MADRID, 14 Feb. (EUROPA PRESS) -
Expertos de diferentes empresas se han dado cita en Madrid en la tercera edición de la 'Jornada Big Data & Analytics en el Sector de la Salud', organizado por Executive Forum, para analizar el impacto y la implementación de los sistemas de Big Data en la sanidad y sus perspectivas de futuro en los próximos años.
"Una lectura más eficiente de los datos conseguirá, entre otras cosas, prever la concentración de citas médicas para llevar a cabo un mayor servicio con el paciente, identificar patologías médicas en función de criterios como la ubicación, la edad o el sexo y mejorar la cobertura médica en función de las solicitudes", ha destacado el subdirector IT de Ilunion, Elías Ramírez de la Piscina.
Sobre este asunto ha enfatizado también el ejecutivo de Big Data y Analytics en Sanitas, Juan José Casado durante su exposición, donde ha destacado que "el Big Data nos va a ayudar a conocer mejor a los pacientes y las enfermedades para ser más efectivos en el cuidado de la salud".
Según el experto, el mayor reto al que nos enfrentamos es al del procesamiento del lenguaje natural. "Esto significa que debemos ser capaces de implementar tecnologías de lenguaje para ser capaces de extraer de cada historia los síntomas, los tratamientos, los tiempos manejados o los patrones de comportamiento para conseguir así generar nuevo conocimiento, consiguiendo así mejorar la experiencia del paciente adaptándonos a sus necesidades".
Por su parte, la directora de innovación del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), Julia Díaz García, ha aportado otro punto de vista sobre la misión que persigue la digitalización de los datos en el sector, destacando que uno de los problemas a los que se enfrenta el sector en el día a día es que los datos están organizados en reinos de taifas (diferentes repositorios), por eso es importante posicionarse en la capa de 'valor' e ir de mano de los agentes de capas inferiores (procesamiento o hardware).
En 2020 se prevé que la información médica se duplique cada 73 días, "una cantidad de datos imposible de asimilar por parte de los expertos médicos", ha destacado el responsable de IBM Watson Health, Juan Carlos Sánchez Rosado.
El experto ha matizado que "es necesario utilizar tecnologías de inteligencia artificial, como Watson, cuya capacidad de procesamiento del lenguaje natural permite dar sentido a esa amplísima literatura médica. Esta tecnología de inteligencia artificial identifica datos relevantes que apoyen a los profesionales en sus hipótesis, así como ayudarles a aportar nuevas ideas y encontrar las mejores opciones para cada paciente".
