Porque el análisis de datos en tiempo real es crítico para el cuidado de la salud

Los científicos creen que la inteligencia artificial puede liberar a la humanidad de realizar tareas rutinarias en muchas áreas. La atención médica es el área que parece necesitar más estos cambios.

Mientras que 2021 ya está fuera, y la mayoría de las empresas están digitalizando. Y pasar de las infraestructuras locales a las nubes. La industria de la salud sigue siendo un punto doloroso para la mayor parte del mundo.

La investigación dice que el 56% de los hospitales no tienen una estrategia sobre cómo gobernar los datos y realizar análisis. La atención médica aún carece de toda la base de datos estructurada, cuyos datos se pueden leer, interpretar y aplicar fácilmente a futuros tratamientos.

Cuando nos enfrentamos a una de las pandemias de coronavirus más difíciles, los nuevos enfoques para la atención médica, el análisis de datos y el análisis predictivo son herramientas indispensables para aplicar.

Los datos son nuestra vida

¿Por qué los datos son nuestra vida? Los médicos son los mismos humanos que nosotros y la posibilidad de un error al prescribir o especificar la dosis de medicamentos no es infrecuente hoy en día. Una receta incorrecta puede convertirse en una amenaza, no solo para una recuperación completa. Pero las mismas reglas se aplican a la vida de un paciente y a toda la humanidad en general. Los errores en el sector de la salud aumentan los costos de seguros y hospitales.

Los datos de atención médica dependen de todos nosotros. Analizar los datos en la atención médica, a su vez, es crucial para la atención médica. Porque es un factor decisivo para definir los métodos de tratamiento y prescribir medicamentos. Puede darnos una imagen completa de la condición de cada paciente, métodos de tratamiento basados ​​en precisión.

Cuidado de la salud

Fuente gráfica: bhmpc dot com

El análisis de datos médicos en tiempo real ofrece la posibilidad de:

  • almacenar y procesar datos en tiempo real para tomar una decisión clínica en el momento adecuado.
  • para reducir los costos de medicamentos innecesarios, evite la duplicación. También le permite buscar alternativas más baratas.
  • minimizar el riesgo de tratamiento de afecciones no abordadas y que empeoran que requieren atención médica. Para que los problemas puedan resolverse antes de que el paciente sea readmitido.
  • reduzca los tiempos de espera del paciente midiendo y programando el tiempo para cada procedimiento.
  • para garantizar un tratamiento más personalizado para el paciente y aumentar la satisfacción general.

Por supuesto, los hospitales no pueden reducir costos o brindar servicios a menos pacientes. Por el contrario, pueden optimizar su uso de recursos e intentar hacer más gastando menos tiempo y recursos en dinero. Puede parecer extraño, pero con la Inteligencia Artificial y sus tecnologías de análisis de datos en salud y análisis predictivo, es más que posible.

¿Cómo transforman la IA y Big Data la asistencia sanitaria?

La integración de los modelos de inteligencia artificial en la asistencia sanitaria es uno de los objetivos más importantes del mundo en los últimos años. 2021 acaba de comenzar, pero dos líderes del mercado ya han anunciado sus planes para asignar el presupuesto en IA en el sector de la salud:

  • Microsoft invertirá $ 40 millones en tecnología de inteligencia artificial para el sector de la salud durante los próximos cinco años.
  • Bayer ha acordado colaborar con Exscientia en la producción de medicamentos basados ​​en tecnologías de inteligencia artificial.

Esto no deja dudas de que las tecnologías de inteligencia artificial están cambiando radicalmente el sistema de salud global, permitiendo rediseñar radicalmente el sistema de diagnóstico médico, para desarrollar nuevos enfoques para la atención médica. Generalmente necesitan mejorar la calidad de los servicios de salud, al tiempo que reducen los costos de las clínicas médicas.

Lo que permite el análisis de datos en tiempo real en la atención médica que ofrece AI:

  • Planificación de la atención médica para individuos y grupos de población, incluido el manejo pronóstico de la progresión de la enfermedad.
  • Identificación y participación de las medidas prácticas más efectivas para reducir el número de hospitalizaciones repetidas.
  • Minimice el riesgo de intoxicación sanguínea e insuficiencia renal
  • Gestión optimizada de los resultados del tratamiento y los costos de los medicamentos.
  • Definición de nuevos métodos para mejorar la calidad de la atención al paciente.

Entre las ventajas de los grandes datos en el cuidado de la salud existe la posibilidad de mejorar la calidad de los servicios clínicos y hacer un seguimiento del desempeño financiero. Y detecta el fraude mientras libera a los médicos del trabajo de rutina y deja la oportunidad de hacer lo que tienen que hacer: ayudar a las personas a mantener su salud en buena forma y reaccionar a tiempo ante problemas de salud inesperados.

Palabras de valor

Si bien los datos estáticos pueden simplemente describir las condiciones de salud de los pacientes y almacenar la información necesaria sobre la medicina. El análisis de datos puede ayudar a responder preguntas más críticas: «¿por qué sucede esto?», «¿Qué podemos hacer al respecto?» Y «cómo podemos evitarlo».

El número de inversiones en inteligencia artificial en salud, programas, investigación. Cómo el mundo adopta nuevas tecnologías para la industria, incluida la atención médica. Esto significa que las respuestas a la pregunta se encontrarán muy pronto.

Crédito de la imagen: cottonbro; pexels

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