Alcance de la inteligencia de negocios y ciencia de datos en salud

Autor Nicolás Medina Silva el 11/22/19 8:19 AM

Alcance de la inteligencia de negocios y ciencia de datos en salud

El crecimiento de plataformas diseñadas para la inteligencia de negocios ha permitido observar una interfaz entre las necesidades derivadas de las actividades propias de la inteligencia de negocios (del inglés ‘business intelligence’) y las actividades requeridas para los proyectos de ciencia de datos (del inglés ‘data science’) en salud. A pesar de que en la inteligencia de negocios el principal objetivo es generar conocimiento respecto a las operaciones de negocio, hay algunos aspectos particulares de la forma como ocurre la atención en salud que generan interesantes oportunidades desde la perspectiva de la ciencia de datos.

Dado que las operaciones de negocio generan y capturan datos de forma rutinaria, las actividades de la inteligencia de negocios pretenden hacer uso de estas grandes cantidades de datos para mejorar el entendimiento del negocio. Por ejemplo, los datos generados durante las operaciones de facturación o de logística pueden ser usados para identificar oportunidades de optimización, desarrollar nuevas herramientas o procesos, e incluso crear nuevas oportunidades de negocio.

Por otra parte, es necesario percatarse que la atención en salud tiene actividades que pueden ser entendidas como operaciones de negocio y que, por lo tanto, están sujetas a la misma dinámica. Particularmente, la atención en salud genera datos por dos vías diferentes: los datos que se generan por el funcionamiento de la institución (i.e., RIPS) y los datos que se generan durante la atención al paciente (i.e., historia clínica). (También puede leer: La importancia de SISPRO en la era de la gestión basada en datos)

A partir de estos dos componentes, es posible visualizar cómo la ciencia de datos se encuentra en un lugar privilegiado para atender las necesidades de salud, ya sea de un individuo, de una institución o de la población en general. La ciencia de datos permite integrar de forma adecuada, al interior de un marco de referencia científico y con el rigor que esto implica, los datos derivados de ambas fuentes. Esta integración permite atender no solo a la generación de conocimiento a partir de las operaciones de negocio sino también a la generación de conocimiento a partir de las actividades de atención al paciente.

El impacto potencial de esta capacidad integrativa está empezando a vislumbrarse a través de la aplicación de tecnologías de aprendizaje computacional en algunos aspectos de la prestación de servicios de salud.  (También puede leer: Herramientas comunes y barreras en la implementación de Big Data) No obstante, se estima que este fenómeno aún está muy prematuro, por lo que debemos balancear la importancia del rigor en el análisis junto con la necesidad de avanzar rápidamente en este campo y tener en cuenta las implicaciones éticas de los resultados y posibles aplicaciones.

Actualmente, existen diferentes disciplinas con necesidades, intereses y plataformas comunes; que pueden hacer perder la perspectiva sobre el rigor científico que debe orientar las actividades de generación de conocimiento en salud, así como el marco ético que debe enmarcar las decisiones en salud (ya sean relacionadas con las operaciones de negocio o la atención de pacientes). En ese sentido, el rigor científico y la ética aparecen como dimensiones profundamente vinculadas que deben marcar el ritmo en el desarrollo de actividades de ciencia de datos para proyectos relacionados con la salud.

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Nicolás Medina Silva MD., MSc.

Etiquetas: Big Data, Inteligencia de negocios, Gestión de Información

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