{"id":1003,"date":"2018-03-23T15:17:48","date_gmt":"2018-03-23T15:17:48","guid":{"rendered":"http:\/\/matrixcpmsolutions.com?p=1003"},"modified":"2018-07-23T15:19:27","modified_gmt":"2018-07-23T15:19:27","slug":"la-analitica-predictiva-en-el-sector-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/matrixcpmsolutions.com\/es\/la-analitica-predictiva-en-el-sector-salud\/","title":{"rendered":"La anal\u00edtica predictiva en el sector salud"},"content":{"rendered":"<article id=\"post-630\" class=\"post-630 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-sin-categoria tag-analisis tag-analitica-predictiva tag-datos tag-industria-de-la-salud tag-informacion tag-predicciones tag-sector-salud\">\n<div class=\"entry-content\">\n<p>La industria de la salud es uno de los sectores de mayor impacto estimado de an\u00e1lisis de datos y anal\u00edtica predictiva, sin embargo, contrario a las predicciones el desarrollo ha sido m\u00e1s lento a lo esperado.<\/p>\n<p>Los expertos opinan que parte de esto se debe a la dificultad de recolectar los datos en formatos de historias digitales, y cuando existen en las dificultades relacionadas con el manejo de esta informaci\u00f3n, sea por limitaciones legales o de privacidad, sea porque forman parte de esquemas propietarios y cerrados de recolecci\u00f3n de informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>En cualquier caso, cuando existen los resultados del uso intensivo de anal\u00edtica predictiva han sido muy exitosos. En la cl\u00ednica CrescentCare dirigida al tratamiento de HIV y SIDA en Nueva Orleans \u00a0EEUU, el uso de la informaci\u00f3n contenida en bases de datos (SQL) les ha permitido definir indicadores de riesgo de los pacientes, que actualizados de manera diaria, permiten definir pol\u00edticas de atenci\u00f3n de pacientes y orientar de manera eficiente el uso de recursos humanos, recomendaciones de hospitalizaci\u00f3n o proyectar tratamientos especializados.<\/p>\n<p>Otro ejemplo lo constituye el uso de informaci\u00f3n de atenci\u00f3n m\u00e9dica, hospitalizaciones,\u00a0<a href=\"http:\/\/matrixcpmsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/cpm_03.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" size-medium wp-image-632 alignright\" src=\"http:\/\/matrixcpmsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/cpm_03-300x300.png\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" srcset=\"http:\/\/matrixcpmsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/cpm_03-300x300.png 300w, http:\/\/matrixcpmsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/cpm_03-150x150.png 150w, http:\/\/matrixcpmsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/cpm_03-624x625.png 624w, http:\/\/matrixcpmsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/cpm_03.png 640w\" alt=\"cpm_03\" width=\"300\" height=\"300\" \/><\/a>laboratorios y productos farmac\u00e9uticos de pacientes de una gran empresa estatal latinoamericana. El an\u00e1lisis de estos datos (en curso) ha permitido detectar pacientes \u201cen riesgo\u201d o \u201ccomplejos\u201d y dise\u00f1ar estrategias adecuadas para tratar con casos cr\u00f3nicos de manera m\u00e1s efectiva, asegurando el mejoramiento en la calidad de vida de los pacientes as\u00ed como un uso m\u00e1s eficiente de los recursos. El an\u00e1lisis ha permitido, por otro lado, la detecci\u00f3n de uso fraudulento de los recursos disponibles mejorando la distribuci\u00f3n de gastos.<\/p>\n<p>Pero quiz\u00e1s los ejemplos m\u00e1s notables lo constituyen los ejemplos de aplicaciones que incluyen el manejo integrado y estandarizado de informaci\u00f3n de conglomerados de hospitales, cl\u00ednicas, laboratorios lo cual implica \u00a0un esfuerzo importante de puesta en marcha de criterios unificados de tratamiento de la informaci\u00f3n. En el centro para Servicios de Informaci\u00f3n en Salud en Illinois, EEUU, que integra 12 hospitales las ventajas justifican con creces los esfuerzos: donde antes cada proyecto de an\u00e1lisis de datos se realizaba de manera independiente buscando datos de los registros, ahora se pueden integrar la informaci\u00f3n en una misma plataforma. Por otro lado el manejo integrado permite dise\u00f1ar estrategias m\u00e1s adecuadas de atenci\u00f3n a pacientes incluyendo traslados o uso de recursos compartidos.<\/p>\n<p>Las posibilidades del uso de herramientas de anal\u00edtica predictiva en la gesti\u00f3n de salud \u00a0son casi infinitas y representan un gran reto sobre todo en sistemas m\u00e1s precarios donde el manejo eficiente de recursos humanos, hospitalarios, \u00a0cl\u00ednicos y farmac\u00e9uticos puede significar el acceso a un sistema de salud \u00a0de \u00a0primera calidad reduciendo los costos globales. Ojal\u00e1 veamos este tipo de soluciones en el futuro cercano.<\/p>\n<\/div>\n<footer class=\"entry-meta\">\n<div class=\"author-info2\">\n<div class=\"author-avatar\"><\/div>\n<div class=\"author-description\">\n<h2><\/h2>\n<div class=\"author-link\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/footer>\n<\/article>\n<div class=\"autor-biografia\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"avatar avatar-145 wp-user-avatar wp-user-avatar-145 alignnone photo\" src=\"http:\/\/matrixcpmsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2015\/12\/IMG_0193-150x150.jpg\" alt=\"Carenne Lude\u00f1a\" width=\"145\" height=\"145\" \/><\/p>\n<div class=\"autor-info\">\n<h3 class=\"autor-nombre\">Carenne Lude\u00f1a<\/h3>\n<p class=\"autor-descripcion\">Cient\u00edfica de Datos e investigadora en matem\u00e1tica estad\u00edstica. Luego de su doctorado en la Universidad de Orsay (Francia), trabaj\u00f3 durante 15 a\u00f1os en el Instituto Venezolano de Investigaciones Cient\u00edficas y es Coordinadora de la maestr\u00eda de Modelos Aleatorios de la Universidad Central de Venezuela. Combina sus intereses acad\u00e9micos con desarrollo de aplicaciones en petr\u00f3leo, salud, finanzas y telecomunicaciones. Es experta en miner\u00eda de datos y el uso de R y Weka. En 2011 fue galardonada con el premio de la Fundaci\u00f3n Empresas Polar, una de las distinciones cient\u00edficas m\u00e1s importantes de Venezuela.<\/p>\n<ul class=\"autor-enlaces\">\n<li class=\"autor_lin\"><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La industria de la salud es uno de los sectores de mayor impacto estimado de an\u00e1lisis de datos y anal\u00edtica predictiva, sin embargo, contrario a las predicciones el desarrollo ha sido m\u00e1s lento a lo esperado. 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