A principios de este verano, expertos de las principales organizaciones de atención médica destacaron las formas en que el big data puede mejorar la gestión de la salud de la población.
Para mejorar la gestión de la salud de la población, los proveedores deben usar big data para comprender cómo satisfacer mejor las necesidades de la comunidad.
En un panel convocado por HealthITAnalytics, los líderes informáticos de Stanford Children’s Health, Jefferson Health y Geisinger discutieron el big data y su papel en la mejora de la gestión de la salud de la población.
El director de aprendizaje automático de Geisinger, Abdul Tariq, explicó que la definición estándar de big data se centra en tres V: velocidad, volumen y variedad. Sin embargo, al conceptualizar big data, Tariq se centra principalmente en la variedad y el volumen.
“Cuando hablamos de aprendizaje automático y salud de la población, estamos muy interesados en no solo utilizar nuestro registro médico electrónico solamente, o nuestros reclamos, o las encuestas que realizamos. Queremos utilizar todo esto en un solo marco cohesivo”, dijo Tariq.
Además, la forma en que las organizaciones eligen manejar, administrar y almacenar big data es vital para el análisis. Al recopilar big data,las organizaciones pueden evaluar las necesidades de sus pacientes y brindar atención para cerrar cualquier brecha.
Big Data se utiliza a menudo para abordar los problemas de salud de la población para ayudar a grandes comunidades de personas. Sin embargo, antes de la recopilación de big data, debe haber una comprensión de las métricas de los pacientes y el desarrollo de las puntuaciones de riesgo.
“Algunas de las cosas que estamos tratando de comenzar a descubrir cómo usar son cosas como los puntajes de riesgo que podrían extraer una serie de métricas diferentes de todo el sistema. Conceptos básicos como edad, sexo, seguro y cosas más complicadas como cierto historial médico pasado y valores de laboratorio. Luego podemos llevar todo eso a una visión general más amplia del paciente, con la idea de que luego pueda dirigir su alcance “, dijo el Oficial de Información Médica de Jefferson Health, Bracken Babula.
Cada vez más, el big data y la gestión de la salud de la población se están utilizando en el trabajo con determinantes sociales de la salud. En Stanford Children’s, los investigadores están recopilando datos de pacientes para comprender mejor los factores ambientales que podrían afectar la salud de un individuo.
“El único gran aspecto de esto que estamos viendo en Stanford Children’s es en torno a los determinantes sociales de la salud. Comprender cuáles son las condiciones, más allá de las cosas típicas que recopila en una visita al médico. ¿Hay violencia doméstica o inseguridades alimentarias, o cosas por el estilo, que realmente afectarían la salud del paciente en el futuro y pueden tener intervenciones diferentes a las de una visita típica al médico?”, reveló Brendan Watkins, director de análisis de Stanford Children’s.
El Hospital Jefferson también estudió los determinantes sociales de la salud con respecto a la vacuna COVID-19. El hospital utilizó métricas llamadas índice de vulnerabilidad social e índice de necesidad de la comunidad para evaluar y apuntar a dónde deberían ir las vacunas.
Para el futuro del big data en la gestión de la salud de la población, Tariq dijo que ve que la informática de salud del consumidor se expande no solo en la atención médica, sino también en el mundo de la tecnología y los proveedores.
“A medida que más y más personas obtengan estos dispositivos portátiles como Fitbit, Apple Watch, esos datos comenzarán a capturarse, entonces habrá un mercado que se abrirá donde las compañías de tecnología comenzarán a proporcionar algunos de estos conocimientos que los sistemas de salud tradicionales han proporcionado”, dijo Tariq.
“Con esa regulación, estoy seguro de que habrá promulgaciones de políticas que cambiarán la forma en que los proveedores brindan atención. Luego, eventualmente, la política cambiará la forma en que los proveedores, los sistemas, entran en este espacio y lo que eso significa”.
A medida que la investigación continúa expandiendo las capacidades de big data, las organizaciones pueden aprender más sobre cómo usar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para brindar una mejor atención a los pacientes y mejorar la gestión de la salud de la población.
“Todavía estamos rascando la superficie del aprendizaje automático con muchas de las cosas diferentes, como los wearables o los estudios radiológicos u otras cosas. Hay mucho más que podemos hacer. Podemos ser mucho más sofisticados que eso”, dijo Watkins.
Fuente: https://healthitanalytics.com/news/using-big-data-to-enhance-population-health-management
