La minería de datos es un proceso que aplicado a la atención médica puede ser una herramienta para facilitar los procesos dentro de una entidad de salud. Este procedimiento nace de la necesidad de analizar un alto volumen de datos a una escala eficiente.
Con el progresivo crecimiento de los distintos sectores de la tecnología y la conectividad, la salud se ha visto beneficiada con la integración de técnicas de recolección de información y su análisis. En este caso, los datos son el insumo más importante porque permite entender la situación de los pacientes y cuál es la mejor decisión para su atención.
Con la minería de datos es posible disminuir los errores médicos y optimizar los procesos en atención médica. En este contexto, resulta crucial establecer las soluciones que se pueden aplicar en el sector médico y comprender los alcance de este proceso.
Qué es la minería de datos
A causa de la gran cantidad de datos almacenados en el sistema informático de una entidad, la toma de decisiones de los profesionales de la salud resulta una tarea compleja. Resulta que los diagnósticos en algunas ocasiones no son lo suficientemente rápidos y efectivos para los pacientes. Y por otro lado, la predicción de enfermedades o problemas epidemiológicos desde los datos recolectados resulta fundamental para evitar problemas sanitarios.
En este contexto la minería de datos resulta útil . Esta es una rama que se deriva de la Inteligencia Artificial y es capaz de brindar el análisis de grandes volúmenes de datos. Igualmente, se destaca como el área de la IA capaz de reconocer patrones, detallar tendencias y regularidades, y predecir comportamientos.
De acuerdo a lo anterior, se puede definir a la minería de datos como un proceso que tiene como función la captación de patrones predictivos de grandes bases de datos. Esta es una tecnología y estrategia que ayuda a entender el contenido de data base. De este modo, los datos serían una fuente de recursos que al ser analizados pasan a convertirse en información relevante.
La minería de datos aplicada a la atención médica
La minería de datos dentro de la atención médica puede aplicarse para las siguientes tres tareas principales:
- Clasificación de datos: esta tarea tiene como objetivo distribuir los datos a partir de fórmulas estadísticas con las cuales se hacen predicciones. Estas últimas, se realizan por medio de softwares especializados y entrenados para tomar vastos conjuntos de datos, descifrarlos y categorizarlos según sus propiedades.
Un ejemplo, es la red bayesiana, la cuál es un modelo de clasificación de datos que permite observar variables aleatorias y sus correspondencia probabilísticas. De esta manera, a través de una red bayesiana es posible hacer una representación de las relaciones probabilísticas entre enfermedades y síntomas.
- Asociación de datos: los algoritmos y reglas dentro de la minería de datos permite que hallen relaciones condicionales, es decir: “si a entonces b”. En este caso, se usa como forma de predecir el comportamiento de una enfermedad y con ello establecer acciones preventivas.
- Agrupamiento o clustering: e
- sta técnica de la minería de datos permite que los algoritmos de machine learning puedan usar el entrenamiento de datos para ejecutar sus tareas de forma no supervisada. Gracias a este proceso de la minería de datos es posible realizar diagnósticos médicos. Permite identificar patrones ya establecidos y relacionarlos con ciertas enfermedades, que desde la IA se realiza en cuestión de minutos.
La importancia de los canales de atención y la minería de datos
El buen uso de la minería de datos acompañada de otras herramientas digitales, impulsa la prevención y atención de enfermedades. De este modo, una de las fases más importante es la recolección de forma automatizada.
A través de las nuevas tecnologías, los profesionales de la salud así como las entidades están en el proceso de adaptar la información de los pacientes de forma digital.
Historias clínicas y otros datos sensibles, desde la automatización se convierten en un insumo crucial. Por ello, los canales de atención médica deben contar con la capacidad de recolección de datos a gran escala.
En Keos, somos capaces de diseñar estrategias de manejo y recolección de datos basados en técnicas de machine learning. Por lo tanto, si quieres conocer más sobre nuestro trabajo con entidades de salud que quieren mejorar la atención médica, comunícate con nosotros.
