En este sentido, Julia Díaz. Directora de Innovación del Health and Energy Predictive Analytics Instituto de Ingeniería del Conocimiento, y una de las ponentes, expuso la visión necesaria de "conectar repositorios que generen datos conectados con los que se busquen respuestas a preguntas que se están intentando resolver", haciendo referencia no solo a grandes proyectos, sino también a proyectos más humildes que también necesitan respuestas.
Dentro de esas respuestas se encuadran, por supuesto, el diagnóstico gracias a nuevas técnicas apoyadas en la tecnología Big Data. Es el caso que trajo al evento Connie Tamayo, CEO en Scan4us, y una de las ponentes. En su intervención, explicó cómo las imágenes pueden ser una forma rápida y efectiva de obtener datos para realizar diagnósticos. Y lo hizo partiendo de una premisa tan sencilla como es una cámara de un móvil que captura imágenes que obtienen información a través de un escáner biométrico que monitoriza la salud vía el rostro del paciente. A más datos, más información, más procesamiento y un mejor diagnóstico. ¿Un paso más allá del uso que el paciente le da a la fotografía gracias al Big Data?
Procesamiento efectivo
Lo que está claro es que se generan diariamente miles y miles de datos que quedan fuera del espectro tanto del médico como del paciente, cuyo procesamiento y análisis era prácticamente imposible hasta hace un tiempo, algo que la tecnología Big Data ha cambiado.
Teniendo en cuenta esto y que se prevé que la digitalización lleve al 75% de los pacientes a emplear servicios de salud digital en un futuro próximo, IBM Watson pretende darle la vuelta a la situación. De hecho, su inteligencia artificial ya lo está cambiando, según explicó el responsable en España de esta división, Juan Carlos Sánchez Rosado. IBM Watson tiene capacidad para leer millones de páginas en apenas segundos de información almacenada en la nube y utilizar esos datos para la investigación médica.Tres hospitales oncológico de Estados Unidos ya lo están haciendo y algunas empresas del sector eHealth ya lo aplican en su día a día. Como ejemplo, citó el uso que hace Medtronics, a través de una aplicación que utiliza en sus bombas de insulina para predecir episodios de hipoglucemias.
En definitiva, el Big Data aplicado a la salud empieza a dar señales reales y tangibles no solo de procesamiento de grandes bancos de datos, sino de aplicaciones reales que beneficien o estén encaminadas a hacerlo a la medicina, y por consiguiente, a la investigación médica y a los pacientes. Y se confirma, según se apuntó en el mismo Foro, que el Big Data será el mejor aliado del médico para decidir el diagnóstico y tratamiento.