Informática biomédica y ciencia de datos: ¿un campo común?

Autor Sergio A. Casteñeda el 1/3/20 10:00 AM

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Después de varias décadas de utilizar la informática y la ciencia de datos por sectores de la economía principalmente, poco a poco han tomado un inmenso interés en el sector salud ya que ofrecen una gran cantidad de herramientas y recursos en lo relacionado al procesamiento de datos para la obtención de información y conocimiento. Lo anterior ha dado origen a una disciplina encargada de este proceso particular de aplicación de la informática en la medicina, denominada actualmente como informática biomédica.


Existen diversas definiciones de informática biomédica (IBM) que dependen del entorno en el que es aplicada, sin embargo, abarcando la complejidad del concepto, se puede definir la IBM como (Valenzuela 2016):

La disciplina que estudia cómo se crea y se moldea la transformación de datos en sabiduría, y cómo esta se comparte y se aplica en las diferentes áreas de la salud, entendidas éstas a un nivel multidisciplinar, y que incorpora las ciencias informacionales y las computacionales, pero también las ciencias sociales, cognitivas, administrativas y estadísticas, tomando como sustrato información de múltiples niveles, desde lo molecular hasta lo poblacional, pasando por la información clínica individual de una persona.

Como observamos, la definición de IBM abarca una perspectiva interdisciplinaria, así como una amplia gama de aplicaciones, ya que busca la utilización efectiva de los datos biomédicos para la generación de información y conocimiento tanto en atención clínica como en la investigación científica, la toma de decisiones, la interoperabilidad en salud, etc., representando por ello una disciplina con un potencial enorme en este sector.

Existen numerosas aplicaciones de la IBM, sin embargo, se ha considera que estas pueden agruparse en cuatro grandes áreas (Valenzuela 2016):

  1. Bioinformática traslacional
  2. Informática clínica
  3. Informática en salud pública
  4. Informática en la salud del consumidor

Sin embargo, debido al amplio espectro de utilidad que tiene la IBM se suele tratar indistintamente con otros términos tales como el de ciencia de datos. La ciencia de datos es un concepto con un importante auge en la actualidad, pero no necesariamente abarcan conceptual ni técnicamente el mismo campo que la IBM.

La ciencia de datos (CD) es un campo interdisciplinar que involucra matemáticas, estadística y disciplinas informáticas, e incorpora técnicas como el aprendizaje automático, el análisis de conglomerados, entre otros, para obtener información de datos (estructurados y no estructurados) de diversas fuentes (Donoho, 2017). Es un campo utilizado hoy en día en organizaciones de todo tipo y se ha convertido en la mejor estrategia de los grandes sectores para trabajar y aprovechar la gran cantidad de datos que se generan actualmente cada segundo.

La IBM utiliza la CD como una de las disciplinas que permite la manipulación de datos biomédicos en este contexto. Por ejemplo, en el campo de la bioinformática translacional, la enorme cantidad de datos obtenidos a partir de análisis genómicos son analizados de manera eficiente sólo gracias a los diferentes métodos y algoritmos desarrollados e implementados a partir de la CD. Igualmente, en los campos de informática clínica, de salud pública y del consumidor; la CD permite, por ejemplo, el estudio del comportamiento de enfermedades complejas, modelamiento de brotes epidemiológicos, análisis de percepción de atención en salud a partir de procesamiento de lenguaje natural (NLP), etc. Todo esto es viable a través del uso de diversas herramientas de la ciencia de datos.

Es por ello que a pesar de que la IBM y la CD no son conceptos que se puedan tratar indistintamente o que no siempre abarquen el mismo campo, es indudable que la IBM se da, implementa y avanza gracias a los importantes hallazgos y mejoramientos dados en la CD, los cuales permiten día a día obtener más y mejor información de la enorme cantidad de datos que se generan desde diferentes fuentes. Por esto, esta capacidad aplicada al sector de salud y de investigación en salud representa un panorama prometedor en el campo de la IBM.

Ciclo de vida del análisis de datos - Infografía

Referencias

  • David Donoho (2017) 50 Years of Data Science, Journal of Computational and Graphical Statistics, 26:4, 745-766, DOI: 1080/10618600.2017.1384734

 

  • Moorhead SA, Hazlett DE, Harrison L, Carroll JK, Irwin A, Hoving C. (2013). A new dimension of health care: systematic review of the uses, benefits, and limitations of social media for health communication. J Med internet Res. 2013 Apr 23; 15 (4): e85.

 

  • Valenzuela J (2016). Fundamentos de la informática en salud ¿Qué es, para qué nos sirve y a dónde nos va a llevar?. Acta Med Colomb Vol. 41 Nº 3 (Suplemento Digital). 2016 51 Memorias XXIV Congreso colombiano de medicina interna • Fundamentos de la informática en salud Acta Médica Colombiana Vol. 41 N°3 (Suplemento Digital). Julio-Septiembre 2016

 

Etiquetas: Gestión de Información

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