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El Hospital La Fe y Novartis analizan beneficios y retos del uso del ‘Big Data’

DIARIOFARMA  |    14.02.2019 - 12:57

El Hospital Universitario y Politécnico La Fe de Valencia ha organizado, con la colaboración de Novartis, la jornada ‘Big Data y resultados en Salud. Centro de Excelencia’, un foro en el que se han puesto en común experiencias en el desarrollo e implementación de proyectos Big Data dentro de la organización sanitaria, para analizar su potencial como elemento transformador de la sanidad. Matías Pérez, Market Access Head de Novartis, explicaba que el objetivo principal era el de "proporcionar una perspectiva de los beneficios y los retos de la gestión de datos como parte de la transformación del modelo sanitario", y, más concretamente, "en la medición de los resultados en salud”. 

La gerente del Departamento de Salud Valencia La Fe, Mónica Almiñana, ha señalado que en los centros de salud y el hospital de esta área están "apostando por emplear las nuevas herramientas de la revolución tecnológica de forma que permitan a cada profesional tomar decisiones con mayor seguridad y también facilidad gracias a modelos de predicción". Tanto es así que el Hospital La Fe ya se habría constituido como un centro de excelencia en esta materia, aprovechando los beneficios que las TiC pueden aportar a su organización.

En este sentido, el director del Área de Planificación del Departamento de Salud Valencia La Fe, Bernardo Valdevieso, ha reconocido que "las TiC Big Data permiten identificar las necesidades de los pacientes, mejorar la efectividad de las intervenciones de los profesionales y conocer mejor las patologías para predecirlas y poder ofrecer una atención más personalizada". En definitiva, ha subrayado que el uso de estas tecnologías, que engloban la inteligencia artificial o el machine learning, permite, a través de la medición de resultados, orientar las decisiones "hacia la creación de valor".

Almiñana se ha ha referido, concretamente, al potencial de todas estas herramientas para abordar los cambios en el entorno sociosanitario, marcados por el envejecimiento de la población y el consecuente aumento de la cronicidad. "Utilizando analítica avanzada se ha desarrollado un modelo de predicción que identifica a pacientes con enfermedades crónicas más complejas, con el objetivo de detectar sus futuras descompensaciones, para así prevenirlas introduciendo a los pacientes en programas de gestión de casos que garanticen su estabilidad”, ha concluido.

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