La relación cada vez mayor entre Big Data, salud y seguros

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El concepto de Big Data es muy interesante, porque las técnicas empleadas para tratar con cantidades ingentes de datos sobre un tema en concreto permiten visualizar patrones, detectar tendencias e, incluso, pueden ser de ayuda para detectar el cáncer, según algunas opiniones.

Es un término de moda y deberíamos entender bien de qué estamos hablando cuando decimos cantidades ingentes de datos. Hablamos de millones y millones de bits de información generados a diario que se pueden analizar para obtener resultados asombrosos, como por ejemplo predecir el tiempo con precisión y en un ámbito local, o recomendarte una canción para escuchar que, muy probablemente, te va a gustar.

La idea es simple, pero maravillosamente compleja a la vez. Imaginemos que podemos recopilar datos muy diversos de cualquier persona. Estos datos deben ser anónimos y no vulnerar la privacidad, porque no es necesario identificar datos con personas para poder hacer predicciones.

Por ejemplo, anotamos qué tipo de consultas se hacen a Google (insistimos, no se necesita saber quién las hace, sino qué se consulta con frecuencia), qué tipo de medicamentos se compran en las diferentes farmacias de una ciudad, qué tipo de consultas médicas se realizan más a menudo… Si tenemos esa cantidad enorme de datos almacenados, podemos tratarlos para obtener resultados de este estilo:

Analizando las secuencias de búsqueda es posible extraer un patrón de búsquedas iniciales que terminen en un caso de cáncer de páncreas.

Por otro lado, lo que se persigue con las técnicas de análisis Big Data es “realizar diagnósticos más precios, reducir el número de errores médicos, pautar una medicación más efectiva, hacer un seguimiento más exhaustivo del paciente y planificar mejor los recursos”. Dicho de otro modo, disponer de cantidades enormes de datos médicos (anónimos) para analizar nos puede permitir predecir qué respuesta tendrá un paciente con unos síntomas determinados ante un tratamiento.

Big data business scientist presenting the concept

Como es normal, los requisitos de privacidad y los principios éticos deben ser intachables cuando se trata del procesamiento de datos médicos que, sin estar relacionados con nombres y datos personales, son en el fondo datos sensibles. La separación entre los datos y las personas debe ser completa, en todo caso. Es lo que se conoce como anonimizar.

De la misma manera que el Big Data puede ayudar a los profesionales de la sanidad a efectuar mejores diagnósticos y comprender mejor los procesos de las enfermedades, el sector de los seguros puede conseguir pólizas completamente personalizadas para sus asegurados. El Big Data nos permitiría saber, por ejemplo a partir de un cuestionario rutinario, el factor de riesgo de un asegurado, y todos los parámetros idóneos para calcular con mucha precisión, cómo va a ser su seguro.

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