Convertir la información en conocimiento útil para los profesionales sanitarios
El análisis de los datos de salud mediante técnicas de Inteligencia Artificial ayuda a transformar los datos de salud en conocimiento útil para seguir mejorando los procesos y protocolos médicos.
¿Qué puede aportar entender el dato médico?
En el sector salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que vierten gran cantidad de información relacionada con pacientes, enfermedades y hospitales o centros de salud: datos clínicos, datos analíticos, microbiología, antecedentes personales, genómica, etc.
Tanto la información recogida por los profesionales sanitarios y los dispositivos médicos como los datos ingentes y complejos derivados de estudios genómicos pueden ser analizados y útiles para mejorar la atención sanitaria y ofrecer una medicina más personalizada.
Algunas de las fuentes de datos explotables en el ámbito de la salud son:

EXTRAER INFORMACIÓN DE LA HISTORIA CLÍNICA DIGITAL
Análisis de la información recogida por los profesionales de la salud.
ANÁLISIS DE IMÁGENES MÉDICAS
Análisis automático de imágenes médicas para obtener información útil
TRATAMIENTO INTELIGENTE DE DATOS DE DISPOSITIVOS MÉDICOS
Análisis de la información recogida por los dispositivos médicos
ESTRUCTURACIÓN INTELIGENTE DE DATOS MÉDICOS
Estandarización e interoperabilidad de los datos médicos digitales
TRATAMIENTO INTELIGENTE DE DATOS GENÓMICOS
Detección y anotación de términos con Procesamiento de Lenguaje Natural

Tratamiento de los datos de salud
Antes del análisis de los datos de salud, es importante asegurar el acceso a estos datos para realizar un tratamiento previo. Después, se han de seleccionar aquellos datos necesarios para unificarlos en un formato común.
Todo este proceso se realiza atendiendo a principios éticos relacionados con la privacidad y confidencialidad de los pacientes.
Después, los expertos del IIC aplican las últimas técnicas de análisis de datos e Inteligencia Artificial, con especial mención al Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y al Machine Learning.
Un proceso en el que cuentan desde el primer momento con los expertos médicos y su conocimiento, para que las soluciones tecnológicas sean realmente prácticas y se integren en sus flujos de trabajo facilitando el trabajo a los profesionales médicos.
Beneficios que aporta entender el dato médico
Entender el dato médico ayuda a:
Detección precoz
Detección precoz de enfermedades para aportar una atención especializada a los pacientes, aportando diagnóstico y tratamiento para cada enfermedad.
Medicina personalizada
Segmentación de grupos de población con características sociosanitarias similares para detectar patrones de comportamiento.

Historia Clínica Digital
Obtener un archivo centralizado y estructurado con los datos recogidos, esto es, la Historia Clínica Digital.
Efectos de fármacos
Analizar la eficacia o efectos adversos de un fármaco o tratamiento, y monitorizar la evolución del paciente en tiempo real.
Estudios clínicos
Elaborar estadísticas sobre los pacientes para elegir aquellos que sean más adecuados para los estudios clínicos.
Las soluciones de salud permiten mejorar la atención clínica, ahorrar tiempo y recursos.