Posiblemente eres médico, biólogo, enfermero o simplemente estás en contacto con el mundo de la salud.
Uno de los problemas que he detectado es percibir aplicaciones reales que den importancia al análisis de datos y la estadística en este campo.
Es normal. A mi también me pasa. Me pierdo en el mundo estadístico y no logro ver la aplicación. Y es algo que me obsesiona mostrar.
Es la piedra angular de la motivación al aprender en análisis de datos.
Así que hoy quiero darte ejemplos que te ayuden a comprender la importancia de los datos en el campo de la salud.
¿De verdad los datos son tan importantes en las ciencias de la salud?
Antes de hablar de lo importante que es analizar datos, ¿qué tal si te convenzo de la cantidad de datos de que dispones?
En un hospital, ¿cuántos datos genera un solo paciente? ¡Muchísimos!
- Su historial médico es un gran ejemplo: alergias, operaciones anteriores, enfermedades importantes, trastornos psicológicos,…
- Características del paciente como: la altura, el peso, edad, el motivo de la visita, síntomas.
- Datos de pruebas médicas. Por ejemplo la lectura de un análisis de sangre: hemoglobina en sangre, glóbulos rojos, glóbulos blancos.
- El azúcar en sangre medido cada hora y un largo etc. Presión arterial medida cada 2 horas.
Multiplica esto por 100 o por 200 al día.
Fuera del hospital. Sitúate en el campo de investigación científica.
Si eres biólogo mirarás cultivos celulares, y para controlarlos medirás características como:
- La densidad celular
- Las dimensiones de la pared celular
- El número de células sensibles a un determinado estímulo etc…
Otro campo que genera muchos datos y no nos damos cuenta:
Las imágenes médicas. Las imágenes son matrices de número que indican el color de cada pixel. Hoy en día son vitales para agilizar el diagnóstico.
Más. Datos globales de salud.
- Esperanza de vida de cada país.
- Causas de muerte por enfermedad, qué tipo.
- Porcentaje de población fumadora o no.
- Características de la alimentación de un país.
Datos macro son los que utiliza Hans Rosling en su web. En otro post ya hablé de Hans Rosling, un médico crack de los datos.
Una auténtica joya que nos dejó hace poquito.
Supongo que te habrás convencido de la cantidad de datos que se generan. Y esto es información muy importante para mejorar distintos aspectos de la salud.
Ahora quiero ser más concreto y presentarte 7 ejemplos de análisis de datos que ayudan a mejorar el campo de la salud.
7 ejemplos que te van a convencer del potencial del análisis de datos en el mundo de la salud
Para ser más concreto, te dejo con estos 7 ejemplos que seguro que te van abrir los ojos 🙂 Después de este artículo espero que no vuelvas a dudar de la capacidad de los datos y el impacto que están dando en Salud. ¡Empezamos!
Estudios por grupos de pacientes
Quizá la aplicación de análisis de datos más común y que tú mismo podrías hacer sin muchas dificultades: los estudios de comparación por grupos de pacientes. El objetivo es estudiar si tu tratamiento mejora el estado de los pacientes. Por ejemplo, si eres fisioterapeuta puedes estudiar si unas nuevas rutinas de recuperación son efectivas para pacientes con una operación del ligamento cruzado.
En este caso puedes utilizar dos tipos de rutinas.
- Un grupo con la rutina estándar .
- Otro grupo le aplicas las nuevas rutinas.
Finalmente, analizas si hay mejora en el segundo grupo, por ejemplo, mirando el ángulo máximo de cierre de la rodilla.
Es una aplicación muy típica de el famoso contraste de hipótesis.
Análisis de imagen en investigaciones científicas
Las imágenes son datos, son pixeles. Las puedes resumir como matrices de números que determinan el color de cada pixel (cada número representa un color de pixel). Gracias a ello puedes filtrar y retocar estos números para ver las zonas que te interesa visualizar.
Si eres biólogo, te podría interesar observar las células y visualizarlas para ver el cambio que ha surgido después de un tratamiento. Las imágenes de las células captadas con un microscopio te servirán para cuantificar la cantidad de células que hay en cultivo.
Por ejemplo, en un cultivo de neuronas puedes deducir si con un determinado estímulo se han activado. ¿Cómo?
Para evaluar el crecimiento puedes utilizar técnicas de análisis de imágenes. Se trata de identificar las células y contarlas antes y después del estímulo.
De esta manera puedes calcular la densidad de células antes y después, y analizar el resultado con técnicas estadísticas.
Otro ejemplo sobre la investigación en la comunicación de las neuronas. En este caso mediante escáners 3D del cerebro. Espectacular vídeo de National Geographic que te deja sin palabras.
¡Estas imágenes son gracias a un procesado de datos increíble!
Prevención de lesiones en el mundo del deporte
Martí Casals, uno de los futuros expertos C2, ha unido 3 mundos: estadística + deporte + salud.
Cada vez es más importante detectar posibles lesiones de deportistas por sobrecarga. Y prevenir lesiones de cracks como Messi o Lebron James.
Y para ello la estadística es una gran herramienta.
Martí en su artículo El Bioestadístico del deporte te muestra la creciente importancia de esta figura en la ciencia del deporte.
No te pierdas el artículo porque es un ejemplo fantástico de aplicación en el mundo de la salud y el deporte.
Control y cuidado de los pacientes a tiempo real
Una de las prácticas que me fascina es el monitoreo de los pacientes en tiempo real. Monitoreo es almacenar y visualizar datos de pacientes durante todo el día.
Como sabes la esperanza de vida ha aumentado de manera exponencial. De 65.3 años en el año 1990, a 71.5 en 2013. Y hablo de esperanza de vida media mundial.
Y en los países más desarrollados la esperanza de vida es mayor. La población está envejeciendo y el control de salud en personas mayores es más crítico.
Consecuencia de ello: una aplicación. Control y observación en tiempo real de la presión arterial, el nivel de azúcar en sangre, los movimientos bruscos para detectar caídas.
Existen apps para monitorizar estos parámetros importantes para la salud, ser tratados y detectar señales de alarma que les permita a los hospitales y familiares saber el estado en que se encuentra el paciente.
En este caso te muestro una excelente aplicación. Un sistema para visualizar el nivel de glucosa en sangre. Muy importante para los pacientes con diabetes.
Diagnóstico mediante imágenes médicas
Si eres médico seguramente sabrás mucho más que yo de la importancia de las imágenes en el diagnóstico. Y los avances en este campo.
De una simple radiografía se ha pasado a imágenes 3D espectaculares del interior del cuerpo humano. ¡Una pasada!
Es ya normal pensar si te has hecho daño en la rodilla que te hagan una resonancia magnética para ver el alcance de la lesión.
Reconstrucciones 3D que te facilitan muchísimo el diagnóstico.
Pero la medicina cada vez más allá y quiere visualizar tejidos más internos y representarlos en 3D. Por ejemplo aquí te muestro una resonancia magnética de un cerebro real. Se pueden filtrar los tejidos más internos y entrar en el interior del cerebro.
Otro ejemplo, actualmente en lugar de hacer una endoscopia se propone utilizar una pastilla con una cámara. (Si, si! Un ibuprofeno con una cámara dentro)
Durante el trayecto “complicado” por todo el intestino la pastilla ilumina las paredes del intestino y va captando fotos cada segundo. Tarda unas 4-5 horas. ¿Cuántas imágenes tienes? ¡Ya me dirás tu!
Un montón de datos que pueden ser útiles para detectar si el paciente tiene cáncer o alguna úlcera en el intestino.
Salud global
Es más. Tiene un nombre. Hans Rosling. Un espectacular divulgador de salud global y cómo entender el mundo de hoy con datos mundiales.
Su página web se nutre de un montón de artículos que te pueden ayudar a entender que importante puede ser este trabajo.
Para ejemplos mira los vídeos de este artículo:
Va de la mano una de las organizaciones que me gustaría visitar: el Instituto de Salud Global de Barcelona. Tiene como objetivo afrontar los retos de la salud en un mundo globalizado y corregir las desigualdades en el estado de salud de las distintas poblaciones del mundo.
Organización hospitalaria
Otro tema que ha mejorado muchísimo en los últimos tiempos es la organización de pacientes, tiempos de espera y gestión de colas.
Re-ordenar las colas de pacientes, cuadrar visitas y pruebas diagnósticas puede ser una odisea. U ordenar las bases de datos e históricos del paciente, etc.. Las previsiones de stocks de fármacos y material de enfermería en un hospital.
Una buena gestión de estos datos y un buen análisis puede mejorar mucho el funcionamiento de un hospital.
El Big Data está entrenado con fuerza con la gestión hospitalaria y en otros campos más globales. No te pierdas este artículo.
Se utiliza para predecir epidemias, curar enfermedades, mejorar la calidad de vida y evitar muertes evitables.
La población mundial crece exponencialmente como la esperanza de vida en los últimos 80 años. Los modelos en medicina están cambiando rápidamente, y muchas de las decisiones detrás de esos cambios están siendo impulsadas por los datos.
Análisis de series temporales
Es mi turno. Aprovecho para poner una aplicación en la cual estoy involucrado.
Un estudio relativo a los pacientes en estado inconsciente crítico con respiración asistida. Es un momento crítico para el paciente, la extracción del tubo de respiración asistida.
En este estudio utilizo series temporales de respiración de pacientes para saber cuando es el mejor momento para extraer la respiración asistida.
Es un momento crítico porque si el paciente no está preparado se deberá volver a asistir la respiración y es un proceso con mucho riesgo. Los médicos actualmente no disponen de una fórmula mágica para saber el momento adecuado.
Las series de tiempo también juegan un gran papel en el mundo de la salud. Algún día te enseñaré qué es una serie de tiempo y cómo puedes analizarla 🙂
# Salud y datos para siempre unidos
Para mi una de las aplicaciones más fascinantes es el análisis de datos en salud. Es una combinación que dará mucho que hablar durante las próximas décadas.
Y para ello es muy importante la comunicación entre expertos en salud como podrías ser tú, y otros que sabemos más del análisis de datos puro.
En C2 pretendo acercarte al mundo de los datos. Que veas su uso y que puedas introducirte con éxito, en relativamente poco tiempo.
Probablemente tu formación no es técnica, pero te aportaré material claro y sencillo de entender.
Siempre insisto que el análisis de datos, la estadística son herramientas. Un complemento para aumentar el conocimiento en el campo que tengas interés.
Hoy te he mostrado ejemplos de aplicación en el mundo de la salud pero podría mostrarte en otros campos.
Más que nunca un conocimiento multidisciplinar científico (salud) + técnico (análisis de datos) pueden hacerte crecer y adaptarte a la era de los datos como investigador.
La rama de la salud es especialmente multidisciplinar. No te quedes atrás y empieza el camino de los datos con éxito.
¡Te espero dentro!
