Sobre la construcción del big-data en salud

«Cuando quieras construir algo que perdure, procura empezar por los cimientos»

Me permito citar esta frase, porque creo que ejemplifica muy bien uno de los desafíos más comunes que tiene el ecosistema de salud cuando uno de sus objetivos es generar datos que permitan tomar decisiones con un grado de certeza estadístico: aseverar que, porque se generen datos estos automáticamente posean valor, puede ser un error.

En la actualidad, se estima que un 80% de los datos médicos permanecen sin estructurar y sin aprovechar después de su creación (por ejemplo, texto, imagen, señal, etc.)1. Las dos principales causas de ello son la diversidad de fuentes de generación de datos y heterogeneidad de los mismos como así también la calidad de los datos que se generan.

Si los datos son los componentes básicos de la investigación y la práctica de la medicina personalizada, las bases de datos son el andamiaje que garantiza la integridad de la medicina misma. Estas bases proporcionan la estructura dentro de la cual se almacenan los datos y se ponen a disposición para su uso futuro. Por ello, es clave trabajar sobre el diseño de la misma, el cual debe responder a uno o varios objetivos y posteriormente, lograrlo a través de una estrategia.

Hoy, es cada vez más evidente la importancia que pueden tener los datos biomédicos y las bases de datos en las que se almacenan. Sin embargo, su correcta generación es clave para materializar dicho potencial. De lo contrario, nos cercaremos más a «acumular» datos que a «generar» datos, acción clave y necesaria para luego convertirlos en evidencia que permita tomar decisiones de impacto sanitario en el mundo real.

Fuentes: 1Kong H. J. (2019). Managing Unstructured Big Data in Healthcare System. Healthcare informatics research, 25(1), 1–2. https://doi.org/10.4258/hir.2019.25.1.1