El Big Data permite ser más eficientes en la gestión sanitaria y más precisos en la asistencia de la salud y en la utilización de fármacos. Aporta inteligencia al proceso y facilita la transformación del modelo sanitario y farmacéutico, centrándolo más en las necesidades del paciente. Exige a la vez tener una especial atención a la privacidad y la seguridad de los datos de salud de los pacientes.
5. Revolución tecnológica y transformación social
• Cambia forma de relacionarnos: Internet, smartphone, hiper-conectividad,
nuevos dispositivos (wearables, MD) y tendencias (IoT)
• Mayores capacidades tecnológicas para obtener información y conocimiento de
valor: mayor eficiencia y productividad industria.
7. Big Data
Inteligencia
M. Personalizada
M. Predictiva
“90% of the data in the world today has been created in the last two
years alone. This data is big data”.
• Economía de los datos: crecimiento exponencial e inflación conocimiento.
Reto: transformar datos -> información -> conocimiento.
• Health Data Management: la asistencia sanitaria es hoy, más que nunca, una
disciplina basada en la gestión eficiente de gran cantidad de datos.
Big Smart Data
8. Algunas cifras del Big Data
• El volumen total de los datos de salud se multiplicará x7 en los próximos años
• El 50% de los hospitales y aseguradoras de salud de Estados Unidos colocan sus
capacidades de análisis de datos entre sus prioridades de inversión en 2016
• Podría ahorrar entre $300 a $450 billones en los Estados Unidos, gracias a la
medicina predictiva y atención personalizada.
• Podría ahorrar 14 millones de euros en Francia en prevención del
fraude en seguros
9. Puntos clave
• Driver principal: mejora eficiencia y aumento productividad
• Nuevo escenario: transformación del modelo asistencial y farmacéutico. De volumen a
priorizar resultados (riesgo-compartido). En este nuevo entorno (métricas complejas y
más datos), los implicados en la asistencia sanitaria tienen mayores incentivos para:
• Inteligencia: del dato al conocimiento accionable y de valor
• Recopilar y centralizar los datos de salud (crear silos)
• Intercambiar los datos para que realmente sea de valor (conectar silos aislados)
• Mayor preocupación por privacidad y seguridad
12. Proteus Digital Health
Medicina Inteligente
Asistencia eficaz crónicos
Monitoriza medicación + hábitos
Adherencia, eficacia y ahorro
13. Pittsburgh Health Data Alliance
http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/watson-oncology.html
Asoc. P. medicina + datos
Medicina Predictiva
Datos múltiples silos aislados
Patrones predictivos sofisticados
Servicio asistencial a medida
17. Tendencias futuras
1. Las máquinas mejorarán en la toma de decisiones: avance Machine
Learning, hará toma de decisiones más precisas y fiables que las personas.
2. Aumentará la preocupación respecto a la privacidad y la
seguridad: mayor celo y responsabilidad sobre nuestros datos personales,
y posibles futuras brechas de seguridad de alto impacto social.
3. Las empresas tendrán dificultades para encontrar talento en el sector de
los datos: cada vez habrá mayor demanda de profesionales, pero la oferta
prevista no cubrirá la demanda.
18. Conclusión
1. Los beneficios que puede aportar el Big Data son mucho mayores que los
potenciales riesgos asociados.
2. Big data puede transformar el sector de la salud, pero la industria
necesita realizar cambios fundamentales antes de poder desarrollar
todo su potencial: infraestructuras TIC, estructura y calidad data, talento,
etc.
• El cambio principal será la transformación del modelo de negocio
asistencial y farmacéutico: hacia una mayor eficiencia en la asistencia
sanitaria.
Eficiencia Modelo centrado paciente
Inteligencia Privacidad y seguridad
19. «Las máquinas reemplazarán al 80% de los médicos en un
futuro….»
darán apoyo
… ayudándoles a
mantenerse actualizados y
tomar mejores decisiones.