«Big Data: una realidad en el sector salud» fue el lema central de la charla de Julia Díaz, directora de innovación de Health & Energy Predictive Analytics en el IIC, en el último seminario i+12 celebrado en el Salón de actos del Hospital Universitario 12 de Octubre.
El Instituto de Investigación Sanitaria Hospital 12 de Octubre (i+12) apuesta desde 2009 por el desarrollo de actividades de investigación e innovación de muy alta calidad que consigan una mejor y mayor trasferencia de los resultados a la práctica clínica diaria de los profesionales de la salud de modo que la atención al paciente sea más eficiente.
Julia Díaz expuso las ventajas que en este entorno sociosanitario puede aportar el trabajo de centros como el IIC, donde la investigación aplicada sobre Big Data en Salud ha dado lugar, por ejemplo, a sistemas de alertas inteligentes que proporcionan datos útiles y sirven de apoyo a la práctica de los profesionales sanitarios en el establecimiento de protocolos, el diagnóstico temprano de enfermedades, el pronóstico de la evolución de enfermedades y la planificación del tratamiento de sus pacientes.
Igualmente se expusieron ejemplos del desarrollo de sistemas de estratificación de la población pensados para, por ejemplo, detectar precozmente a aquellos pacientes que de recibir un control adecuado y proactivo desde la atención primaria no sería necesario derivar a los servicios de atención especializada, urgencias u hospitalizaciones. De hecho, tener la población clasificada le permitiría igualmente al gestor sanitario incrementar la toma de decisiones proactivas.
La predicción de reingresos, del gasto sanitario (individual o por patologías crónicas), la detección de patrones de comportamiento en los pacientes, o de hiperfrecuentadores en centros de atención primaria supone sin duda un impacto económico significativo para las entidades sanitarias.
El IIC colabora, entre otros, con centros como el Hospital 12 de Octubre por su capacidad para innovar, analizar los factores de utilización y demanda de los distintos servicios asistenciales, y obtener resultados del tratamiento informatizado de datos anonimizados para asignar los servicios y recursos más adecuados en función de las necesidades reales de los pacientes.