, la actual descarbonización de las ciudades cumple dos propósitos: por un lado, la ciencia de la atribución señala indiscutiblemente a los combustibles fósiles de la crisis climática; y por otro lado, la quema de esos mismos combustibles para el transporte es de los mayores factores de riesgo dentro del ámbito urbano junto a los de la climatización.

Los mismos datos han impulsado movimientos para incluir más verde dentro de los municipios, y repartirlo de forma más justa, mejorar los sistemas de avisos de enfermedades como el Dengue o el Zika y optimizar el tiempo de respuesta de las ambulancias. Gracias al big data, por ejemplo, sabemos que fue el hacinamiento, no la densidad urbana, lo que causó la vulnerabilidad urbana ante la COVID-19.

Regular el health big data: más salud sin perjudicar a los pacientes, incluso cuando son clientes

Uno de los principios fundamentales de la salud pública es, además de aumentar o mejorar las coberturas sanitarias, no perjudicar al paciente a través de los datos. Esto puede resultar contradictorio en el ambiente expresado arriba, pero lo cierto es que existen muchos antecedentes de cómo los datos han marcado políticas discriminatorias en países poco proteccionistas con sus ciudadanos, algunas de ellas recogidas en Armas de destrucción matemática (2017), de Cathy O’Neil.

En países como Estados Unidos, a la vanguardia del uso de datos médicos (no siempre en favor de los pacientes-clientes en un Sistema Nacional de Salud casi nulo) tuvo que publicar en 2008 una Ley de no discriminación por información genética (GINA).

Resulta innegable que el big data tiene un gran potencial para mejorar la vida de las personas a través de un mejor sistema público de salud, aunque eso no exime de retos a la tecnología, que deberá llegar de forma democrática, sin sesgos y auditable.

Imagen | Luke Chesser

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