Los sistemas sanitarios y su relación con el Big Data Los sistemas de salud almacenan, recopilan y son dependientes de flujos masivos de datos para brindar mejor atención, a medida que experimentan transformaciones digitales benéficas. También puedes leer: Beneficio del RPA en la industria aseguradora UNC Health, sistema médico sin fines de lucro, tuvo diversas soluciones durante el inicio de la pandemia en 2020 gracias al despliegue de nuevas capacidades de la telemedicina, un chatbot que verifica síntomas en línea modelos para crear pronósticos de hospitalizaciones automatizados. Por su parte, UNC Health incorporó información a partir de esas tecnologías en su almacén de datos. "Nos ayudó a tomar decisiones operativas diarias para apoyar la amplitud del sistema mientras nos enfrentábamos a la pandemia", dice Brent Lamm, vicepresidente senior y CIO adjunto de UNC Health. "Incluso ahora, nuestros líderes sanitarios tienen acceso a un panel con un pronóstico semanal de las hospitalizaciones por COVID-19. Hemos podido darles una ventaja en la planificación que no habrían tenido de otra manera". Por otro lado, todas las compañías están gestionando más datos, casi 14 petabytes de acuerdo al Índice Global de Protección de Datos 2020 de Dell Technologies. Por lo que, tanto médicos como pacientes quieren ver más resultados con todos estos datos, ya que alrededor del 75% de los consumidores de la atención sanitaria desean laborar junto con los proveedores en objetivos de bienestar y el 85% de los médicos esperan que la interoperabilidad se estandarice. La pandemia también ha alzado el valor de las tecnologías innovadoras para almacenar información que entra a los hospitales para llegar a una mejor atención y flujos de trabajo clínicos adaptables. "La pandemia ha sido una gran validación del camino en el que estábamos y de las inversiones que hemos hecho en la gestión de datos", menciona Lamm. "Creo que vamos a ver un cambio gradual en los próximos años hacia una mayor confianza y aceptación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, nuevas capacidades de salud digital y un mayor monitoreo de tipo vigilancia de las poblaciones de pacientes". Por su parte, el CIO de Cleveland Clinic, Matthew Kull, menciona que la investigación clínica puede llevar mucho tiempo, ya que la oportunidad de pasar al dominio digital debe atravesar diversos ensayos en humanos, a pesar de que esto sea para acortar el descubrimiento. Por ello, es fácil evaluar que la IA es la gran solución para evaluar grandes cantidades de datos de una forma que los humanos no podrían. "A medida que podamos comenzar a gestionar la imagen holística de los datos de nuestros pacientes en el dominio digital, creo que vamos a ser mucho más proactivos en la forma en que diagnosticamos y tratamos para que podamos centrarnos más en el bienestar humano en lugar de responder a los síntomas", afirma Kull
Febrero 15, 2023
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