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Big Data para la inducción al parto

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..Julia Díaz, Directora de Innovación del área Health & Energy Predictive Analytics en el IIC
Actualmente, la sanidad se sitúa ya en cuarta posición en cuanto a volumen de información, lo que supone un gran abanico de posibilidades en el uso de técnicas de Big Data para ayudar a responder a las necesidades del sector, explotando y estructurando todos esos datos.

El sector de la salud es hoy en día uno de los campos donde Big Data e Inteligencia Artificial están teniendo un mayor impacto y donde sus aplicaciones están creciendo de un modo exponencial. Utilizar las técnicas propias de esta tecnología permite extraer, representar y explotar el conocimiento real de los datos, estructurados y no estructurados, y se puede llegar a descubrir ciertas relaciones entre los mismos desapercibidas hasta el momento. Gracias a la utilización de técnicas Big Data, la información que se obtiene es muy valiosa en cualquiera de las tres fases de la analítica de datos: descriptiva, predictiva y prescriptiva. En la actualidad, el análisis descriptivo es el que más se emplea para estructurar la gran cantidad de datos que ofrecen los distintos servicios de salud, eliminar el ruido y seleccionar la información más relevante. Mediante el análisis predictivo, los profesionales sanitarios cuentan con ayuda para poder anticiparse a la toma de decisiones, detectar diferentes patologías o enfermedades basadas en la experiencia.

Uno de los campos en los que se está trabajando con Big Data es el de la Obstetricia. En el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) se ha realizado una investigación en la que se aplica esta tecnología en la ayuda a la decisión que toman los obstetras para inducir el parto o no a las mujeres embarazadas.

Actualmente, el proceso de inducción del parto es muy habitual, bien por razones médicas o sociales. El éxito del procedimiento de inducción está condicionado por variables maternas y fetales que aparecen antes o durante el embarazo. El fracaso de este procedimiento, en muchos casos, puede desencadenar en una intervención por cesárea e, incluso, ocasionar otras complicaciones indeseadas.

El éxito del procedimiento de inducción está condicionado por variables maternas y fetales que aparecen antes o durante el embarazo

Para trabajar y extraer conclusiones fiables, es necesario contar con una gran variedad de datos que permitan entrenar los algoritmos para inferir el éxito de un tratamiento u otro, en este caso la inducción del parto. No obstante, siempre se cuenta con la supervisión de los médicos que desde el conocimiento y experiencia ayudan a validar los resultados de la aplicación de estas técnicas de Big Data.

No hay herramientas que reemplacen al experto en la toma de decisiones dentro del campo de la Obstetricia. Sin embargo, la tecnología Big Data puede servir de ayuda a los profesionales sanitarios para tomar una decisión mejor informada ante diferentes situaciones. El objeto de estas aplicaciones es sacar partido a los datos que se manejan en el sector sanitario y apoyar la práctica clínica. Con este propósito de proporcionar recomendaciones a los expertos, se ha creado un modelo de referencia de ayuda en la toma de decisiones basado en reglas provenientes de un panel de expertos en la Obstetricia. Un sistema formulado sólo de acuerdo con su propio conocimiento clínico y experiencia. Esta investigación tiene como meta mejorar la precisión de ese modelo utilizando técnicas de Big Data, y obtener respuestas fiables que reduzcan los riesgos para las pacientes, que se adapten y personalicen en cada caso. La herramienta diseñada integra todos los datos recopilados del paciente para obtener la decisión final, que incluye una recomendación para apoyar al obstetra en su diagnóstico.

Las investigaciones con tecnología Big Data pueden ayudar al sector de la salud a explotar la riqueza de información existente. Uno de sus usos más prominentes consiste en la ayuda a la decisión diagnóstica que tenga en cuenta toda la variedad de datos que se recopilan del paciente. En el ámbito médico la toma de decisiones es un punto crítico, ya que cualquier decisión errónea influye directamente en la salud de las personas. Por ello, la implementación de modelos predictivos que apoyan en el diagnóstico médico se realizan siempre en colaboración y bajo la supervisión de profesionales de la medicina, que aportan su experiencia y conocimiento de la práctica clínica real. De este modo los sistemas basados en Big Data pueden ser aplicados en el día a día de los profesionales sanitarios.

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