Big data e información de salud

El origen que habitualmente se cita para el análisis de Big data como tendencia es la intersección entre las tecnologías CRM, que permiten almacenar toda la información operativa con respecto a un cliente (marketing, transaccional, administración, post-venta, etc.), y el mundo de la web social, que da lugar a un entorno mucho más rico en información.

Esto suele dotar a los proyectos de Big data de un trasfondo de tipo “gran hermano”, en el que las empresas “acechan” las redes sociales para capturar tendencias, opiniones, etc. e introducirlas en su marketing. Sin embargo, Big data es mucho más que eso: una gran cantidad de los datos que se procesan en este tipo de proyectos ni siquiera son de tipo personal o tienen nada que ver con las redes sociales, sino que proceden de otra de las grandes tendencias de la época: el desarrollo de sensores de captación de información de todo tipo, desde medioambientales hasta de tráfico, pasando por mediciones continuas de todo tipo de parámetros.

Una de las tendencias que me ha llamado la atención revisando proyectos es la aplicación de Big data al mundo de la salud: los hospitales, a pesar de la creciente sofisticación de sus sistemas, suelen vivir en lo que Seth Godin llama “la fase pre-digital”, a pesar de que la incorporación de inteligencia analítica en este sentido puede ser de importancia crítica. El entorno médico-hospitalario está cada día más invadido por máquinas de todo tipo que generan torrentes de datos acerca de los pacientes a los que están conectadas. Datos que, sin embargo, suelen simplemente no almacenarse – son usados para análisis coyuntural y asociado a un momento específico – o ser impresos y recogidos de manera rudimentaria en una carpeta. En el plano personal, Google Health, uno de los proyectos recientemente clausurados de Google, intentaba dar un soporte a la información de salud y facilitar que fuese compartida con terceros: introduce los resultados de tus análisis, tus prescripciones, tus medicaciones, etc. en un archivo y compártelo con tu médico o con hospitales, facilitando incluso el que éstos puedan acceder a tu archivo para la inclusión de más información. Una idea con posibilidades, pero cuyo bajo nivel de adopción no permitió su supervivencia.

Se calcula que un paciente medio genera alrededor de dos gigas de información, que crecen rápidamente en el caso de determinados tratamientos. ¿De qué tipo de información hablamos? De todo un poco: desde información perfectamente tabulada, como en el caso de resultados de analíticas, hasta datos no estructurados, como imágenes de todo tipo o lecturas de parámetros variados. Toda ella es información digitalizable, pero en muy pocos casos se digitaliza y almacena adecuadamente. Sin duda, un campo perfecto para la aplicación de técnicas de Big data, no solo por una cuestión de aplicación al paciente, sino también – y con grandes posibilidades – al tratamiento de la información agregada.

Los primeros proyectos están centrándose en cuestiones relacionadas con el ahorro y la gestión hospitalaria, en los que es posible llevar a cabo una estimación de impacto económico objetiva o una mejor asignación de recursos. Pero sin duda, hay un enorme potencial para eso que empieza a resultar cada vez más paradójico que en un entorno como el que vivimos no esté disponible aún: el almacenamiento de los datos de una persona de tal manera que permita un tratamiento y análisis centralizado en los momentos que realmente hace falta.

¿Hacia dónde vamos? Ya he escuchado visiones de personas que hablan de servicios voluntarios de monitorización permanente de salud mediante sensores no intrusivos que envían datos en tiempo real, seguramente un tema para el que faltan todavía algunos años, no tanto por la falta de madurez de la tecnología como por las posibilidades de llevar a cabo un desarrollo que económicamente tenga sentido. Pero por el momento, seguro que pensar en la aplicación de tecnología a este tipo de temas permite que vayamos pensando en el tema Big data con una óptica algo diferente.

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