El avance de la tecnología y la digitalización de la información han permitido una mayor recolección y análisis de datos en diferentes áreas en las últimas décadas. En la salud y la medicina, el uso del big data se ha convertido en una herramienta cada vez más importante para mejorar la eficacia y la eficiencia en sus funciones.
¿Qué es Big Data?
Big data, cuya traducción literal del inglés es, “grandes datos”, es un término que describe los enormes volúmenes de datos o macrodatos que empresas y organizaciones recopilan a diario.
El volumen de estos conjuntos de datos es tan grande, que va más allá de la capacidad de los software tradicionales de capturarlos, almacenarlos, administrarlos y analizarlos.
Características del Big Data:
Volumen
Se refiere al gran tamaño de los datos y la necesidad de nuevas formas de almacenar y manejar esta ingente cantidad de información. Actualmente se generan 2.5 quintillones de bytes de datos al día y se espera que esa cantidad se multiplique exponencialmente en los próximos años.
Velocidad
Describe la rapidez con que se crean y consumen los datos, requiriendo identificación y análisis casi en tiempo real. Esto es clave en sectores como finanzas, comercio electrónico y medicina.
Variedad
Referida a la gran diversidad de formatos y fuentes que pueden tomar los datos: texto, imágenes, sonido, vídeo, datos estructurados, datos no estructurados, redes sociales, sensores, registros en la web, datos geo espaciales, datos genéticos, etc.
En el área de la salud, el Big Data ofrece la oportunidad única de alinear datos provenientes de incontables fuentes para proporcionar conocimientos que revolucionen la investigación biomédica, mejoren la atención de pacientes y predigan enfermedades
Antecedentes históricos
El big data se ha convertido en una de las áreas más importantes de la tecnología moderna y ha transformado la forma en que las organizaciones toman decisiones. Sin embargo, aunque es un término acuñado en 2005, la idea de recolectar y analizar grandes cantidades de datos no es nueva, sino que tiene raíces profundas en la historia de la humanidad.
Leonardo da Vinci puede ser catalogado como uno de los precursores de la big data. Este, en el siglo XV, creó un sistema de recolección y análisis de datos para medir la velocidad del agua en un río.
Este sistema incluía la utilización de un contador de vueltas, que medía la cantidad de agua que pasaba a través de una compuerta en un período de tiempo determinado.
En el siglo XVII, el astrónomo danés Tycho Brahe comenzó a recolectar grandes cantidades de datos sobre las posiciones y movimientos de los planetas. Registró más de 20 años de observaciones detalladas y precisas, lo que permitió a Johannes Kepler desarrollar sus leyes del movimiento planetario.
Este trabajo pionero en el análisis de datos astronómicos sentó las bases para la astronomía moderna y el análisis de datos en general.
Durante la Revolución Industrial, la recolección y el análisis de datos se convirtieron en un elemento clave para el crecimiento económico. Los censos de población comenzaron a realizarse en muchos países, lo que permitió a los gobiernos y a las empresas tomar decisiones basadas en datos precisos.
También se desarrollaron nuevas técnicas de análisis estadístico, como la regresión lineal y el análisis de varianza, que permitieron a los economistas y los científicos sociales analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones y tendencias.
En el siglo XX, el advenimiento de la informática y la tecnología de la información llevó a un aumento exponencial en la cantidad de datos que se podían recolectar y analizar.
En la década de 1960, el gobierno de los Estados Unidos comenzó a recolectar grandes cantidades de datos sobre su población, incluyendo información sobre la educación, la salud y los ingresos. Estos datos se utilizaron para desarrollar políticas públicas y programas sociales.
En la década de 1980, la aparición de las bases de datos relacionales permitió a las empresas almacenar grandes cantidades de datos de manera eficiente y acceder a ellos de manera rápida y fácil.
En los últimos años, la explosión de datos generados por las redes sociales, las aplicaciones móviles y los dispositivos IoT (Internet of Thing), ha llevado a un aumento sin precedentes en la cantidad de datos disponibles para su análisis.
Las técnicas de análisis del big data, que incluyen el procesamiento en tiempo real y el análisis de datos no estructurados, han permitido a las organizaciones obtener información valiosa de grandes conjuntos de datos.
Usos actuales del big data
El big data se está utilizando en una amplia variedad de industrias y sectores, incluyendo:
Salud para mejorar la atención y la investigación médica.
Los datos de pacientes, como los registros médicos electrónicos y los datos de sensores de dispositivos médicos, se están analizando para mejorar la precisión del diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.
Finanzas
Las empresas financieras utilizan el big data para mejorar la toma de decisiones de inversión y la gestión de riesgos. Los datos financieros, como los precios de las acciones y las tasas de interés, se están analizando para identificar patrones y tendencias que puedan afectar los mercados financieros.
Publicidad
Los datos de los usuarios, como los historiales de búsqueda y las interacciones en las redes sociales, se están analizando para mejorar la publicidad en línea, personalizar los anuncios y mejorar su efectividad.
Transporte
El big data se está utilizando para mejorar la eficiencia del transporte y reducir los tiempos de viaje. Los datos de tráfico, como los datos de sensores en las carreteras y los datos de los sistemas de transporte público, se están analizando para mejorar la planificación del transporte y reducir la congestión del tráfico.
Energía
Big data se emplea para mejorar la eficiencia energética y reducir el impacto ambiental. Los datos de sensores en los edificios y los sistemas de energía, como la energía solar y eólica, se analiza para mejorar la eficiencia energética y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.
El big data en medicina y salud
El sector médico y de salud está aumentando cada vez más el uso del big data para mejorar la atención al paciente, la investigación médica y la gestión de la salud pública. Veamos algunos ejemplos:
1. Diagnóstico y tratamiento
Los datos de los pacientes, como los registros médicos electrónicos, los datos de sensores de dispositivos médicos y las imágenes médicas, se están analizando para mejorar la precisión del diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.
Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático se están implementando para analizar grandes cantidades de datos de imágenes médicas y ayudar en la identificación de patrones y tendencias que puedan indicar enfermedades.
2. Investigación médica
Los datos de los ensayos clínicos, los registros médicos electrónicos y los datos de genómica se están analizando para identificar nuevos tratamientos y mejorar la eficacia de los tratamientos existentes.
3. Gestión de salud pública
Los datos de los sistemas de vigilancia de la salud pública, como los registros de enfermedades y las pruebas de laboratorio, se están analizando para identificar patrones y tendencias que puedan indicar brotes de enfermedades y ayudar a las autoridades de salud a tomar medidas preventivas.
4. Investigación de enfermedades raras
Los datos de pacientes con enfermedades raras se están analizando para identificar patrones y tendencias que puedan ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar estas enfermedades.
5. Salud personalizada
El big data se está utilizando para mejorar la atención médica personalizada. Los datos de los pacientes, como los historiales médicos y los datos de genómica, se están analizando para identificar tratamientos personalizados que puedan mejorar la eficacia del tratamiento y reducir los efectos secundarios.
Futuro del big data
Se espera que este campo continúe creciendo y evolucionando a medida que se recolectan y analizan más datos en todo el mundo.
Entre algunas tendencias y desarrollos que se esperan en el futuro próximo del big data están
Integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se están integrando cada vez más en el análisis de big data para mejorar la precisión y la eficacia del análisis.
Se espera que esta tendencia continúe en el futuro, y que la IA y el ML se utilicen cada vez más para automatizar el análisis de datos y mejorar la toma de decisiones.
Enfoque en la privacidad y la seguridad de los datos
Con la creciente preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos, se espera que las organizaciones pongan un mayor énfasis en la protección de los datos y la privacidad de los usuarios.
Esto podría incluir el desarrollo de nuevas herramientas y tecnologías para proteger los datos y la implementación de regulaciones y políticas más estrictas para garantizar la privacidad de los usuarios.
Uso de datos de sensores y dispositivos IoT
Con el creciente número de dispositivos conectados a Internet de las cosas (IoT), se espera que se recolecten y analicen cada vez más datos de sensores y dispositivos IoT.
Esto permitirá una mejor comprensión de los patrones de uso y comportamiento de los usuarios, lo que podría tener importantes implicaciones para la atención al cliente y la toma de decisiones empresariales.
Uso en la atención médica y la salud
Se espera que el big data se utilice cada vez más en la atención médica y la salud para mejorar la precisión del diagnóstico, la investigación médica y la gestión de la salud pública. Esto podría incluir el uso de datos de pacientes y registros médicos electrónicos para identificar patrones y tendencias en la atención médica, así como el uso de la genómica y la informática médica para personalizar la atención médica.
Utilización en la toma de decisiones empresariales
El big data se está empleando cada vez más en la toma de decisiones empresariales para mejorar la eficiencia, la precisión y la rentabilidad. Esto podría incluir el uso de datos de clientes para personalizar las ofertas y mejorar la satisfacción del cliente, así como el uso de datos financieros para mejorar la toma de decisiones de inversión y la gestión de riesgos.
Consideraciones éticas de la utilización del big data en humanos
La utilización del big data ha planteado varias consideraciones éticas, especialmente en áreas como la privacidad, el sesgo y la transparencia.
Privacidad
La recolección y uso de datos personales plantean preocupaciones sobre la privacidad. A medida que se recolecta y analiza más datos, existe el riesgo de que la información personal de los individuos se use o abuse de manera incorrecta.
Esto podría incluir la divulgación no autorizada de información personal o el uso de datos personales para tomar decisiones que podrían afectar negativamente a los individuos.
Sesgo
Los algoritmos utilizados para analizar big data pueden estar sesgados, lo que puede llevar a resultados discriminatorios. Por ejemplo, si un algoritmo de contratación se entrena con datos que tienen sesgos contra ciertos grupos, puede perpetuar ese sesgo y llevar a prácticas de contratación discriminatorias.
Transparencia
Los algoritmos empleados para analizar big data pueden ser complejos y difíciles de entender. Esta falta de transparencia puede dificultar que los individuos comprendan cómo se están tomando decisiones y para responsabilizar a las organizaciones por sus acciones.
Consentimiento
La recolección y empleo de datos personales debe realizarse con el consentimiento de las personas involucradas. Sin embargo, obtener un consentimiento informado puede ser difícil, especialmente en casos donde los datos se recolectan de manera pasiva o las personas no comprenden completamente las implicaciones de compartir sus datos.
Propiedad
Existe un debate sobre quién es el dueño de los datos que se recolectan y analizan. ¿Debería considerarse propiedad de los individuos, o pueden las organizaciones reclamar la propiedad de los datos que recolectan?
Seguridad
A medida que se recolectan y almacenan más datos, existe el riesgo de que puedan ser pirateados o robados. Esto podría llevar a la divulgación no autorizada de información personal o al empleo de datos con fines malintencionados.
Responsabilidad
Las organizaciones deben ser responsables de las decisiones que toman basadas en big data. Esto incluye ser transparentes sobre los datos que recolectan y cómo se utilizan, así como asumir la responsabilidad por cualquier resultado negativo que resulte de sus acciones.
Referencias
Historia del Big Data: un largo viaje poco conocido.
¿Qué es IoT (Internet Of Things)? | Deloitte España