{"id":16381,"date":"2021-11-10T16:47:34","date_gmt":"2021-11-10T15:47:34","guid":{"rendered":"http:\/\/www.iic.uam.es\/?page_id=16381"},"modified":"2021-11-10T16:48:54","modified_gmt":"2021-11-10T15:48:54","slug":"health-data-analysis","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.iic.uam.es\/en\/big-data-services\/healthcare-environment\/health-data-analysis\/","title":{"rendered":"Health Data Analysis"},"content":{"rendered":"[vc_row bg_image=”16609″ text_color=”light” text_align=”center” top_padding=”60″ bottom_padding=”60″][vc_column column_padding=”padding-3″ width=”1\/1″][vc_column_text]\n

An\u00e1lisis de datos de salud (P\u00e1gina en ingl\u00e9s)<\/h1>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

Convertir la informaci\u00f3n en conocimiento \u00fatil para los profesionales sanitarios<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″ bottom_padding=”0″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

El an\u00e1lisis de los datos de salud<\/strong> mediante t\u00e9cnicas de Inteligencia Artificial ayuda a transformar los datos de salud<\/strong> en conocimiento \u00fatil\u00a0para\u00a0seguir mejorando los procesos y protocolos m\u00e9dicos.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row gap=”10″ bg_color=”#efefef” top_padding=”40″ bottom_padding=”0″][vc_column column_padding=”padding-1″ width=”1\/1″][vc_column_text]\n

\u00bfQu\u00e9 puede aportar el an\u00e1lisis de datos a la medicina?<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner width=”1\/2″][vc_column_text]\n

En el sector salud existen numerosas fuentes de datos heterog\u00e9neas<\/strong> que vierten gran cantidad de informaci\u00f3n relacionada con pacientes, enfermedades y hospitales o centros de salud: datos cl\u00ednicos, datos anal\u00edticos, microbiolog\u00eda, antecedentes personales, gen\u00f3mica, etc.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=”1\/2″][vc_column_text]\n

Tanto la informaci\u00f3n recogida por los profesionales sanitarios y los dispositivos m\u00e9dicos como los datos ingentes y complejos derivados de estudios gen\u00f3micos pueden ser analizados y \u00fatiles para mejorar la atenci\u00f3n sanitaria<\/strong> y ofrecer una medicina m\u00e1s personalizada.<\/strong><\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner]

<\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″ bottom_padding=”0″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Algunas de las fuentes de datos explotables en el \u00e1mbito de la salud son:<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row text_align=”center” top_padding=”5″ bottom_padding=”40″][vc_column width=”1\/4″ delay=”500″]

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HISTORIA CL\u00cdNICA DIGITAL<\/h3>

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An\u00e1lisis de la informaci\u00f3n recogida por los profesionales de la salud.<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>Historia Cl\u00ednica Digital<\/a>[\/vc_column][vc_column width=”1\/4″ delay=”500″]

<\/div>

GEN\u00d3MICA<\/h3>

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Detecci\u00f3n y anotaci\u00f3n de t\u00e9rminos con Procesamiento de Lenguaje Natural<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>Gen\u00e9tica<\/a>[\/vc_column][vc_column width=”1\/4″ delay=”500″]

<\/div>

DISPOSITIVOS M\u00c9DICOS<\/h3>

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An\u00e1lisis de la informaci\u00f3n recogida por los dispositivos m\u00e9dicos<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>Dispositivos m\u00e9dicos<\/a>[\/vc_column][vc_column width=”1\/4″]

<\/div>

DATOS M\u00c9DICOS DIGITALES<\/h3>

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Estandarizaci\u00f3n e interoperabilidad de los datos m\u00e9dicos digitales<\/p>\n<\/p><\/div><\/div>Datos m\u00e9dicos digitales<\/a>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=”1\/1″]

<\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row gap=”4″ equal_height=”yes” type=”full_width_section” bg_color=”#f3f3f3″ top_padding=”0″ bottom_padding=”0″][vc_column bg_color=”#3591c4″ column_padding=”padding-2″ text_color=”light” width=”1\/2″]
\"Datos<\/div>[vc_column_text]\n

Tratamiento de los datos de salud<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]\n

Antes del an\u00e1lisis de los datos de salud<\/strong>, es importante asegurar el acceso a estos datos para realizar un tratamiento previo.\u00a0<\/strong>Despu\u00e9s, se han de seleccionar aquellos datos necesarios para unificarlos en un formato com\u00fan.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column bg_color=”#f3f3f3″ column_padding=”padding-4″ width=”1\/2″][vc_column_text]\n

Todo este proceso se realiza atendiendo a principios \u00e9ticos relacionados con la privacidad y confidencialidad de los pacientes<\/strong>.<\/p>\n

Despu\u00e9s, los expertos del IIC aplican las \u00faltimas t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos e Inteligencia Artificial<\/strong>, con especial menci\u00f3n al Procesamiento del Lenguaje Natural<\/a> (PLN) y al Machine Learning.<\/p>\n

Un proceso en el que cuentan desde el primer momento con los expertos m\u00e9dicos y su conocimiento<\/strong>, para que las soluciones tecnol\u00f3gicas sean realmente pr\u00e1cticas y se integren en sus flujos de trabajo facilitando el trabajo a los profesionales m\u00e9dicos.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”full_width_section” bg_color=”#ffffff” top_padding=”0″ bottom_padding=”30″][vc_column width=”1\/1″]

<\/div>[vc_column_text]\n

Beneficios que aporta el an\u00e1lisis de datos m\u00e9dicos<\/span><\/h3>\n

El an\u00e1lisis de datos m\u00e9dicos ayuda a:<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row bottom_padding=”20″][vc_column width=”1\/3″]

<\/i>Detecci\u00f3n precoz<\/h3>

Detecci\u00f3n precoz de enfermedades para aportar una atenci\u00f3n especializada a los pacientes, aportando diagn\u00f3stico y tratamiento para cada enfermedad.<\/p><\/div>

<\/div>

<\/i>Medicina personalizada<\/h3>

Segmentaci\u00f3n de grupos de poblaci\u00f3n con caracter\u00edsticas sociosanitarias similares para detectar patrones de comportamiento.<\/p><\/div>[\/vc_column][vc_column width=”1\/3″]

\"Datos<\/div>

<\/i>Historia Cl\u00ednica Digital<\/h3>

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Obtener un archivo centralizado\u00a0y estructurado con los datos recogidos, esto es, la Historia Cl\u00ednica Digital.<\/p>\n<\/p><\/div>[\/vc_column][vc_column width=”1\/3″]

<\/i>Efectos de f\u00e1rmacos<\/h3>

Analizar la eficacia o efectos adversos\u00a0de un f\u00e1rmaco o tratamiento, y monitorizar la evoluci\u00f3n del paciente en tiempo real.<\/p><\/div>

<\/div>

<\/i>Estudios cl\u00ednicos<\/h3>

Elaborar estad\u00edsticas sobre los pacientes\u00a0para elegir aquellos que sean m\u00e1s adecuados para los estudios cl\u00ednicos.<\/p><\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row bg_color=”#3591c4″ text_color=”light” text_align=”center” top_padding=”30″ bottom_padding=”20″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Las soluciones de salud permiten mejorar la atenci\u00f3n cl\u00ednica<\/strong>, ahorrar tiempo y recursos.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row top_padding=”30″ bottom_padding=”40″][vc_column width=”1\/1″][vc_column_text]\n

Contacta con nosotros<\/span><\/h3>\n[\/vc_column_text]\n
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    <\/ul><\/div>\n
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