¿Qué es la ciencia de datos en la medicina?

Jalisco Talent Land 2022 sigue la programación de su segundo día de actividades. Esta ocasión, realizamos una parada en Health Land, una de las nuevas áreas temáticas donde pudimos aprender qué es la ciencia de datos aplicada en la rama de la medicina.

La conferencia tuvo de nombre “Panorama de la ciencia de datos en el sector salud en nuestra región”, impartida por la doctora Adriana Vallejo. Durante su ponencia compartió con la comunidad de Talentos cómo la tecnología e innovación pueden unirse para crear nuevas y mejores soluciones para el sector salud.

¿Qué es la ciencia de datos?

Partamos con lo más importante. La ciencia de datos es el arte de generar soluciones basadas en datos a través de la compresión de problemas de salud complejos del mundo real aplicando el pensamiento crítico y la analítica para derivar conocimientos del Big data.

“El Health Data Science es una disciplina emergente que en la intersección entre la estadística informática y la salud en la cual se realiza la obtención, manejo, almacenaje o interpretación de datos generados desde el sector salud.”

– Explicó Adriana Vallejo.

Más allá de conocer e identificar los perfiles de la ciencia de datos y sus múltiples aplicaciones, la doctora nos invitó a echar un vistazo a qué esta pasando en nuestra región (Latinoamérica) en torno a la ciencia de datos aplicada en la medicina y sus diversas áreas, qué es lo que se está haciendo y cuáles son los principales retos que deben enfrentarse.

América Latina y El Caribe

Latinoamérica y El caribe están conformados por 46 países autónomos y regiones dependientes de otros países. Se estima que somos 650 millones de personas en toda la región. ¿Por qué es importante tener este dato?

Siguiendo su intervención, contó que en esta región contamos con cuatro sistemas de salud: 1. Sistema público integrado, 2. Sistema de aseguramiento mixto regulado, 3. Sistema de salud unificados, 4. Sistemas segmentados. Donde México se encuentra en el sistema segmentado.

“El tener datos, nos puede ayudar, por ejemplo, a detectar oportunamente múltiples enfermedades”

¿Deseas aprender más de la ciencia de datos y la implementación del Big Data en la medicina?

Principales retos de la región

Entre los principales retos identificados en esta región, que necesitan ser atendidos para lograr un importante avance en la ciencia de datos nos encontramos con madurez tecnológica, gobierno de datos, estandarización de procesos, gestión del cambio y capacitación.

Sin embargo, un tema que se ha encontrado frecuentemente en las ponencias impartidas en esta Land encontramos la gobernanza de datos y la estandarización de procesos. Esto debido a que las instituciones de salud no siguen los mismos procesos, lo que dificulta un seguimiento correcto en la recolección de los datos.

Un reto adicional, es el poco Talento en la región con las capacidades necesarias para sobrellevar este tipo de análisis, particularmente en el sector salud.

Algo que nos compartió la doctora es que el ecosistema de salud no es medicina. Para contextualizar su postura nos compartió algunas ramas que la componen como enfermería, odontología, ingeniería biomédica, químicos, farmacias, psicólogos entre muchos otros proveedores. Debido a la diversidad de estas áreas, resulta fundamental que todas se comuniquen, asertivamente.

Qué se pueda hacer para avanzar

Nos compartió que esto no es tarea de una persona sino de todas las personas que están involucradas. Es necesario que cada uno realice su trabajo y no obstaculice el de los demás para evitar que se vuelva un problema en cadena que dificulte aún más su resolución.

Por lo anterior, es necesario que la organización tenga una cultura de adopción tecnológica. Esto para, por ejemplo, una enfermera pueda anotar los medicamentos que deben tener para el paciente que está en un cuarto y no en un papel que luego se pierde.

Agregó que antes de comenzar en la ciencia de datos y pasar directo al análisis, es importante que nos tomemos un espacio para estudiar algunas variables. Por ejemplo, entender el negocio, cómo funciona y ser muy buenos en lo que hacemos.

Considera que el proceso que debe realizarse para poder aprovechar los datos son 1. Realizar la minería de datos, 2. Limpieza de los datos, 3. La exploración, 4. Features (definir qué herramientas vamos a usar y necesitar), 5. Realizar los modelos, 6. Visualización. En este último punto, es importante que conozcamos la persona a la que serán mostrados para lograr adaptar el lenguaje de comunicación.

- Anuncio -
Artículo anteriorMisión: exploración robótica extraterrestre
Artículo siguienteTransformación digital del sector salud en LATAM
Apasionado del emprendimiento de alto impacto, las historias inspiradoras y todo lo relacionado al mundo digital. Disfruto de la lectura que invita a la reflexión.