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ENTORNO SALUDEn el sector Salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que arrojan una gran cantidad de información relacionada con los pacientes, las enfermedades y los centros sanitarios.
Big Data en Salud
En el sector Salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que arrojan una gran cantidad de información relacionada con los pacientes, las enfermedades y los centros sanitarios. Esta información, bien analizada, resulta de gran utilidad para los profesionales sanitarios.
Se pueden obtener datos sobre salud de historias clínicas electrónicas, dispositivos de telemedicina, pruebas clínicas, e incluso de wearables. Asimismo, aportan un valor añadido los datos epidemiológicos, los nutricionales y los genómicos, más relacionados con lo que se conoce como Real World Data (RWD) y con la medicina personalizada. Analizar esa información puede ayudar a tomar decisiones tanto a los médicos como a los gestores de los centros sanitarios, lo que repercute en un mejor servicio de salud para los pacientes.
La aplicación de las denominadas técnicas de Big Data permite inferir una capa de inteligencia, en la que resulta de especial relevancia la aplicación de modelos predictivos que ayuden a anticiparse a las necesidades sanitarias y que ofrezcan una atención médica más eficaz.
En el Instituto de Ingeniería del Conocimiento aplicamos técnicas propias de análisis de la información que permiten optimizar tanto la gestión clínica (para predecir cómo utilizar los recursos sanitarios de forma más eficiente: frecuencia de asistencia a consultas médicas, ingresos en el hospital, etc.) como el tratamiento y la atención al paciente (dando apoyo a la medicina personalizada). Ofrecemos, entre otros, servicios de alertas, predicción de necesidades y generación de recomendaciones.
BIAlert-sepsis es un sistema de alertas inteligentes que ayuda a los profesionales sanitarios a agilizar el diagnóstico de la infección por sepsis y shock séptico y a reducir los falsos positivos.
Optimización sociosanitaria
La optimización de los servicios sociosanitarios de teleasistencia conlleva segmentar a los pacientes o usuarios en situación de dependencia, predecir su posible evolución, adelantarse a sus necesidades, cubrirlas mejor y mejorar la calidad del servicio a menor coste.
El servicio de optimización sociosanitaria mejora el rendimiento de los servicios sociosanitarios al desarrollar modelos predictivos capaces de predecir patrones de comportamiento y métodos algorítmicos propios de análisis de la información que permiten optimizar la atención que se les presta a los pacientes en situación de dependencia.
Análisis de datos sociosanitarios para predecir necesidades y optimizar la atención a la dependencia
Sistemas de alertas inteligentes
Los informes SNA (Social Network Analysis) integrados en nuestros sistemas de alertas inteligentes, DIGNA y ADMIRE, 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.
Segmentación de pacientes crónicos. Predicción de necesidades
Desarrollamos sistemas de estratificación de la población en función de niveles de riesgo para detectar precozmente a aquellos pacientes a los que no sería necesario derivar a servicios de atención especializada, urgencias u hospitalizaciones si recibieran un control proactivo desde la atención primaria.
Tener la población clasificada permite al gestor sanitario incrementar la toma de decisiones proactivas. Igualmente, la predicción de reingresos, del gasto sanitario (individual o por patologías crónicas), etc., supone un impacto económico significativo para las entidades sanitarias.
Análisis de hiperfrecuentación en atención primaria
La Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria define como ‘hiperfrecuentador’ al paciente que acude a consulta 12 veces al año o más. Esta definición, aunque precisa, es deficiente. Sería necesario obtener patrones de comportamiento de los pacientes y determinar aquellos perfiles que corresponden realmente a pacientes hiperfrecuentadores.
Hemos trabajado en colaboración con el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) para la detección de hiperfrecuentadores en centros de atención primaria de una determinada zona básica de salud.
Detectar una serie de variables importantes para clasificar a los pacientes crónicos
Identificación de patrones para segmentar pacientes «hiperfrecuentadores»
Optimización de recursos en servicios asistenciales
Somos capaces de analizar los factores de utilización y demanda de los distintos servicios asistenciales. Esto permite segmentar la población en grupos con características sociosanitarias similares y niveles de riesgo determinados para asignar los servicios y recursos más adecuados en función de las necesidades reales de los pacientes.
Colaboraciones y asociaciones
Hemos colaborado con instituciones de investigación de prestigio como la Fundación CIEN (Centro de Investigación de Enfermedades Neurológicas), la Fundación Reina Sofía, la Universidad Rey Juan Carlos, la Fundación DIM (para el Desarrollo de Imágenes Médicas avanzadas), el Instituto de Salud Carlos III o UCLA (University of California, Los Angeles).
Somos, además, miembro de varias entidades claves en el campo de las tecnologías médicas, como la Red ITEMAS (Innovación de Tecnologías Biomédicas) o FENIN (Federación Española de Empresas de Tecnología Sanitaria).
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