El análisis de big data tiene el potencial de transformar la atención médica en los próximos años. Se han registrado niveles de precisión medios a altos en el análisis de grandes conjuntos de datos con el objetivo de diagnosticar y predecir los resultados clínicos y las complicaciones asociadas con varias enfermedades crónicas. Estos incluyen la diabetes mellitus y los trastornos de salud mental, incluida la predicción del comportamiento suicida.
Sin embargo, se requiere más trabajo para comprender tanto las oportunidades como los peligros potenciales del uso de big data en la toma de decisiones de salud.
En un estudio reciente, los investigadores evaluaron los efectos del uso de macrodatos para comprender la salud de las personas, vinculados a los indicadores y las prioridades básicas definidas en el Decimotercer Programa General de Trabajo 2019-2023 (GPW 13) y el Programa de Trabajo Europeo 2020-2025 de la OMS: " Acción Unida para una Mejor Salud en Europa” (EPW).
La investigación se publicó en el Journal of Medical Internet Research con el título "Impacto del análisis de big data en la salud de las personas: descripción general de revisiones sistemáticas y recomendaciones para estudios futuros". Al observar las revisiones publicadas en 34 revistas de 2007 a 2020, cubre más de 2500 estudios primarios que involucraron al menos a 5 millones de personas.
Beneficiarse de los grandes datos
Los autores presentan perspectivas futuras sobre el uso de herramientas de big data para la salud. Esto puede tener un impacto real en los pacientes y los sistemas de salud al:
- mejorar los procesos de toma de decisiones con análisis en tiempo real
- mejorar la atención de la salud centrada en el paciente y la calidad de la atención
- detectar amenazas para la salud y mejorar el seguimiento de enfermedades
- facilitar la adquisición rápida de grandes conjuntos de datos de manera transparente
- reducir el desperdicio de recursos, lo que puede afectar los costos de atención médica
- detección de fraude.
Precauciones y preocupaciones
Los datos fragmentados o incompatibles, las preocupaciones sobre la seguridad de los datos, las barreras del idioma, la falta de habilidades para recopilar y procesar datos, los dilemas de propiedad y los gastos relacionados con el almacenamiento y la transferencia de datos son solo algunos de los desafíos potenciales que también identifica la investigación.
Además, existen preocupaciones sobre el sesgo en los datos masivos. Sin embargo, los autores describen varias formas en las que se puede abordar el sesgo. Estos incluyen, por ejemplo, elegir medidas de evaluación apropiadas y justificar las elecciones, repetir protocolos experimentales para garantizar resultados generalizados, adaptar el proceso y ser transparente sobre los cambios realizados, y hacer que los datos y el código estén disponibles libremente.
Es necesario realizar más investigaciones sobre cómo se pueden incorporar los macrodatos en la práctica médica diaria, incluido el uso de pautas metodológicas para los informes de macrodatos y los estudios de aprendizaje automático, y métricas de rendimiento sólidas para evaluar la precisión.
Acción unida por una mejor salud
Esta investigación es parte del trabajo de la OMS/Europa para ayudar a los Estados miembros a fortalecer sus sistemas de información de salud. Ayudar a los países a producir inteligencia sanitaria sólida y mecanismos institucionalizados para la formulación de políticas basadas en evidencia ha sido tradicionalmente un enfoque importante del trabajo de la OMS. Sigue siendo así bajo el EPW, que se centra en mejorar la salud y el bienestar en toda la región europea de la OMS.
Para obtener más información sobre el trabajo de la OMS/Europa sobre macrodatos, comuníquese con la Unidad de Datos, Métricas y Análisis ([email protected]).
