Big Data para predecir diagnósticos en Big Data Spain 2018

16 noviembre, 2018
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John Ortega es instructor e investigador adjunto de ciencias de la computación en la Universidad de Nueva York. Sus intereses de investigación están en las áreas de aprendizaje automático, traducción automática y codificación asistida por computadora, así se presentaba John en el Big Data Spain 2018 que se celebró durante los días 14 y 15 de noviembre en el Kinépolis de Ciudad del Cine de Madrid.

El registro médico de un paciente siempre se ha mantenido como la conocida ‘ficha médica‘. El historial de cada paciente incluiría una pila de informes en papel, como los formularios de admisión, los registros de historial y de inmunización, los resultados de laboratorio y las notas de los médicos en la que también se podría incluir, por ejemplo, una descripción de la razón para el encuentro con el paciente, un registro de los signos vitales, cuando el paciente va a urgencias, los resultados de las pruebas y otros datos clínicos recopilados de uno o más diagnósticos determinados por el médico.

»El Big Data será muy beneficioso para los hospitales y sus trabajadores. De esta manera se podrán predecir diagnósticos con una diferencia de semanas o, incluso, meses de lo que se estaba haciendo hasta ahora», dice John Ortega instructor e investigador adjunto de ciencias de la computación en la Universidad de Nueva York.

Las ventajas del Big Data en la tecnología médica de hoy

Actualmente, muchas instituciones de atención médica están haciendo la transición o han pasado de la documentación en papel a los sistemas de registros médicos electrónicos, en los que la información médica longitudinal de los pacientes se almacena en un depósito de datos en forma electrónica. Además de los importantes ahorros en espacio físico que ofrece la sustitución del registro en papel con los métodos de almacenamiento electrónico, el uso de registros médicos electrónicos también proporciona ahorros de tiempo beneficiosos y otras oportunidades para los clínicos y otro personal de atención médica.

Por ejemplo, al actualizar el registro médico electrónico de un paciente para reflejar un encuentro con un paciente actual, un médico solo necesita documentar la nueva información obtenida del encuentro y no necesita perder tiempo introduciendo información sin cambios, como la edad, el sexo, el historial médico del paciente, etc. Los registros médicos electrónicos también pueden ser compartidos, accedidos y actualizados por personal múltiple y diferente desde ubicaciones locales y remotas a través de interfaces de usuario y conexiones de red adecuadas, eliminando la necesidad de recuperar y entregar archivos en papel desde una sala de archivos llena de gente.

El Big Data, por ello, es fundamental para cambiar el modelo tradicional de trabajo y, así, poder hacer un modelo tecnológico. »La nueva forma de trabajo nos hace entender la vida mucho mejor que antes, las bases de datos de las que disponemos permite que las nuevas tecnologías trabajen de una forma más eficiente que la que el ser humano podía hacer hasta ahora’‘, asegura John Ortega,instructor e investigador adjunto de ciencias de la computación en la Universidad de Nueva York. »De hecho, cuantos más datos usamos, los resultados también mejoran y el programa responde», añade.

Otras tendencias

Otra tendencia moderna en la gestión de la atención médica es la importancia de la codificación médica para fines de documentación y facturación. En el proceso de codificación médica, la información documentada sobre un encuentro con el paciente, como los diagnósticos y procedimientos clínicos realizados del paciente, se clasifica de acuerdo con una o más taxonomías estandarizadas de códigos para informar a diversas entidades, como proveedores de pagos (por ejemplo, compañías de seguros de salud que reembolsar a los médicos por sus servicios). En Estados Unidos, algunos de estos sistemas de códigos estandarizados han sido adoptados por el gobierno federal, que luego mantiene los conjuntos de códigos y recomienda o exige su uso para la facturación en programas como Medicare.

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