Actualmente, la sanidad se sitúa ya en cuarta posición en cuanto a volumen de información, lo que supone un gran abanico de posibilidades en el uso de técnicas de Big Data para ayudar a responder a las necesidades del sector, explotando y estructurando todos esos datos
En este sentido, el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) continúa investigando cómo aplicar la tecnología Big Data en distintos sectores, y hace más de siete años que trabaja con el sector de la sanidad.
Y es que, hoy en día, el sector de la salud es uno de los sectores donde el Big Data y la Inteligencia Artificial están teniendo un mayor impacto y donde sus aplicaciones están creciendo de un modo exponencial. Utilizar las técnicas propias de esta tecnología permite extraer, representar y explotar el conocimiento real de los datos, estructurados y no estructurados, y se puede llegar a descubrir ciertas relaciones entre los mismos desapercibidas hasta el momento.
El sector de la salud es uno de los sectores donde el Big Data y la Inteligencia Artificial están teniendo un mayor impacto
Gracias a la utilización de técnicas Big Data, la información que se obtiene es muy valiosa en cualquiera de las tres fases de la analítica de datos: descriptiva, predictiva y prescriptiva. En la actualidad, el análisis descriptivo es el que más se emplea para estructurar la gran cantidad de datos que ofrecen los distintos servicios de salud, eliminar el ruido y seleccionar la información más relevante. Mediante el análisis predictivo, los profesionales sanitarios cuentan con ayuda para poder anticiparse a la toma de decisiones, detectar diferentes patologías o enfermedades basadas en la experiencia.
Uno de los campos en los que se está trabajando con Big Data es el de la Obstetricia. Por ello, el IIC ha realizado una investigación en la que se aplica esta tecnología en la ayuda a la decisión que toman los obstetras para inducir el parto o no a las mujeres embarazadas.
Actualmente, el proceso de inducción del parto es muy habitual, bien por razones médicas o sociales. El éxito del procedimiento de inducción está condicionado por variables maternas y fetales que aparecen antes o durante el embarazo. El fracaso de este procedimiento, en muchos casos, puede desencadenar en una intervención por cesárea e, incluso, ocasionar otras complicaciones indeseadas.
Cristina Pruenza, científica de datos en el IIC, ha explicado que para trabajar y extraer conclusiones fiables es necesario contar con una gran variedad de datos que permitan entrenar los algoritmos para inferir el éxito de un tratamiento u otro, en este caso la inducción del parto. No obstante, siempre se cuenta con la supervisión de los médicos que desde el conocimiento y experiencia ayudan a validar los resultados de la aplicación de estas técnicas de Big Data.
No hay herramientas que reemplacen al experto en la toma de decisiones dentro del campo de la Obstetricia. Con el propósito de proporcionar recomendaciones a los expertos se ha creado un modelo de referencia de ayuda en la toma de decisiones basado en reglas provenientes de un panel de expertos en la Obstetricia.
Un sistema formulado sólo de acuerdo con su propio conocimiento clínico y experiencia. El objetivo de esta investigación consiste en mejorar la precisión de ese modelo utilizando técnicas de Big Data, y obtener respuestas fiables que reduzcan los riesgos para las pacientes, que se adapten y personalicen en cada caso. La herramienta diseñada integra todos los datos recopilados del paciente para obtener la decisión final, que incluye una recomendación para apoyar al obstetra en su diagnóstico.
Las investigaciones con tecnología Big Data pueden ayudar al sector de la salud a explotar la riqueza de información existente. Uno de sus usos más prominentes consiste en la ayuda a la decisión diagnóstica que tenga en cuenta toda la variedad de datos que se recopilan del paciente.