Ciencia de datos para la salud
La salud genera datos en el hospital (historias clínicas, imágenes, laboratorio) y, cada vez más, fuera de él (wearables, apps). La ciencia de datos los integra para anticipar complicaciones, organizar mejor los recursos y seguir a los pacientes en su vida diaria.
El problema
Los cambios en un paciente crónico se ven en la consulta, semanas después.
Urgencias, camas y quirófanos se planifican sin anticipar la demanda.
Información clínica, de laboratorio y de dispositivos en sistemas que no se hablan.
Casos de uso
Pasa el cursor por cada caso para ver cómo funciona por dentro.
Monitorización remota de pacientes
Wearables que avisan cuando las constantes se desvían de la línea base personal.
IoT + detección de anomalías personalizadaRiesgo de reingreso
Identificar al alta a los pacientes con más probabilidad de volver.
Clasificación (gradient boosting, regresión logística)Gestión de camas y urgencias
Pronóstico de demanda y simulación del flujo de pacientes.
Series temporales + simulación de eventos discretosRehabilitación con realidad virtual
Ejercicios gamificados con medición objetiva del progreso.
Realidad virtual + análisis de cinemáticaEjemplo
Ejemplo ilustrativo con datos sintéticos.
Monitorización remota con un wearable
Frecuencia cardiaca en reposo durante 30 días
Ver datos
| Día | FC en reposo |
|---|---|
| D1 | 61,3 lpm |
| D2 | 63,5 lpm |
| D3 | 63,2 lpm |
| D4 | 61,1 lpm |
| D5 | 62,6 lpm |
| D6 | 61,3 lpm |
| D7 | 60,5 lpm |
| D8 | 61,1 lpm |
| D9 | 61,6 lpm |
| D10 | 63,3 lpm |
| D11 | 61,7 lpm |
| D12 | 62,9 lpm |
| D13 | 62,5 lpm |
| D14 | 63,2 lpm |
| D15 | 61,6 lpm |
| D16 | 62,4 lpm |
| D17 | 63,5 lpm |
| D18 | 63,3 lpm |
| D19 | 62,4 lpm |
| D20 | 60,5 lpm |
| D21 | 64,7 lpm |
| D22 | 65,6 lpm |
| D23 | 67,9 lpm |
| D24 | 67,5 lpm |
| D25 | 71 lpm |
| D26 | 70,6 lpm |
| D27 | 71,2 lpm |
| D28 | 69,7 lpm |
| D29 | 71,5 lpm |
| D30 | 70,8 lpm |
Tecnologías aplicadas a salud
Cómo la realidad extendida, la simulación y el IoT amplían lo que la ciencia de datos puede hacer en este sector.
Cómo medimos el éxito
Proporción de deterioros reales que el sistema detectó a tiempo.
Alertas innecesarias: si son muchas, el personal deja de atenderlas.
Reingresos, estancia media o tiempos de espera, medidos frente a un grupo de control.