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Jesús A. Barea [email protected]
UCI de Trauma y EmergenciasSMI. Hospital 12 de Octubre
Datos, información e inteligencia para el Sistema Nacional de Salud español
CONFLICTOS DE INTERÉS
Big data is like teen sex:
Everyone talks about it.
No one knows how to do it.
Everyone thinks that the others are doing it, so everyone claims they are doing it
D.Ariely
Plesk. Challenge of complexity in health care. 2001. BMJ.
Is health-care data the new blood?Lancet. May. 2019
Lancet. May. 2019
Lancet. May. 2019
https://ec.europa.eu
- Mercado digital único en la UE
- Favorecer la interoprabilidad y establecer estándares comunes
- Aumentar la seguridad y veracidad
- Pomover el acceso rápido
- Invertir en investigación e innovación
- Promover el desarrollo de capacidades y competencias
16
Evolución de popularidad en búsquedas de google Big Data vs Randomized Control Trial
17
Evolución de popularidad en búsquedas de google Big Data España vs EEUU
Gartner. TM
Ciclo de expectativas en tecnología
Gartner. TM
Ciclo de expectativas en tecnología
Silverio A et al. Front 2019
¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?
¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?
¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?
¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?
¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?
Patología frecuente
Problema adherencia
Patología frecuente
Problema adherencia
Elección de adecuada outcomes(PROMs)
Patología frecuente
Problema adherencia
Elección de adecuada outcomes(PROMs)
Éxito
- ingresos
+ días libres de síntomas
La mayoría de los clínicos toman decisiones adecuadas la mayor parte del tiempo
Análisis de los patrones de prescripción (EMR) mediante Big Data y Machine Learning
Generan alertas cuando una prescripción se desvía de lo esperado
La mayoría de los clínicos toman decisiones adecuadas la mayor parte del tiempo
Análisis de los patrones de prescipción (EMR) mediante Big Data y Machine Learning
Generan alertas cuando una prescripción se desvía de lo esperado
44 millones de pescripciones
24.000 pacientes ingresados
La mayoría de los clínicos toman decisiones adecuadas la mayor parte del tiempo
Análisis de los patrones de prescipción (EMR) mediante Big Data y Machine Learning
Generan alertas cuando una prescripción se desvía de lo esperado
44 millones de pescripciones
24.000 pacientes ingresados
425.000 pacientes ambulantes
1-2%, 90% ES
Fármacos inadecuados Chlorambucilo VS. Cloranfenicol
Paciente inadecuado Warfarina sin indicación
Desconocimiento de datos AAS en plaquetopenia
Potes. Crit Care 2017
No hay una estrategia en el análisis de datos03 Selección arbitraria
Proyectos no relacionados
Elección de casos de éxito inadecuados02 Coste / Beneficio de áreas de
aplicación
Falta de visión desde la función directiva01 ¿Qué queremos conseguir con el
análisis de datos?
Roles NO bien definidos04 Directivos, expertos y analistas no han definido perfiles
Pocos analistas05 Ausencia de capital humano“know-how”
Estrategias de análisis hacia objetivos erróneos08 Objetivos tradicionales no
orientados hacia el valor
Financiación de = a =07No se financian los proyectos en función del valor añadido. Caro y ineficiente
Data Analytics ausente en la estrategias
06 La información obtenida no se emplea, trabajo infectivo
Impacto social09 Consecuencias éticas, sociales o legales con escaso desarrollo
No hace magia
Quizá no lo necesitemos
Quizá no estamos preparados
Big Data debe responder a necesidades reales del SNS y no a una incorporación tecnológica sin un plan.
Big Data debe responder a necesidades reales del SNS y no a una incorporación tecnológica sin un plan.
XXXXX debe responder a NECESIDADES reales del SNS y no a una incorporación tecnológica sin un PLAN.
Glasziou P. The Lancet 2017
VISIÓN
… un sistema sanitario que tiene toda la información y los datos que necesita, de forma accesible y en corto tiempo, para favorecer la provisión de los mejores servcios posibles
MISIÓN
Conseguiremos empoderar al sistema sanitario para alcanzar un empleo inteligente de los datos y la información; mejorando así la salud y los cuidados..
DATOS PUBLICACIONES ANÁLISIS C.DATOS INFRAESTRUCTURA
Reducir la carga
Asegurar la calidad
Incluir contenido
Acceso
Trasparencia
Relevantes
Creativas
Robustas
Rápido y robusto
Útil
Liderada
Centrado en valor
Innovativo
Técnicas apropiadas
Favorecer la trasformación
Seguridad
¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?
Weber. 2014
EJES DE COMPLEJIDAD
Weber. 2014
CANTIDAD DE DATOSAlergias vs. participación en RRSS
TRAZABILIDAD (LINK)
Datos clínicos vs. patrones de consumo vs exposiciones ambientales...
ESTRUCTURA Comentario en red social vs. ICD-9
ORIGEN EHR, ensayos clínicos, RRSS...
Pablo García Mexia (Syntagma Consulting)
Jaime del Barrio (Ernst &Young y Asociación Salud Digital)
Jordi Colomer (Consultor)
Mercedes Alfaro (MSSSI)
César Velasco (Hospital Valle de Hebrón)
Carolina González Criado (SERGAS)
Francisco Estupiñán (IACS)
➔ Elaborar un discurso cohesionado, lineal, potente, de todo el Sistema Nacional de Salud, que supere la atomización y la dispersión
➔ Se debe tener en cuenta el riesgo de desintermediación
➔ La información, como bien público que es, debe asegurar la accesibilidad
➔ Manejo inteligente de los incentivos para favorecer la colaboración de lo actores implicados ( CCAA, industria, etc)
➔ Big Data y DVR como complementos a la investigación tradicional
➔ Establecer las bases para la interoperabilidad y seguir caminando
Hoja de Ruta
Big data? OK
Big data, OK
No bigger data than that improve a value-based health care
But
IOANNIDIS. J 2016
“Se nos embarca en proyectos de inteligencia delegada, [...], porque el mundo y sus dirigentes serán inteligentes por nosotros. Un mundo smart para unos habitantes irremediablemente idiotas”
Nueva ilustración radical. M Garcés
“Se nos embarca en proyectos de inteligencia delegada, [...], porque el mundo y sus dirigentes serán inteligentes por nosotros. Un mundo smart para unos habitantes irremediablemente idiotas”
Nueva ilustración radical. M Garcés
PACIENTESCLÍNICOSGESTORESDECISORES...
Jesús A. Barea [email protected]
UCI de Trauma y EmergenciasSMI. Hospital 12 de Octubre
Datos, información e inteligencia para el Sistema Nacional de Salud español
