Jueves, 26 de noviembre de 2020

Tecnología3 de noviembre, 2020

Big Data e Inteligencia Artificial aportan mayor calidad asistencial en tiempos de Covid

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Según los expertos, contribuyen a planificar recursos, atención, seguimiento y cuidado personalizado de los pacientes.

Pharma Market

Analizar la utilidad y aportación de los modelos predictivos en la asistencia y la gestión sanitaria ha sido el principal objetivo del 4º Taller #TakeData que, bajo el título "Modelos predictivos: datos para adelantar necesidades, detectar mejoras y optimizar los recursos. Nuevas perspectivas para la calidad asistencial", se ha celebrado organizado por la Agrupación Territorial Astur-Cántabra de SEDISA, con la colaboración de Takeda.

Beatriz López Muñiz, presidenta de la Agrupación Territorial Astur-Cántabra de la Sociedad Española de Directivos de la Salud (SEDISA), ha explicado que “la crisis sanitaria ocasionada por el Covid-19 ha puesto de manifiesto la prioridad de desarrollar y utilizar de forma estratégica más que nunca aplicaciones del Big Data y la Inteligencia Artificial a la asistencia sanitaria”.

El concepto Big Data es el avance tecnológico enfocado en el entendimiento y toma de decisiones, además de ser una metodología para almacenar y procesar datos, estructurados o semiestructurados, los cuales serían muy difícil de almacenar en una base de datos y posteriormente analizarlos. El objetivo del Big Data es convertir el dato en información que facilita la toma de decisiones, incluso en tiempo real. En cuanto a la Inteligencia Artificial (IA), es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos, y que incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección

Según, Enrique Onieva, profesor e investigador de la Universidad de Deusto y director del Programa de Doctorado en Ingeniería para la Sociedad y el Desarrollo Sostenible, “las aplicaciones más importantes del Big Data y la IA en la asistencia sanitaria son la gestión predictiva en la demanda, con el fin de planificar recursos, y la atención y seguimiento y cuidado personalizado de los pacientes, aportando mayor calidad asistencial”.

En cuanto a las áreas futuras de aplicación de la tecnología a la gestión sanitaria, según Onieva, “lo que más priorizan los expertos es la telemedicina como cambio disruptivo, los sistemas de información en el apartado de mejora continuada y la formación y las decisiones compartidas en el soporte a la eficacia”. “La aplicación de la Inteligencia Artificial en la asistencia sanitaria debe ser participativa, proactiva, preventiva, precisa, predictiva, personalizada y poblacional”, añade Enrique Onieva.

Desde un punto de vista general, los principios éticos para la Inteligencia Artificial en Europa son: la supervisión por parte de los humanos; los sistemas deben ser resistentes y resilientes ante intentos de manipulación; se debe garantizar la privacidad de los datos; debe ser transparente, lo que supone poder reconstruir por qué se comporta de una determinada manera; quienes interactúen con esos sistemas deben saber que se trata de Inteligencia Artificial; debe tener en cuenta la diversidad social desde su desarrollo; el desarrollo tecnológico ha de tener en cuenta su impacto social y medioambiental, y la Inteligencia Artificial y sus resultados deben rendir cuentas ante auditores externos e internos.




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