Big Data and ehealth
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Predictive analytics or other certain advanced methods to extract value from health data http://www.saludsocialmedia.com
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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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Artificial Intelligence Uncovered - Data Scientists Don't Scale

Artificial Intelligence Uncovered - Data Scientists Don't Scale | Big Data and ehealth | Scoop.it

It’s not that we haven’t made significant strides in aggregating and organizing data, but the bigdata pipedream isn’t quite delivering on its promise. Despite massive investments in technology to store, analyze, report, and visualize data, employees are still spending untold hours interpreting analyses and manually reporting the results. To solve this problem and increase utilization of existing solutions, organizations are now contemplating even further investment, often in the form of $250,000 data scientists (if all of these tools we’ve purchased haven’t completely done the trick, surely this guy will!). However valuable these PhDs are, the organizations that have been lucky enough to secure these resources are realizing the limitations in human-powered data science: it’s simply not a scalable solution. The great irony is of course that we have more data and more ways to access that data than we’ve ever had; yet we know we’re only scratching the surface with these tools.

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10 Top Notch Big Data Trends To Watch Out For in 2017! - Algoworks

10 Top Notch Big Data Trends To Watch Out For in 2017! - Algoworks | Big Data and ehealth | Scoop.it
All that was ‘hype’ related to the term big data years ago became a justified norm in the world of business this year. Data has become the new currency and the technologies now revolve around the concept of putting the big data into work and increase ROI through enhanced productivity and minimal risk. The year 2017 will continue to witness massive growth of data both in terms of volume and variety. And with this kind of growth, we will see a simultaneous rise of systems catering to processing data in more real-time.

So new year along with new resolutions brings in a lot of anticipations. Big data has become big enough not to be ignored anymore! So with a lot of digging, I bring to you the most possible trends around big data in this year.
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«El big data no me da miedo, lo que me lo da es la falta de transparencia»| La Voz de Asturias

«El big data no me da miedo, lo que me lo da es la falta de transparencia»| La Voz de Asturias | Big Data and ehealth | Scoop.it

Juan Luis Fernández Martínez es matemático y uno de los mayores expertos de Asturias en big data, eso que algunos llaman ya el petróleo del siglo XXI: una cantidad inmensa de datos que, si se refinan adecuadamente, pueden arrojar información utilísima sobre casi cualquier cosa. El big data ha sentado a Donald Trump en el despacho oval de la Casa Blanca y ha hecho más millonarios a muchos empresarios, pero también puede curar cánceres y cardiopatías. Las mismas técnicas de análisis que otros dedican a medir el riesgo bursátil o a diseñar programas de marketing personalizado, el propio Fernández las está aplicando en este momento, en el marco de un proyecto llamado Finisterrae y llevado a cabo en colaboración con el Hospital de Jove, para diseñar robots biomédicos que aumenten nuestro conocimiento sobre las enfermedades raras y neurodegenerativas y los tumores.

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Cancer Research Orgs Release Big Data for Precision Medicine | Health IT Analytics

Cancer Research Orgs Release Big Data for Precision Medicine | Health IT Analytics | Big Data and ehealth | Scoop.it

Eight international cancer organizations have released big data on more than 19,000 patients in an continuing effort to develop precision medicine therapies.


The American Association for Cancer Research (AACR) is releasing more than 19,000 de-identified genomic records to further the international research community’s explorations into precision medicine. 


Genomics, big data, cancer data, and precision medicine The big data dump, which includes information on 59 major types of cancer, including breast, colorectal, and lung cancer, is a result of the AACR Project Genomics Evidence Neoplasia Information Exchange (GENIE) initiative, and includes both genomic and some clinical data on consenting patients.

Ignacio Fernández Alberti's insight:
"Effective analysis of biomedical big data for the optimization of drugs for rare and neurodegenerative diseases, and cancer" http://bit.ly/2kbaiir
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Las 10 tendencias principales de big data para 2017

El 2016 fue un año de gran trascendencia para los big data. Una mayor cantidad de organizaciones comenzó a almacenar y procesar datos de todo tipo de formato y tamaño, además de extraer valor de ellos. En 2017, continuará el crecimiento de los sistemas que admiten grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. El mercado exigirá plataformas que faciliten a los responsables de los datos las tareas de administración y seguridad de los big data. Además, estas plataformas deberán permitir a los usuarios finales poder analizar dichos datos.
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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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Big Data para mejorar la calidad de vida de los pacientes crónicos

Big Data para mejorar la calidad de vida de los pacientes crónicos | Big Data and ehealth | Scoop.it

El sector sanitario avanza en la transformación digital, con la aplicación de tecnologías para el análisis de datos, la automatización, la ciberseguridad, las comunidades inteligentes, la omnicanalidad y la nube son realidades que ya están cambiando la relación con los pacientes y la gestión de la salud.


El último ejemplo es PHAPOS, un proyecto promovido por EIT Health, en el que han participado empresas, Centros de Investigación y Universidades, como ATOS, Aventyn, Bull, Ceateach, la Universidad Politécnica de Madrid, la Universidad de Grenoble-Alpes, Universidad Pierre y Marie Curie (UPM) de París, el Real Instituto de Tecnología de (KTH) de Estocolmo, y el grupo tecnológico español GMV.

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Big Data para la optimización de fármacos en enfermedades neurodegenerativas y cáncer

se trata de mejorar el diagnóstico precoz de diferentes tipos de cáncer, y posibilitar la optimización del tratamiento personalizado (medicina de precisión). 


Además, la plataforma FINISTERRAE contribuirá a la OPTIMIZACIÓN DE DECISIONES MÉDICAS y a la valorización del dato hospitalario 


Dentro de la OPTIMIZACIÓN DE FÁRMACOS, cobra especial interés la minimización de efectos secundarios (toxicidades) con objeto de evitar sufrimientos innecesarios en los pacientes

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El big data, clave en el sostenimiento del Sistema Nacional de Salud | El Sevier

El big data, clave en el sostenimiento del Sistema Nacional de Salud | El Sevier | Big Data and ehealth | Scoop.it

El Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital (ONTSI) y la Fundación Vodafone acaban de presentar el estudio “Big Data en salud digital”. Este informe, elaborado por los mayores expertos en la materia, incluye un mapa conceptual y fija todas las utilidades y aplicaciones del big data, al que señala como “clave” en el futuro de nuestra sanidad.

El Big data se basa en el procesamiento, análisis y visualización de grandes bases de datos, no necesariamente estructuradas, para la toma de decisiones. Este enfoque, relativamente reciente, está adquiriendo una gran relevancia gracias a la acumulación masiva de datos favorecida por la implantación generalizada de las tecnologías de la información y la comunicación.

Aplicaciones en salud
El sistema sanitario, y en concreto los hospitales, están teniendo en los últimos años una creciente sofisticación de sus sistemas de información y recopilación de datos.

Estos datos muchas veces no son almacenados para su posterior reutilización, sino que son usados para un análisis coyuntural asociado a una necesidad y momento específico. En este contexto, las aplicaciones de soluciones Big Data en salud, van más allá del volumen, la variedad y la velocidad como características básicas, ya que incorporan aspectos cruciales como la veracidad, permitiendo posteriormente una reutilización mediante el agregado de la nueva información al histórico de datos.

DESCARGAR EN

http://www.ontsi.red.es/ontsi/sites/ontsi/files/Informe%20Big%20Data%20en%20Salud%20Digital.pdf


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Big Data para medir la salud al minuto | Innovación en salud

Big Data para medir la salud al minuto | Innovación en salud | Big Data and ehealth | Scoop.it
El sector sanitario genera millones de datos relacionados con nuestra salud pero, ¿cómo se gestionan estos datos? ¿dónde se almacenan? ¿hay alguna manera de rentabilizar esta información en pro de los profesionales de la salud, las entidades sanitarias y los propios pacientes? La respuesta parece estar en el llamado Big Data. 

Imagina, por ejemplo, que los hábitos de vida de una persona a lo largo de su vida, sus constantes vitales y síntomas de posibles enfermedades pudieran monitorizarse y se volcasen a una plataforma online a la que su médico pudiera acceder en cualquier momento y desde cualquier lugar.
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Big Data y sanidad: la revolución que viene

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Según un estudio encargado por eClinicalWorks a Harris Poll, un 78% de los usuarios de wearables con capacidad de captar registros biométricos compartirían de forma pública sus datos. Algo que los médicos consideran en un 75% uno de los efectos más positivos de este tipo de tecnología, que además permitiría el fácil intercambio de registros médicos entre doctores, lo que favorecería al paciente.
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2017 big data trends | Networks Asia

2017 big data trends | Networks Asia | Big Data and ehealth | Scoop.it
In 2017, systems that support large volumes of data will continue to rise. The market will demand platforms that help data custodians govern and secure big data, while empowering end users to analyse that data more easily than ever before. These systems will mature to operate well inside of enterprise IT systems and standards. Furthermore, the focus on big data analytics skills will continue to grow as it becomes a more central focus for enterprises across industries. 
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El ‘big data’ y la transparencia, retos para las farmacéuticas | Cinco Días

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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

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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

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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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