GESTIÓN SANITARIA
La reutilización de los datos clínicos personales, clave para la planificación sanitaria y la investigación médica
JANO.es · 17 marzo 2016 10:42
El algoritmo matemático SPARRA, ejemplo de cómo el uso de grandes cantidades de datos o big data puede ayudar a reducir la incidencia de las enfermedades o investigar su cura.
Unos 4,2 millones escoceses, el 80% de la población, han sido clasificados por un algoritmo matemático que determina la probabilidad de que cada escocés vaya al hospital en los meses siguientes. Con esa información, los médicos o trabajadores sociales diseñan un plan de acción preventiva para los que tienen la puntuación más alta, según recoge El País. El sistema, llamado SPARRA, es uno de los mejores ejemplos de cómo el uso de grandes cantidades de datos o big data puede ayudar a reducir la incidencia de las enfermedades o investigar su cura.
"El objetivo de SPARRA es que los médicos de cabecera y farmacéuticos puedan identificar cuáles de sus pacientes están en riesgo de tener una urgencia hospitalaria, para que se les pueda dar un plan de cuidados preventivo", señala Ahmed Mahmoud, del Sistema Nacional de Salud en Escocia y miembro del equipo SPARRA. Alimentado por los datos de ingresos hospitalarios e historial clínico, "el sistema ayuda a que las personas sean tratadas antes de que su salud se deteriore, reduciendo así el número de ingresos hospitalarios de emergencia por persona", añade.
SPARRA, acrónimo en inglés de Pacientes Escoceses en Riesgo de Admisión o Reingreso, ya ha reducido las emergencias en un 20% y acortado la estancia hospitalaria en un 10%, además de ahorrarle varios millones de euros a la sanidad británica. La acumulación de datos ha permitido clasificar a los escoceses en grupos de riesgo. Más del 70% tienen una probabilidad de menos del 10% de que sufran alguna afección que les obligue a ir al hospital y el sistema dispara la alerta solo cuando una persona supera el 50% de probabilidades.
Además, SPARRA se ha convertido en una poderosa herramienta de gestión de los recursos. La puntuación asignada por el algoritmo sirve para decidir quién necesita cuidados en casa. El sistema también ve más allá de lo que podrían hacerlo los responsables de salud pública, al detectar perfiles por edad, tipo de enfermedad, localización geográfica o conducta de riesgo que puedan necesitar una intervención específica. Sin el big data, este sistema sería imposible. Es la acumulación de muchos datos personales y los algoritmos para extraer patrones de tanta información lo que convierten a los datos personales, de salud en este caso, en todo un tesoro.
"El objetivo de SPARRA es que los médicos de cabecera y farmacéuticos puedan identificar cuáles de sus pacientes están en riesgo de tener una urgencia hospitalaria, para que se les pueda dar un plan de cuidados preventivo", señala Ahmed Mahmoud, del Sistema Nacional de Salud en Escocia y miembro del equipo SPARRA. Alimentado por los datos de ingresos hospitalarios e historial clínico, "el sistema ayuda a que las personas sean tratadas antes de que su salud se deteriore, reduciendo así el número de ingresos hospitalarios de emergencia por persona", añade.
SPARRA, acrónimo en inglés de Pacientes Escoceses en Riesgo de Admisión o Reingreso, ya ha reducido las emergencias en un 20% y acortado la estancia hospitalaria en un 10%, además de ahorrarle varios millones de euros a la sanidad británica. La acumulación de datos ha permitido clasificar a los escoceses en grupos de riesgo. Más del 70% tienen una probabilidad de menos del 10% de que sufran alguna afección que les obligue a ir al hospital y el sistema dispara la alerta solo cuando una persona supera el 50% de probabilidades.
Además, SPARRA se ha convertido en una poderosa herramienta de gestión de los recursos. La puntuación asignada por el algoritmo sirve para decidir quién necesita cuidados en casa. El sistema también ve más allá de lo que podrían hacerlo los responsables de salud pública, al detectar perfiles por edad, tipo de enfermedad, localización geográfica o conducta de riesgo que puedan necesitar una intervención específica. Sin el big data, este sistema sería imposible. Es la acumulación de muchos datos personales y los algoritmos para extraer patrones de tanta información lo que convierten a los datos personales, de salud en este caso, en todo un tesoro.
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