El big data en sanidad necesita a pequeños y mayores.

Étienne Bertrand, presentando Watson IBM en España, un sistema inteligencia artificial diseñado para absorber big data y devolver decisiones en salud.Étienne Bertrand, presentando Watson IBM en España, un sistema inteligencia artificial diseñado para absorber big data y devolver decisiones en salud.

Empresas emergentes como InsightMedi y grandes como IBM – Watson se complementaron en la gestión de big data en la sesión Health 2.0 Madrid

La colaboración entre diferentes agentes para sacar el máximo rendimiento del big data en sanidad fue la conclusión de la séptima edición de los encuentros Health 2.0 en Madrid, que tengo el honor de liderar en la Telefónica Flagship Store junto con Irene Tato. Esta encuentro permitió profundizar sobre los aspectos más controvertidos de la gestión de big data sanitario de mano de los emprendedores del sector pasando por la gestión (InsightMedi), análisis (Maven7) y toma de decisiones (Watson IBM).

Juan González Ponce, Director general de InsightMedi, start-up de 4 personas con una plataforma móvil con 21000 usuarios creada para estimular el intercambio de imágenes médicas entre profesionales sanitarios, superando barreras legales y de privacidad. Introdujo su estrategia de gestión de datos incremental para el almacenamiento de datos, fotos de casos y pruebas médicas. Son capaces de mantener la privacidad del paciente al quitar todos los datos sensibles. InsightMedi pretende estimular la creación de asociaciones tecnológicas con otras empresas emergentes, en línea con su integración con terceros como la empresa americana ReelDx, dedicada a producir videos de casos clínicos reales. Como ejemplo de colaboración eficiente y escalable InsightMedi muestra estos videos en opción Prime, ofreciendo un contenido no desarrollado por ellos y no almacenado, superando una de las principales barreras del negocio del big data sanitario.

Alberto Calero presentó MAVEN7 Iberia, una spin-off dedicada al análisis de datos, y las últimas tendencias en la obtención de conocimiento y su análisis de big data. De un fuerte transfondo académico Maven7 emplea ciencia de redes y aplica nuevos métodos para analizar la complejidad de los datos de una nueva forma, identificando patrones y clusters. Estos patrones en espacios multidimensionales permiten anticiparse a los movimientos del mercado y del flujo de información en la red. Esta tecnología tiene un gran potencial en las estrategias de influencia, ya que identifica a los usuarios con mayor capacidad de diseminar la informació. Como ejemplo, Calero presentó el KOLM (Key Opinion Leader mapping), donde se analizó una comunidad médica para identificar lideres emergentes que provocaban una difusión más rápida de la opinión asociada a estas estructuras de red. La implementación del KOLM permitió ampliar la efectividad de las redes de visita médica de una farmaceútica. Por otro lado, Maven7 participó en el estudio Janssen Observer 2.0 de Planner Media, la primera fotografía de la conversación sanitaria en canales digitales. Detrás del footprint digital de una organización o comunidad pueden detectarse sistemas matemáticos para simular su comportamiento.

Los organizadores del Health 2.0 Madrid: Big Data en Sanidad

Los organizadores del Health 2.0 Madrid: Big Data en Sanidad: Roi Villar, Irene Tato y Álvaro Berbís.

Las intervenciones finalizaron con Étienne Bertrand, en representación de Watson IBM en España. Un paso más allá de la gestión de datos y su análisis, Watson es el sistema informático de la inteligencia artificial de IBM. De manera similar a como Deep Blue ganó a Kasparov; en el 2011 el reto fue poner a IBM a jugar en el programa estrella de la TV americana, Jeopardy. Watson habla 7 idiomas en salud y aprende medicina y oncología, procesando lenguaje natural y gran cantidad de datos no-estructurados. Sus 40 servicios están disponibles en la plataforma de innovación social www.bluemix.net, a disposición de los usuarios y universidades.
En el campo de la sanidad, IBM Care Management trabaja con Watson codificando su historial clínico, y así conseguir una visión 360 grados del paciente. Por otra parte, WATSON analiza 100.000 artículos médicos publicados al año y propone tratamientos tratando de ser una ayuda a todos los profesionales en su especialidad. Entre sus fuentes de información cuenta con repositorios de imágenes sanitarias, enciclopedias, tesauros y la colección completa de mensajes de Twitter en exclusiva para aprender a interpretarlas.

El debate final exploró varias áreas del connective knowledge en big data.

La sesión se clausuró con una mesa redonda moderada por el especialista en transferencia tecnológica y emprendeduría en salud Roi Villar. En ella, los tres ponentes reconocieron que sus tres compañías desarrollaban actividades muy complementarias en la obtención, análisis y toma de decisiones del big data en sanidad.  También hubo espacio para la confidencialidad de los datos sanitarios, que todos los ponentes reconocieron de especial sensiblidad. El acto, retransmitido por streaming gracias al patrocinio de Planner Media, finalizó con un aperitivo para el networking. Alcanzó a más de 20.000 usuarios de  twitter y 54 asistentes.

Al día siguiente, Irene Tato y yo nos acercamos a Capital Radio a comentar las conclusiones del encuentro en el programa Valor Salud. Aquí puedes descargarte el podcast GRATIS. También durante el día siguiente, obtuvimos esta crónica en IM Médico Hospitalario. Finalmente, nuestra amiga Mar Muñoz publicó una estupenda crónica en PRNoticias y nuestra amiga Emma Bernardo publicó otra estupenda crónica en Aquí hay Salud. La colaboración con planner media nos dejó esta historia en el blog Planneando por Laura Castellanos.

Grabación del Meet-up sobre gestión de big data en sanidad.

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