Las imágenes subconscientes de los científicos y analistas de datos sanitarios en el trabajo implican hojas de cálculo, algoritmos, lenguajes de programación que procesan datos y herramientas de visualización cuidadosamente organizados que producen gráficos y cuadros coloridos. y similares. Sin embargo, esto está lejos de la realidad.
En realidad, los científicos de datos se enfrentan a diario a un elemento: los datos no estructurados. El auge del big data ha influido enormemente en la industria de la salud. Los informes revelan que los avances técnicos en términos de equipos clínicos, dispositivos portátiles, Registros electrónicos de salud (EHR)y más han resultado en enormes volúmenes de generación de datos.
De hecho, las estadísticas revelan que la industria de la salud representa casi 30% del volumen total de datos generado. Además, en promedio, un solo hospital produce más de 50 petabytes de datos cada año. Sin embargo, el problema es que más del 80% de los datos generados no están estructurados.
¿Qué es y cómo afecta la toma de decisiones basada en datos, las revoluciones revolucionarias y la I+D e innovación en el sector sanitario? Lo descubriremos en este artículo.
Datos estructurados y no estructurados: dos mitades de la misma cápsula
Todos los datos generados se incluyen en una de las dos categorías. Ahora, comprendamos lo que significan los dos.
Datos estructurados en atención médica
Cualquier dato que sea sencillo, esté claramente organizado, sea de fácil acceso y esté en un formato estandarizado constituye un dato estructurado. Las características clave de los datos estructurados incluyen:
- Formatos universales o uniformes con atribuciones adecuadas de nombre, fecha, códigos médicos y más
- Interoperabilidad, donde su estandarización allana el camino para que las partes interesadas en el sector sanitario de todo el espectro utilicen estos datos para sus necesidades
- Localización y procesabilidad para fomentar la toma de decisiones clínicas, la referencia, la presentación de informes y más
Ejemplos de datos estructurados
| Códigos clínicos y médicos | Códigos ICD y CPT, informes de resultados de laboratorio |
| Información Demográfica | Nombre del paciente, edad, fecha de nacimiento, sexo, región y más |
| Medidas físicas y signos vitales. | Altura, peso, frecuencia cardíaca, temperatura corporal y similares. |
| Medicamentos | Medicamentos recetados, dosis, horarios de administración, alergias y más. |
Datos no estructurados en el sector sanitario
Cualquier tipo de datos que no esté disponible en un formato estandarizado, se encuentre en una ubicación accesible o no sea procesable entra en la categoría de datos no estructurados. Desafortunadamente, en el sector de la salud, el volumen de datos no estructurados generados supera a su contraparte.
Si los datos estructurados revelan síntomas, los datos no estructurados sacan a la luz el razonamiento subyacente y otros matices. Para comprender mejor los datos no estructurados, debemos echar un vistazo a los ejemplos del mundo real.
Ejemplos de datos no estructurados
| Notas médicas | Notas médicas fuera de línea, como recetas registradas por expertos en atención médica. |
| Datos de imágenes médicas | Cualquier imagen generada por dispositivos clínicos como escáneres de resonancia magnética, tomografía computarizada o ultrasonido. |
| Datos audiovisuales | Datos de audio, video o transcripción que forman parte de consultas, entrevistas o procedimientos quirúrgicos de pacientes. |
| Datos generados por el paciente | Disponible a partir de conjuntos de datos portátiles, información comunicada oralmente y similares |
| Datos de comunicaciones y redes sociales | Como análisis de comentarios del paciente cargados por pacientes para consulta o por expertos en atención médica, correos electrónicos intercambiados, mensajes enviados y recibidos, y similares |
| Datos genéticos | Información sobre los informes y análisis de ADN de un individuo que podrían detectar enfermedades hereditarias |
De las acciones a los conocimientos: cómo transformar y aprovechar los datos no estructurados para ayudar en la toma de decisiones clínicas
La misma tecnología que actúa como fuente de innumerables tipos de datos no estructurados también nos proporciona soluciones y técnicas para descifrarlos. Al utilizar tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el análisis, no solo podemos organizar este tipo de datos, sino también darle sentido para obtener información útil.
Veamos las formas en que esto es posible.
Aprovechamiento del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la atención sanitaria
En términos simples, la PNL no sólo puede leer y comprender la letra de un médico, sino también procesarla para descubrir aspectos que también pasan desapercibidos. Además, también puede analizar horas de contenido de video o audio y organizar datos según sea necesario y especificado para que trabajen los profanos.
Análisis predictivo en medicina
- Comprender los datos para obtener resultados indicativos
- Comprender datos con resultados indicativos y recomendar soluciones.
- Comprender y recomendar soluciones y predecir en el futuro posibles sucesos y resultados.
Estos tres constituyen descriptivo, prescriptivo y predictivo analítica respectivamente.
En la atención sanitaria, el análisis predictivo puede cambiar la vida, ya que puede señalar un resultado futuro que es muy probable. el uso de aprendizaje automático en la atención sanitaria ha permitido que tales conceptos se conviertan en una realidad básica. Con el análisis predictivo, los datos de imágenes médicas pueden predecir con precisión si un tumor benigno podría convertirse en maligno después de considerar el estilo de vida, la edad, la demografía y más.
De manera similar, mediante un análisis preciso de los datos genómicos, el análisis predictivo puede ayudar a indicar si un individuo tiene probabilidades de desarrollar diabetes, enfermedades cardíacas o Alzheimer. Este es el análisis entre la vida y la muerte, ya que los expertos en atención médica pueden recomendar medicamentos, crear conciencia o sugerir cambios en el estilo de vida para prevenir posibilidades.
Se abren innumerables caminos para el diagnóstico y tratamiento de dolencias cuando compilamos y organizamos datos no estructurados y establecerlos con un contexto. Con el uso correcto de la tecnología ideal, su procesamiento también es perfecto.
Sin embargo, si desea omitir estos pasos y tiene datos listos para procesar para entrenar sus algoritmos y soluciones de atención médica, puede comunicarse con nosotros. Ofrecemos datos de atención médica personalizados y de origen ético para todas sus necesidades específicas de atención médica. Póngase en contacto con nosotros hoy.
