¿Por qué es importante la ciencia de datos en el campo de la salud pública?
La producción continua de información en salud ha cambiado cómo se generan e interpretan datos fruto de investigaciones y proyectos. No obstante, entre más crece y crece, la forma de analizarlos y discernir su impacto e importancia debe cambiar.
La bioinformática o ciencia de datos biomédicos ha aparecido como una necesidad e incluso como formación de posgrado. El personal de salud debe aceptar este evento inevitable e incluirlo dentro de su formación continua.
Prepararse con programas de almacenamiento, distribución e interpretación de producción es un requisito para adaptarse a la actualidad. En la línea de Phyton, R, EpiInfo, son ejemplos de recursos tecnológicos que poco a poco debemos integrar. Así también, no nos debe ser ajeno la inclusión de terminología como Big Data, minería de datos, redes neuronales, entre otros.
El intercambio de información entre los distintos Sistemas de Información en Salud debe ser fluida, para que se pueda generar un proceso de crecimiento y aprendizaje entre las distintas locaciones. Unificar nomenclatura y como extraer datos, deberían ser los primeros pasos lógicos para este cambio. Una base de datos internacional, gratuita, que busque mejorar la atención y el diagnóstico de enfermedades, tanto conocidas como emergentes.
Mencione al menos un ejemplo de posible aplicación de la ciencia de datos en su lugar de trabajo.
Una base de datos debe acompañarse de un científico de datos. Integrar y lograr establecer, así como analizar patrones significaría un peldaño más en la optimización de la atención al paciente. Se podrían proyectar aparición de enfermedades, manejos que han resultado efectivos. Adicional, cruzar estadísticas poblacionales y epidemiológicas, y entender cuando nos acercamos a límites que antes no fueron tomados en cuenta.
El concepto de enfermedad emergente podría migrar hacia un concepto que involucre la oportunidad de diagnóstico temprano y su tratamiento.