Health Data Management en #Health20

El pasado jueves, la interoperabilidad y la gestión de datos de salud llenaban la Telefónica Flagship Store. Tenía lugar la 7ª edición de los encuentros Health 2.0 en Madrid, en el que participaron tres empresas referentes en su sector: InsigthMedi, Maven7 y Watson IBM.

Intercambio de fotografías médicas con privacidad y seguridad para el paciente

InsigthmediJuan González Ponce, director general de InsigthMedi, explicó que es “una plataforma móvil que ha sido creada para estimular el intercambio de imágenes médicas dentro de una comunidad sanitaria global, promoviendo siempre la privacidad y seguridad del paciente”. Y esclareció que responden a una necesidad: “Los estudiantes de medicina, los profesionales médicos, las enfermeras… se intercambian fotos de pacientes a diario, pero el canal seleccionado no siempre es el adecuado: Whats App (Europa y Latinoamérica), mensajería de texto (Norteamérica), y en algunos casos las redes sociales”.

González Ponce matiza que compartir imágenes en el entorno sanitario tiene un nivel adicional de complejidad: “En InsigthMedi las imágenes no tienen ningún tipo de identificación del paciente. Le ofrecemos, en la misma aplicación, las herramientas para eliminar y remover todos los datos sensibles de estos. Además, hay un proceso de moderación”. De esta manera, garantizan el cumplimiento de la LOPD.

El gran desarrollo de la ciencia de las redes en los últimos 15 años

maven7Alberto Calero, director general de MAVEN7 Iberia, contó su experiencia en el análisis de datos. También aprovechó para narrar por qué la ciencia de las redes ha tenido un gran desarrollo en los últimos 15 años: “Ha habido un acceso a grandes conjuntos de datos anónimos de las comunicaciones móviles. Y esto ha propiciado unos métodos nuevos para analizar la complejidad del Big Data. Hablamos de tecnologías que permiten identificar patrones y clusters a un nivel diferente, comportamientos colectivos (Big Data asociado a redes sociales), y una anticipación a los movimientos del mercado”.

Presentó el KOLM (Key Opinion Leader mapping), que “identifica aquellos puntos clave para que se produzca una difusión más rápida de la opinión asociada a estas estructuras de red”. Fue la empresa que ha hecho posible -tecnológicamente hablando- del estudio Janssen Observer 2.0, que ha permitido obtener la primera fotografía de la conversación e interacción sanitaria en canales digitales.

Inteligencia artificial y toma de decisiones

IBM_WatsonÉtienne Bertrand, cloud software business executive en IBM nos descubrió cómo toma Watson las decisiones: “Cuando Watson entiende algo, intenta hacer sus primeras interpretaciones. Después baraja todas las hipótesis posibles y les da un valor a cada una. Finalmente aplica técnicas estadísticas y da una respuesta”.

Bertrand detalló que Watson “conoce y maneja 7 idiomas. También se le enseñó medicina oncológica, procesa lenguaje natural y machine learning para revelar información útil de gran cantidad de datos no-estructurados”. Étienne Bertrand reveló también que Watson analiza alrededor de 100.000 artículos oncológicos publicados al año y propone ideas para tratar nuevos tumores.

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