RETOS Y APLICACIONES DEL BIG DATA

TENDENCIAS DE FUTURO EN EHEALTH

Juan Luis Cruz – CIO Hospital Puerta de Hierro

Madrid – España

jlcruz@idiphim.org @jotaelecruz

1. QUÉ ES 2. PARA QUÉ 3. CÓMO

RETOS Y APLICACIONES DEL BIG DATA

Qué es Big Data

• “Big Data” es un término que abarca el uso de técnicas para capturar, procesar, analizar y visualizar conjuntos de datos potencialmente grandes en un marco temporal razonable no accesible a las TI estándar. European Technology Platform NESSI (Networked European Software and Services Initiative)

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Qué es Big Data “Every two days now we

create as much information as we did from the dawn of civilization up until 2003”

Eric Schmidt. CEO Google (2010)

4 11/20/2014

http://www.domo.com/blog/2012/06/how-much-data-is-created-every-minute/

Qué es Big Data • Número de

registros

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• 2,5 millones de notas clínicas / año

• 270K informes / año

• 500K formularios con datos estructurados /

año

• 1,2 millones de peticiones / año, de las cuales

400K son analíticas con datos estructurados

• 25K altas hospitalarias y 18K intervenciones

quirúrgicas codificadas

• 1,5 millones de pacientes en BB.DD, 350K

pacientes activos con 900K procesos

Qué es Big Data • Número de

variables

6 11/20/2014

Qué es Big Data • Del colectivo al individuo:

– Socioeconómicos y demográficos

– Epidemiológicos y de salud pública

– Hábitos y conductas – Clínicos – Moleculares – …

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Qué es Big Data

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• ¿Moda?

Google Search Trends: “Big Data” – 13/11/2014

http://www.google.es/trends/explore#q=big%20data

Qué es Big Data

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• ¿Moda?

Gartner's 2014 Hype Cycle for Emerging Technologies

Qué es Big Data

• ¿Oportunidad?

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http://www.bigopendata.eu/wp-content/uploads/2014/01/bod_europe_2020_full_report_singlepage.pdf

demosEUROPA Centre for European Strategy - 2014

– Soporte a la toma de decisiones

– Eficiencia de procesos de negocio

Para qué Big Data

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Salud Autogestión Promoción Prevención Asistencia

Investigación Docencia

Datos Socioeconómicos y

demográficos Epidemiológicos y de

salud pública Hábitos y conductas

Clínicos Moleculares

Informatización

Análisis Big Data

eHealth

Para qué Big Data

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P4 Medicine The convergence of systems biology, the digital revolution and consumer-driven healthcare is transforming medicine from its current reactive mode, which is focused on treating disease, to a P4 Medicine mode, which is medicine that is predictive, preventive, personalized and participatory.

Para qué Big Data

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• Reducción de la variabilidad clínica + Medicina 4P

– Soporte a la decisión clínica (CDSS):

• Búsqueda de casos similares • Alertas • Pronóstico • Propuestas de acción

– Identificación de patrones de comportamiento de profesionales: buenas y malas prácticas

• Seguridad del paciente • Eficiencia asistencial • Detección de necesidades

formativas • Potenciación de la

investigación • Atracción de Ensayos Clínicos

Para qué Big Data

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• Generación de más hipótesis de investigación más publicaciones

• Mejora de la calidad de los datos y de la amplitud de los análisis más impacto

• Conocimiento exacto de la base de pacientes (número y características) más credibilidad

• Seguridad del paciente • Eficiencia asistencial • Detección de necesidades

formativas • Potenciación de la

investigación • Atracción de Ensayos Clínicos

Cómo avanzar con Big Data

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• No basta con comprar una herramienta software

• No basta con fichar a un experto

• No basta con hacer lo de siempre y llamarlo Big Data

• Cambio cultural: los datos son un activo principal

• Enfoque integral:

Organización

TI Procesos

Cómo avanzar con Big Data

16 11/20/2014

TI Procesos

• Perfil “Data Scientist” • Estructura multidisciplinar:

Data Scientists Informáticos

Investigadores clínicos y básicos

Epidemiólogos

Bioestadísticos Documentación

Clínica Control de Gestión

Directivos

Data Governance Metodología

Herramientas TI

Unidades de Calidad

Organización

Cómo avanzar con Big Data

11/20/2014

Organización

TI

• Gobierno de los procesos relativos al manejo de datos: Data Governance

• Metodología: CRISP-DM

Procesos

http://es.wikipedia.org/wiki/Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining

Cómo avanzar con Big Data

11/20/2014

Organización

TI

• Estructuración vs Texto Libre • Automatización • Diccionarios de datos • Seguridad y confidencialidad • Calidad de los datos:

Procesos

Source: Data Management for Clinical Research, 2014 Vanderbilt University - http://www.coursera.org

Cómo trabajar Big Data

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Procesos

Organización

TI

• Big Data no tan Big • Herramientas clásicas vs.

Nuevas herramientas: – Natural Language Processing -

Full Text Search – Bases de datos documentales:

MongoDB / No SQL – Procesamiento paralelo:

Hadoop / Map Reduce • Arquitectura TI para Big Data

20 11/20/2014

Procesos

Organización

TI

EMR - Operational Systems

DEPARTMENT SYSTEMS

EMR SELENE

Information Systems

SICYT CMDB DATA GRD

DWH DM

ETL Coding

indexation

Full semantic indexation

BIG DATA APPLICATIONS

AdvancedPatient Search

Visual Analytics

Datamining

Biostatistics

Automatic coding

Manual coding

ETL

Structured Data

Free text: NLP

Business Intelligence

Research databases

CLINICAL -OMICS

RIS LIS PHARMACY CRITICAL CARE

OMICS SW

NRT CDSS

Analytics Systems ArchitectureS Ø PHOS

Cómo trabajar Big Data

Process tracker

Conclusiones

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Big Data es un concepto que abarca la captura, procesado y análisis de grandes conjuntos de datos. Más allá del marketing, es una gran oportunidad en el

entorno sanitario.

Big Data supondrá un enorme avance en la asistencia, investigación y docencia sanitarias como pieza fundamental de la eHealth y la Medicina 4P.

No será de forma inmediata, pero sí en los próximos años.

Debemos prepararnos para ser competitivos: considerando a los datos como un activo principal y estableciendo cambios organizativos que incluyan personal

dedicado, rediseñando los procesos de gestión de la información e invirtiendo en las arquitecturas TI necesarias.

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