Big Data and ehealth
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Juan Luis Fernández (matemático Universidad de Oviedo): “El Hospital es una mina de datos” | #esAST16 | prnoticias

Juan Luis Fernández (matemático Universidad de Oviedo): “El Hospital es una mina de datos” | #esAST16 | prnoticias | Big Data and ehealth | Scoop.it
¿Cómo pueden ayudar las matemáticas a resolver problemas sanitarios? Esta es una de las preguntas que le hemos hecho al matemático Juan Luis Fernández Martínez durante la celebración de las III Jornadas eSalud Asturias. En esta entrevista, el Director del Grupo de Investigación de Problemas Inversos “Optimización y aprendizaje automático” de la Universidad de Oviedo reflexiona sobre el potencial que tiene el lenguaje de la ciencia para optimizar el diagnóstico, la prognosis e incluso el tratamiento. Este experto subraya que “las matemáticas no son teorema y demostración. Son el lenguaje de la ciencia y la ciencia es lo que necesitamos para resolver los problemas de los pacientes y que éstos no caigan en las garras de las pseudociencias”.

El método matemático es lo que ha utilizado su equipo de la Universidad de Oviedo para desarrollar el modelo de algoritmos capaz de anticipar el comportamiento de las leucemias linfocíticas crónicas, la leucemia más frecuente en adultos en Europa y Norteamérica. El trabajo, publicado en la revista Journal of Biomedical Informatics, ha salido adelante tras analizar una base de datos con diferentes variables clínicas de 265 pacientes diagnosticados con esta patología entre 1997 y 2007. La aplicación del modelo de algoritmos permitió predecir con una exactitud del 90% el desarrollo de enfermedades autoinmunes y en un 80% la necesidad de utilizar quimioterapia.
Ignacio Fernández Alberti's insight:
las III Jornadas esalud en Asturias #esAST16 han sido organizadas por la agencia Salud Social Media especializada en impulsar y promover proyectos y marcas ehealth http://www.saludsocialmedia.com

y la Asociación RenovAcción Asturias http://www.renovaccionasturias.es

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El ‘big data’ y la transparencia, retos para las farmacéuticas | Cinco Días

El ‘big data’ y la transparencia, retos para las farmacéuticas | Cinco Días | Big Data and ehealth | Scoop.it

Transformación digital


Esta industria ya se está moviendo para llevar a cabo el cambio digital incorporando nuevas tecnologías en todos los ámbitos de la cadena de valor, dice Luis Mora, director general de la unidad de negocio de oncología de PharmaMar. Y para eso “es necesario contar con una estabilidad legal, el reconocimiento real de las innovaciones y unas infraestructuras digitales”, pero también una adecuada formación de los profesionales para su manejo.
Los cambios se están produciendo en todos los ámbitos y cada maestrillo tiene su librillo. Desde la I+D, a la que se han incorporado el uso del big data, nuevos sistemas de screening y procesos informatizados de control de la producción, hasta la aplicación de nuevos instrumentos digitales y de red para dar a conocer la información médica, explica Mora.


Porque “para producir más y mejores tratamientos también hay que informar más y mejor”, indica Beatriz Faro, directora general de Pfizer. Y es que el sector ha tomado conciencia del reto de la transparencia entre las compañías y, de hecho, están empezando a publicar en sus webs las transferencias de valor realizadas a médicos en el desarrollo de sus colaboraciones.


Aunque para Faro serán “los avances en las nuevas plataformas de investigación los que guíen la actividad productiva del sector” en los próximos años, en los que la terapia génica o las proteínas terapéuticas permitirán desarrollar tratamientos innovadores y personalizados según las necesidades de los pacientes. Para ello, es crucial que se produzcan “alianzas público-privadas y entre las propias compañías farmacéuticas”, añade.


“La transformación digital en el ámbito científico es una realidad que se traduce en reinventar la forma de relacionarse con los pacientes, profesionales y asociaciones”, apunta Eduardo Recoder, presidente de AstraZeneca España.

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Philips: Big Data en la salud

Philips: Big Data en la salud | Big Data and ehealth | Scoop.it
Este paradigma no es un mero brindis al sol. Es una realidad con nombres y apellidos: big data. Ingentes volúmenes de información capaces de registrar nuestra salud al minuto no solo para saber cómo estamos hoy sino para predecir la hoja de ruta que nos hará estar mejor mañana. Oportunidades de gestión sanitaria que pueden salvar cientos de millones de euros a los gobiernos. Las aplicaciones del big data en la salud tienden al infinito e invitan a imaginar un nuevo paradigma para el sector con esta tecnología como fulcro.

“Hay una explosión de datos en la salud. Y todo este caudal sobrepasa a las instituciones y profesionales del sector. Pero al mismo tiempo hay la promesa de que esta información tiene el potencial de mejorar la atención médica”, afirmaba Frans Van Houten, CEO de Philips, durante una entrevista entrevista concedida a The Wall Street Journal en el marco del Foro Económico Mundial de Davos. Una promesa que tiene cifras. Por ejemplo, los 265.000 millones de euros que se podría ahorrar el sistema de salud norteamericano implantando correctamente esta tecnología , según la consultora McKinsey. O los 25.000 petabytes de información que se manejarán en el sector en 2020, un incremento del 5000% en los últimos ocho años, según un estudio de IBM.
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Marta Martínez (eHealth Telefónica): “Falta acompañar al Big Data sanitario de cierta seguridad legal” | prnoticias

Marta Martínez (eHealth Telefónica): “Falta acompañar al Big Data sanitario de cierta seguridad legal” | prnoticias | Big Data and ehealth | Scoop.it

¿Qué se entiende por Big Data? ¿Qué potencial tienen nuestros datos sanitarios a nivel computacional? ¿Puede ayudar la tecnología de tratamiento de grandes volúmenes de datos a identificar grupos de población que corren el riesgo de sufrir enfermedades hereditarias? ¿Y a predecir listas de espera quirúrgica? Estas son algunas de las preguntas que le hemos planteado a Marta Martínez Salgado, desarrolladora de negocio de la Unidad de eHealth de Telefónica, durante la celebración de las III Jornadas eSalud Asturias. En esta entrevista, Marta Martínez reconoce que nuestros datos sanitarios tienen un potencial “que a día de hoy es imposible imaginar”, pero advierte que todavía falta “definir claramente cómo se puede acceder a esa cantidad masiva de datos, cómo se pueden desasociar de las personas y quién puede tener acceso a determinados tipos de datos”.

¿Qué se entiende por Big Data?
Big Data es la explotación de una ingente cantidad de datos que puedan venir de diferentes fuentes y que puedan estar en la más variopinta situación. Pueden ser datos simples, complejos, estructurados, desestructurados, estáticos, dinámicos... sobre los que creemos que existe la posibilidad de encontrar patrones, pero que no somos capaces de comprenderlos mediante técnicas de análisis normal. Hacen falta modelos matemáticos que permitan iterar y poder extraer los patrones o las relaciones entre los diferentes datos. Y probablemente también técnicas de visualización que permitan visualizar esos resultados que encontremos.


el resto de la entrevista en prsalud, por Mar Muñoz

http://prnoticias.com/podcast/ondasaludable/20151116-big-data-en-el-sector-salud


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Yahoo realiza la mayor publicación de datos de la historia para ayudar a la ciencia | TICbeat

Yahoo realiza la mayor publicación de datos de la historia para ayudar a la ciencia | TICbeat | Big Data and ehealth | Scoop.it

Se trata de la mayor publicación de datos de la historia, poniendo a disposición de la comunidad científica y técnica más de 110.000 millones de registros (acciones e interacciones con los servicios de la empresa).

 

Aunque salvar a la humanidad es un reto extraordinariamente ambicioso, un buen paso para ello es seguir fomentando las nuevas tecnologías y, entre ellas, el aprendizaje automático de las máquinas. En esta titánica misión, los científicos han conseguido un aliado inesperado: Yahoo. Eso es así debido al anuncio hecho público hoy por la firma de Marissa Mayer por el que el buscador, antaño hegemónico, de Internet revelará una suma ingente de datos agregados que ayuden en la investigación del aprendizaje automático.

 

Leer en TICbeat

http://www.ticbeat.com/innovacion/yahoo-realiza-la-mayor-publicacion-de-datos-de-la-historia-para-ayudar-la-ciencia/

 

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España se suma al ‘big data’ europeo de biomedicina | Redacción Médica

España se suma al ‘big data’ europeo de  biomedicina | Redacción Médica | Big Data and ehealth | Scoop.it

El Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), dependiente del Ministerio de Sanidad, acaba de integrarse en el Consorcio europeo Elixir, una red comunitaria que analiza millones de datos relacionados con la biomedicina y la biología.


Al cierre del Consejo de Ministros de este viernes, el Gobierno ha autorizado al ISCIII para que suscriba el acuerdo por el que, en efecto, se establece la Infraestructura Europea de las Ciencias de la Vida para la Información Biológica (Elixir) y a modificar los límites para adquirir compromisos de gasto con cargos a ejercicios futuros.


Las cuotas que deba aportar España como consecuencia de este tratado internacional se realizarán por el Instituto de Salud Carlos III, quien recabará la contribución proporcional de todas las instituciones que conformen el Nodo ELIXIR español, de acuerdo a su participación. Los importes totales son 350.975 euros para este año 2015; 372.252 euros para 2016; 438.101 euros para 2017 y 597.504 euros para 2018.

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Medicina personalizada: 'Big Data' en salud

Medicina personalizada: 'Big Data' en salud | Big Data and ehealth | Scoop.it

Si somos capaces de detectar riesgos en la salud de los pacientes, no solo de forma individualizada sino del conjunto de la población, podremos utilizar los recursos sanitarios de la manera más inteligente y a un menor coste, algo crucial en el momento que atravesamos.

 

Un buen ejemplo de la utilización del Big Data es el desarrollo de sistemas de alertapara el diagnóstico precoz de enfermedades neurológicas, que permite predecir en qué estadio se encuentra el paciente y cómo puede ser su evolución a través de una selección adecuada de las variables bioquímicas más relevantes a tener en cuenta a la hora de hacer un diagnóstico.

 

http://www.huffingtonpost.es/instituto-de-ingenieria-del-conocimiento/medicina-personalizada-bi_1_b_7179294.html#

 

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How Big Data Is Changing Healthcare | Forbes

How Big Data Is Changing Healthcare | Forbes | Big Data and ehealth | Scoop.it

The way we visit and interact with doctors is likely to change in the near future, too. Telemedicine is a buzzwords at the moment, and refers to receiving medical treatment remotely, usually in your own home with the aid of a computer and internet connection. Strictly speaking this can refer to anything as simple as visiting webmd.com and self-diagnosing, but increasingly this will take place as a one-on-one service with a qualified professional. This type of service is offered by Healthtap.

 

All these interactions will of course leave a data trail, which can be analyzed to provide valuable information into general trends in public health and the way we access healthcare.

 

http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2015/04/21/how-big-data-is-changing-healthcare/2/

 

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Big Data: ¿Por qué cambiará nuestras vidas para siempre?

Big Data: ¿Por qué cambiará nuestras vidas para siempre? | Big Data and ehealth | Scoop.it

Hacer predicciones sobre cuándo y en dónde surgirá una epidemia, prevenir crímenes basados en modelos sísmicos, mejorar la calidad de vida en las ciudades gracias al uso de sensores y realizar promociones de marketing individualizadas en tiempo real son apenas algunas de las posibilidades que ofrece el análisis matemático los trillones de bytes de información que se producen diariamente en el mundo.


Salud predictiva

Para medir la incidencia de gripe (Google Flu Trend, GFT), Google ha utilizado los términos relacionados a la enfermedad en redes sociales para predecir con una semana de antelación cuántas personas estarían efectivamente enfermas.

 

Los resultados publicados en la revista Nature,  señalan que han descubierto “que existe una estrecha relación entre el número de personas que realizan búsquedas relacionadas con la gripe y las personas que realmente sufren síntomas gripales.


leer completo en

http://theobjective.com/investigations/es/2014/12/03/big-data-por-que-cambiara-nuestras-vidas-para-siempre?__scoop_post=eb419170-7ff7-11e4-d784-001018304b75&__scoop_topic=924535#__scoop_post=eb419170-7ff7-11e4-d784-001018304b75&__scoop_topic=924535



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I Congreso de Wearables y Big Data en Salud (18 noviembre 2014) | COMSalud

I Congreso de Wearables y Big Data en Salud (18 noviembre 2014) | COMSalud | Big Data and ehealth | Scoop.it
COM SALUD, organiza el I Congreso de Wearables y Big Data en Salud en la sede de la Escuela Universitaria de Diseño e Innovación (ESNE Madrid, Av. Alfonso XIII, 97)

 

El congreso dará comienzo a las 10:00 AM en la Escuela Universitaria de Diseño e Innovación (ESNE) en Madrid (Avenida de Alfonso XIII, 97).

El programa incluye desde una charla introductoria sobre el tema en cuestión: ” ¿De qué va esto?”, pasando por “La relación entre wearables  y Big Data en salud”, “El empoderamiento de los pacientes con los wearables”, “La mejora de la gestión hospitalaria con el Big Data” , para acabar con una ponencia sobre el “Futuro de la Wearable Technology”

Está previsto que el evento reúna a profesionales sanitarios y del ámbito tecnológico para debatir acerca de los Wearables y el Big Data aplicados a la salud.

 

puedes leer el articulo sobre el evento en

http://nuevastecsomamfyc.wordpress.com/2014/10/13/i-congreso-nacional-de-wearables-y-big-data-en-salud-alli-estaremos/

 

 

 

 

Consulta el programa en la web del evento

http://comsalud.es/web/blog/congreso-wearables/programa/

 

 

Ignacio Fernández Alberti's insight:

puedes inscribirte aquí

http://comsalud.es/web/blog/congreso-wearables/inscripciones/

 

 

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Cáncer: nace un e-hospital europeo para integrar el big data | Think Big

Cáncer: nace un e-hospital europeo para integrar el big data | Think Big | Big Data and ehealth | Scoop.it

Para muchas personas, la palabra cáncer significa un punto de inflexión en sus vidas. Un parón en su rutina diaria. Una fecha, una consulta, unas explicaciones médicas que jamás borrarán de su cabeza. Del diagnóstico incierto a la precisión del tumor maligno median sólo unas semanas, donde las visitas y las pruebas se entremezclan con emociones enfrentadas.

 

Anualmente más de 60.000 personas son diagnosticadas de un tumor maligno en alguno de los seis principales hospitales europeos. Cada persona esconde detrás de su historia clínica una vida que quedará en un standby extraño. Nada será igual después de recibir la terrible noticia. Estos seis hospitales europeos se encargan de administrar más de 300.000 tratamientos oncológicos al año y gestionar cerca de un millón de visitas ambulatorias.

 

Detrás de las cifras también hay historias. La de cada profesional sanitario que ha de enfrentarse a otro paciente más, a otra familia más, a otro diagnóstico más. La de la investigación que trata de avanzar en el tratamiento contra el cáncer, dando un poco de luz a la oscuridad de las personas afectadas por un futuro incierto. Cada pequeña historia suma, acumulando al final una enorme cantidad de información clínica. Se trata, en realidad, de la cara más personal y dura del Big Data.

 

 

leer este interesante articulo en

http://blogthinkbig.com/big-data-contra-el-cancer/

 

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El Big Data ayuda a la geolocalización de patologías | COMSalud

El Big Data ayuda a la geolocalización de patologías | COMSalud | Big Data and ehealth | Scoop.it

El Big Data, la técnica que permite el procesamiento de ingentes cantidades de datos con el objetivo de obtener conclusiones claras, contribuye a la geolocalización de patologías concretas. Así lo demuestra el mapa de la mortalidad del cáncer elaborado por el Centro Nacional de Epidemiología, en el que se utilizaron datos de un millón de muertes por cáncer registradas en España, y que refleja la evolución de la mortalidad de los seis principales tipos de cáncer que afectaron a la población española (pulmón, colon, estómago, vejiga, próstata y mama) entre los años 1989 y 2008.

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Can Big Data Improve Medical Diagnoses?

Can Big Data Improve Medical Diagnoses? | Big Data and ehealth | Scoop.it

What if software akin to the program that recognizes faces in Facebook FB +0.75%photos could detect cancer in an x-ray?

That’s the idea behind Enlitic, a new startup founded by Jeremy Howard. Howard is a heavy hitter in big data: He’s data strategist for Silicon Valley venture capital powerhouse Khosla Ventures and former president and chief scientist of Kaggle, which hosts big-brain predictive modeling competitions.

 

Enlitic aims to use advances in machine learning to make medical diagnoses. The company says it has partnered with hospitals and medical imaging companies – Howard won’t say which ones – to mine a host of data sources, including x-rays, lab results, handwritten doctors notes, and claims records. The company is building software algorithms that identify otherwise invisible patterns in these data sources, making for sharper diagnoses.

 

http://blogs.wsj.com/digits/2014/08/22/can-big-data-improve-medical-diagnoses/

 

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Robots biomédicos para el estudio de enfermedades raras, neurodegenerativas y tumores. vídeo

Investigadores de la Universidad diseñan robots biomédicos para el estudio de enfermedades raras, neurodegenerativas y tumores. Esta nueva herramienta, que combina matemática, estadística y computación, está siendo aplicada ya a la leucemia linfocítica crónica, la esclerosis lateral amiotrófica y una patología muscular muy infrecuente. La metodología puede resultar de ayuda para la búsqueda de medicamentos huérfanos, nuevas dianas terapéuticas y la elección de fármacos personalizados
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Health Big Data: invertir en los datos y en las organizaciones y no solo en tecnología - Sedisa Siglo XXI

Health Big Data: invertir en los datos y en las organizaciones y no solo en tecnología - Sedisa Siglo XXI | Big Data and ehealth | Scoop.it

‘Big Data’ y Medicina


Big Data (grandes volúmenes de datos) se refiere al conjunto de información tan grande y complejo que se hace muy difícil su procesamiento utilizando herramientas de gestión y análisis de bases de datos convencionales. El Big Data engloba infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para dar solución al procesamiento de enormes conjuntos de datos estructurados, no estructurados o semi-estructurados (mensajes en redes sociales, señales de móvil, archivos de audio, sensores, imágenes digitales, datos de formularios, e-mails, datos de encuestas, logs, etc.) que pueden provenir de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres médicos o imágenes. El objetivo del Big Data, al igual que los sistemas analíticos convencionales, es convertir el dato en información que facilita la toma de decisiones, incluso en tiempo real. ¿Cuál es entonces la diferencia entre las aplicaciones analíticas y de gestión y los nuevos conceptos de Big Data? Las diferencias se asocian, en la mayoría de los artículos de referencia, a tres palabras: las tres ‘V’ del Big Data: Volumen, Variedad y Velocidad (3V). 


Hablamos de Big Data cuando los volúmenes superan la capacidad del software habitual para ser manejados y gestionados. Este concepto se encuentra en continuo movimiento porque los avances tecnológicos permiten tratamientos de volúmenes mayores. Cuando hablamos de grandes volúmenes nos referimos a tratamientos de terabytes o petabytes. Esto permite incluir, en este tipo de proyectos, informaciones (por ejemplo logs) que hasta la fecha no se utilizaban porque la tecnología no permitía procesarlos en un tiempo razonable. El concepto de volumen es muy variable y cada día que pasa eleva lo que podemos considerar grandes volúmenes de datos.


En el concepto de variedad nos referimos a la inclusión de otros tipos de fuentes de datos diferentes a las que se utilizan de forma tradicional. Nos referimos a información obtenida en diferentes redes sociales en el número cada vez mayor de dispositivos electrónicos conectados, la explotación de sensores que permiten conocer los movimientos y hábitos de vida, de información externa de diversas fuentes, etc. La información que procesan los Datawarehose es iestructurada. Sin embargo, cuando hablamos del Big Data nos referimos a información que puede estar semiestructurada o no tener ninguna estructuración. La gestión de esta información desestructurada precisa de una tecnología diferente y permite tomar decisiones basadas en información que tiene importantes grados de inexactitud. Muchos de estos algoritmos se relacionan con los tratamientos de sistemas avanzados de lógica difusa. Por último, el concepto de velocidad se refiere a la rapidez con que los datos se reciben, se procesan y se toman decisiones a partir de ellos. A la mayoría de los sistemas tradicionales les es imposible analizar de forma inmediata los grandes volúmenes de datos que les llegan; sin embargo, incorporar el concepto de tiempo real es imprescindible para sistemas de detección del fraude o la realización de ofertas personalizadas a los clientes. 


El modelo sanitario, y en general el sector de la salud, es uno de aquellos en los que el Big Data está teniendo mayor impacto en la actualidad y donde sus aplicaciones crecerán de un modo espectacular, tanto para el área médica, como para las de análisis de datos (historias médicas, análisis clínicos…), la gestión de centros de salud, la administración hospitalaria, la documentación científica (generación, almacenamiento y explotación). De acuerdo con el estudio de 2011 del Kinsey Global Institute (1) sobre el Big Data, sin lugar a dudas uno de los más referenciados en la web, calcula que las aplicaciones del Big Data en el campo de la salud podrían suponer un beneficio de 250.000 millones de euros al sector público europeo y unos 300.000 millones de dólares al sector de sanidad de Estados Unidos. Otros estudios posteriores, de octubre de 2012 y también relativos al impacto de Big Data en el sector de la salud, confirman los mismos datos de presupuestos y otras consideraciones que comentaremos a continuación. En octubre de 2012, Bonnie Feldman y otros colegas de la consultora Fieldman 360º publicaron el informe Big Data Healthcare Hype and Hope (2), en el que exploran, con bastante precisión, cómo el Big Data se está convirtiendo en una creciente fuerza de cambio en el panorama sanitario. Según Feldman, “el potencial del Big Data en Medicina reside en la posibilidad de combinar los datos tradicionales con otras nuevas formas de datos tanto a nivel individual como poblacional”; es decir, realizar la integración de datos estructurados y no estructurados. En efecto, en el sector sanitario se genera una inmensa cantidad y variedad de datos tanto estructurados, semi-estructurados como desestructurados o no estructurados. Las aplicaciones del Big Data en el sector salud y sanitario son numerosas y en aumento. Por ejemplo, los profesionales sanitarios pueden utilizar la analítica del Big Data en tiempo real para saber dónde se está extendiendo un virus de la gripe y a qué ritmo, pueden adaptar la respuesta y garantizar el stock de vacunas suficiente para los sitios que lo necesiten. Las tecnologias de almacenamiento, procesamiento y analítica de datos han dado un importante salto cualitatito y cuantitativo que nos permite empezar a hacer realidad una Medicina en la que las decisiones corresponden a un uso racional, explícito, juicioso y actualizado de los mejores datos objetivos aplicados al tratamiento de cada paciente. Pero, como en el caso de la correcta gestión de los riesgos del paciente donde lo esencial sigue siendo la higiene por encima de la tecnologia, en el Big Data, como en las herramientas estadisticas o el BI más clasico, la clave está en la veracidad, esto es, en la confianza de los datos y en su registro correcto para poder extraerlos de calidad eliminando la imprevisibilidad y, de esta forma, llegar a una correcta toma de decisiones.


Leer completo en

http://sedisasigloxxi.es/spip.php?article520




Autores: Eduard Gil, director de Organización y Sistemas del Grupo Sagessa (egil@grupsagessa.cat). Jordi Colomer, director general del Grupo Sagessa. (jcolomer@grupsagessa.cat).

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Impacto del Big Data en la salud | Silvia Leal en Emprende

En esta ocasión hablamos del impacto del Big Data sobre el Parkinson. Nos encontramos ante una gran esperanza y además nuevas oportunidades de negocio para aquellos que apuesten por la salud.

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Big Data para mejores resultados en Salud | datanami

Big Data para mejores resultados en Salud | datanami | Big Data and ehealth | Scoop.it

Un consorcio de investigación de drogas Europea espera invertir más de $ 5 mil millones en los próximos años para aplicar las técnicas de Big Data para acelerar ensayos clínicos con medicamentos

Bajo un programa conocido como "Big Data para obtener mejores resultados," la Iniciativa sobre Medicamentos Innovadores distribuirá subvenciones inicialmente diseñados para agilizar el desarrollo de nuevos fármacos y tratamientos que utilizan enfoques de Big Data. 

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5 African e-health startups to watch - Disrupt Africa

5 African e-health startups to watch - Disrupt Africa | Big Data and ehealth | Scoop.it

Africa’s basic infrastructural challenges – such as poor transport links, and the limited number of medical professionals and clinics – have long hindered the health sector.  However, across the continent, Africa’s innovators are looking to leverage technology to ensure quality medical care is universally accessible.  Disrupt Africa here introduces five exceptional e-health startups, making an impact in healthcare provision continent-wide.

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Big data sanitario: el acelerador del conocimiento y la decisión clínica

Big data sanitario: el acelerador del conocimiento y la decisión clínica | Big Data and ehealth | Scoop.it

La cantidad de información existente relacionada con nuestra salud es abrumadora. Los centros de salud, los hospitales, la administración pública e incluso nosotros mismos como pacientes acumulamos grandes cantidades de datos en formatos muy diversos: informes en papel, archivos de Office, imágenes, videos, recetas, tarjeta sanitaria, etc.

 

Hasta que se instauró la Historia clínica electrónica cada miembro de la comunidad sanitaria tenía una visión parcial del paciente, lo que dificultaba el diagnóstico y tratamiento. Aunque hoy en día el historial médico de un paciente es compartido dentro del sistema sanitario público autonómico, la situación sigue siendo complicada cuando sales fuera de tu autonomía, o gestionas tu salud en el sector privado.

Es admirable que, a pesar de tener la información poco organizada e integrada, los profesionales de la salud consiguen resultados excelentes en la práctica clínica.

 

http://www.aunclicdelastic.com/big-data-sanitario-el-acelerador-del-conocimiento-y-la-decision-clinica/

 

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The IoT Of Health: Big Data Can Make Us Healthier

The IoT Of Health: Big Data Can Make Us Healthier | Big Data and ehealth | Scoop.it
The Internet of Things (IoT) has a lot to offer in the medical realm, but such connectivity lags far behind what's happening with other consumer goods and electronics. A few early glimpses of possibilities in this field show there are tremendous advantages to be had if we can get past these current hurdles and establish a bio-based IoT. (A session entitled "The Internet of (Bio)things" at the upcoming Techonomy Bio conference on March 25 in Mountain View explores this question.)

 

The Internet of Things (IoT) has a lot to offer in the medical realm as well, but such connectivity lags far behind what’s happening with other consumer goods and electronics. A few early glimpses of possibilities in this field show there are tremendous advantages to be had if we can get past these current hurdles and establish a bio-based IoT. (A session entitled “The Internet of (Bio)things” at the upcoming Techonomy Bio conference on March 25 in Mountain View explores this question.)

 

http://www.forbes.com/sites/techonomy/2015/03/05/the-iot-of-health-big-data-can-make-us-healthier/

 

 

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Big data, servicios online, movilidad, y autogestión de la enfermedad, …., principales tendencias ehealth para el sector asegurador | Blog de SaludOnNet

Big data, servicios online, movilidad, y autogestión de la enfermedad, …., principales tendencias ehealth para el sector asegurador | Blog de SaludOnNet | Big Data and ehealth | Scoop.it
El Blog de SaludOnNet, la plataforma que integra y conecta pacientes, médicos, clínicas y aseguradoras. Nuestro objetivo informar de las principales novedades del sector ehealth, salud y tecnología. Nuestro servicio basado en cloud computing mejora la experiencia de usuario y garantiza la gestión y consulta de agendas médicas, herramientas de inteligencia de negocio , factura electrónica, etc La Cita Médica por internet es nuestro producto más conocido. Citarse rápido, seguro y sin esperas proporciona al paciente una experiencia gratificante. CitasOnNet leader in health professionals in spain and. CitasOnNet healthcare platform connects thousands of users with their local medical services
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How big data could help stop the Ebola outbreak

How big data could help stop the Ebola outbreak | Big Data and ehealth | Scoop.it

Ébola ha infectado hasta el momento más de 6.500 personas y se cobró la vida de más de 3.000 personas en todo el mundo, según las últimas cifras de los Centros de la OMS y los Estados Unidos para el Control y Prevención de Enfermedades y la OMS. Eso coloca a la tasa de mortalidad alrededor del 47 por ciento. Casos en Liberia se duplican cada 15-20 días y en otros países como Sierra Leona y Guinea, que están duplicando cada 30 a 40 días. (Haga clic aquí para ver el último informe de los CDC.) De acuerdo con Peter Piot, Director de la Escuela de Londres de Higiene y Medicina Tropical, la naturaleza sin precedentes del brote está haciendo imposible determinar cómo y dónde se va a extender al lado, un verdadero problema para las agencias humanitarias que se ocupan de garantizar la atención llegue a aquellos que más lo necesitan. Lea Moreno otros casos sospechosos de Ébola en Texas: Los funcionarios de salud con canales oficiales bajo tensión - Liberia tiene sólo 200 médicos registrados para cuidar a una población de 4 millones - tecnologías emergentes se están convirtiendo cada vez más importante en la lucha contra la enfermedad y los intentos para detener la epidemia en sus pistas. Mientras análisis de datos grandes a menudo se defienden por el sector privado, su posible uso por los trabajadores humanitarios que operan en zonas de desastre durante mucho tiempo ha sido pasado por alto. La tecnología permite a vastas extensiones de la información que se agregan y se filtraron desde una gran variedad de fuentes, mientras que la eliminación de la información irrelevante en el camino. Los bancos están utilizando para aumentar masivamente la exactitud de sus medidas de detección de fraude, mientras que las compañías farmacéuticas están utilizando para desarrollar nuevos medicamentos que salvan vidas.

Más en 

http://www.cnbc.com/id/102049616

 

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The evolution of IBM’s Watson and where it’s taking healthcare | mobihealthnews

The evolution of IBM’s Watson and where it’s taking healthcare | mobihealthnews | Big Data and ehealth | Scoop.it

IBM’s Watson, a cognitive computing system originally designed to vanquish human competitors on Jeopardy in 2011, has been winding its way into more and more healthcare and health-related use cases. But like most novel technologies, a number of people still don’t understand exactly what Watson is or does — or what IBM’s roadmap for the technology is. On the sidelines of the Health 2.0 event in Santa Clara, California last week, MobiHealthNews sat down with John Wolpert, product manager for IBM’s Watson Ecosystem, to answer some of these questions.

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4 Ways Big Data Can Improve Your Hospital Operations

4 Ways Big Data Can Improve Your Hospital Operations | Big Data and ehealth | Scoop.it
The medical world is growing with each new patient and hospital data is growing right along with it. From medical records to network operations, if your hospital isn't taking advantage of a healthy dose of big data, then your management team is missing out.

When it comes to healthy data management, here are just a few ways big data can improve your hospital.
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