El big data está revolucionando todos los sectores de la industria, como es el caso del cuidado de la salud. También está cambiando la gestión de la diabetes, ayudando a que las personas que viven con esta condición puedan obtener una mejor atención que se adapte a sus necesidades.
Cuando te enfrentas a una decisión importante, es natural que quieras contar con toda la información relevante para considerar la mejor opción posible. Y si eso incluyera la información de cientos o miles de personas que han tomado decisiones similares (y los resultados de esas decisiones), ¿no sería una ayuda inmensa?
En parte eso es el big data, en pocas palabras: una enorme cantidad de información recogida de muchas fuentes, compilada en un sistema informático y sometido a análisis por medio de algoritmos avanzados para revelar tendencias y patrones subyacentes.
Por lo anterior, el uso de big data en la atención sanitaria podría cambiar el futuro de la diabetes y otras enfermedades.
Big data y medicina de precisión
En el ámbito del cuidado de la salud, el big data ha ayudado a crear el Historial Clínico Electrónico (EHR, por sus siglas en inglés), un amplio registro de información sobre la salud de los pacientes, la cual es extraída de las visitas al médico, las estancias en el hospital y los datos de los dispositivos portátiles. El HCE agiliza el flujo de trabajo de los proveedores mediante el uso de big data para mejorar la investigación y la atención al paciente. Asimismo, también se ha utilizado para desarrollar un algoritmo que puede, con un 82 % de precisión, determinar si una persona necesitará una hospitalización un año antes del ingreso real.
Gracias a la recopilación de big data, los hospitales ahora pueden identificar con mayor rapidez a los pacientes que se beneficiarían de un cambio de tratamiento, previniendo, potencialmente, complicaciones graves de enfermedades crónicas. Este fenómeno de tratamiento médico a la medida se denomina medicina de precisión; es decir, cuando se procesan cantidades masivas de información y se extraen patrones específicos, se puede poner en evidencia los perfiles y patrones de los pacientes, creando una tendencia. Con base en esto el médico puede recetarles una medicación que puede ser más adecuada o fomentar un mayor seguimiento en función de los síntomas del paciente.
Al ofrecer una atención personalizada, mejorar los resultados de los pacientes y posiblemente, incluso, prevenir complicaciones debilitantes, el big data en la atención médica podría mejorar la calidad de vida de los pacientes, reducir las discapacidades derivadas de las enfermedades y ahorrar millones de dólares en atención médica, especialmente cuando se trata de enfermedades crónicas como la diabetes.
Big data y el futuro de la diabetes
En Colombia, se estima que cerca del 7 % de las personas viven con diabetes. La necesidad de obtener información valiosa para el tratamiento y la gestión de esta enfermedad es más urgente que nunca. Un enfoque amplio del análisis de datos puede ayudar a los profesionales de la salud a comprender mejor la enfermedad, sus pronósticos y las posibles complicaciones que presenta.
El análisis de big data se basa en grandes cantidades de datos, y las personas con diabetes crean una enorme cantidad simplemente por su vida cotidiana. Los glucómetros crean datos; también lo hacen los dispositivos de control de la glucosa y sus aplicaciones digitales integradas, los monitores de ejercicio portátiles, los brazaletes de presión arterial inteligentes, las básculas de baño con Bluetooth y las plumas de insulina inteligentes.
El big data tiene el potencial de ser la próxima ola de mejoras para la gestión de la enfermedad, y aunque la tecnología está todavía en sus inicios, ya podemos ver algunos de los beneficios del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en los campos de la agricultura y la salud. El futuro de la diabetes es cada vez más prometedor gracias a los avances en este campo en expansión.
