En la atención sanitaria, las respuestas son importantes —y los análisis de diagnóstico ayudan a proporcionarlas—. Al rastrear patrones y detectar las causas raíz, este enfoque convierte los datos complejos en claridad, ayudando a los proveedores a entender no solo lo que ha ocurrido, sino por qué.
Desde las notas clínicas y las RM hasta los resultados de laboratorio y los datos de los dispositivos portátiles, los proveedores de atención sanitaria están nadando en información estructurada y no estructurada. Los análisis de diagnóstico les ayudan a entenderlo todo, no solo describiendo lo que ha ocurrido, sino profundizando en el porqué. Piense en ello como un análisis de causa raíz de alta tecnología. Impulsados cada vez más por la IA, los análisis diagnósticos revelan patrones ocultos e identifican factores que contribuyen a los resultados clínicos. Por ejemplo, puede revelar por qué un determinado tratamiento ha demostrado ser ineficaz para algunos pacientes o por qué los reingresos hospitalarios han aumentado en el último trimestre.
Las técnicas de IA modernas potencian los análisis diagnósticos al procesar conjuntos de datos sanitarios extensos y complejos que ningún humano puede manejar solo. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden examinar terabytes de registros de pacientes, documentos de investigación y lecturas de sensores para detectar anomalías, aislar patrones y determinar relaciones causales que de otro modo permanecerían ocultas. Muchos hospitales de todo el mundo ya utilizan herramientas de IA y los estudios sugieren que la adopción más amplia de la IA en la atención sanitaria podría ahorrarle al sector hasta 360 000 millones de dólares anuales solo en los Estados Unidos.
Veamos cinco ejemplos que ponen de relieve el valor de las analíticas diagnósticas en la atención sanitaria y por qué el almacenamiento de datos moderno es crucial para permitirlas.
5 ejemplos de análisis de diagnóstico en la atención sanitaria
Desde un punto de vista práctico, las analíticas diagnósticas en la atención sanitaria pueden aplicarse a casi cualquier aspecto de las operaciones o la atención al paciente, pero estos son algunos ejemplos principales:
1. Identificación de patrones de enfermedad y pistas de diagnóstico tempranas
Los equipos sanitarios pueden usar las analíticas diagnósticas para revisar las historias clínicas electrónicas (HCE), las notas clínicas y los datos de salud pública para descubrir las causas y los puntos en común de las enfermedades de los pacientes. Al analizar miles de registros, un hospital puede determinar que los cambios sutiles en las constantes vitales, como una ligera fiebre acompañada de una frecuencia cardíaca elevada, tienden a preceder a la septicemia en sus pacientes de la unidad de cuidados intensivos (UCI), lo que alerta a los médicos para que intervengan antes.
En otro escenario, los modelos de aprendizaje automático podrían asimilar años de datos epidemiológicos para explicar por qué las comunidades específicas experimentan mayores tasas de enfermedades. El análisis podría llevar al descubrimiento de factores ambientales o sociales no identificados previamente que contribuyen a esas tasas —una información que podría ayudar a los equipos clínicos a llegar de manera proactiva a los pacientes en riesgo, mejorando el diagnóstico y el tratamiento tempranos—.
2. Analizar el comportamiento del paciente y el cumplimiento terapéutico
No todos los resultados sanitarios dependen únicamente de factores clínicos; el comportamiento humano suele desempeñar un papel importante. Los análisis de diagnóstico pueden analizar los datos demográficos, los datos de interacción y los resultados de los pacientes para determinar por qué algunos pacientes responden bien a los planes de tratamiento y otros no. Por ejemplo, podría descubrir por qué algunos pacientes no siguen con la terapia domiciliaria. Quizá los datos muestran que los pacientes que viven solos tienden a renunciar fácilmente a su programa. O tal vez un factor socioeconómico, como la falta de un transporte fiable, es la causa de la falta de citas de seguimiento.
El análisis de los datos de reposición de la farmacia también puede ayudar a los profesionales sanitarios a realizar un seguimiento de qué pacientes están tomando sus medicamentos y cuáles no. Los estudios muestran que alrededor del 50% de los pacientes con enfermedades crónicas no toman los medicamentos según lo prescrito. Al descubrir por qué los pacientes no se aferran a sus medicamentos —ya sea por el coste, los efectos secundarios o la confusión sobre cómo tomarlos—, los proveedores pueden intervenir con el tipo de apoyo adecuado, como la educación del paciente o la asistencia financiera. Los equipos informáticos y de gestión de la atención de un hospital pueden trabajar conjuntamente para extraer los datos de los EHR, los sistemas farmacéuticos y las encuestas de pacientes en una plataforma, para poder detectar estos problemas de manera temprana.
3. Mejora del funcionamiento clínico y la eficiencia
Los análisis de diagnóstico también pueden ser una herramienta potente para optimizar las operaciones de la atención sanitaria. Un ejemplo es el uso de los datos para entender por qué ciertos flujos de trabajo o proveedores específicos se encuentran constantemente con retrasos.
Imagine que se da cuenta de que los procedimientos de un cirujano siempre parecen pasar de la hora programada. Puede analizar los registros del quirófano, los horarios del personal y los datos de complejidad de los casos para tratar de identificar la causa raíz. Quizá descubra que el primer caso de este cirujano casi siempre empieza tarde debido a los retrasos en la preparación, que luego son una bola de nieve a lo largo del día. (Un estudio reciente de 788 cirugías utilizó análisis de datos para identificar factores que impulsan los retrasos en el quirófano (OR) y las horas extras y descubrió que la coordinación del equipo quirúrgico, como empezar a tiempo, tenía un mayor impacto en los retrasos que la experiencia individual del cirujano).
Los datos obtenidos a partir de las analíticas de diagnóstico le permiten tomar medidas para solucionar los cuellos de botella —como ajustar los niveles de personal para acelerar el tiempo de preparación y que el cirujano pueda cumplir los plazos previstos—. Más allá del quirófano, este enfoque también puede revelar por qué los tiempos de espera de la clínica fluctúan o por qué el departamento de imágenes se enfrenta a retrasos frecuentes. Con el soporte de la TI, los administradores de los hospitales pueden profundizar en los datos para realizar mejoras específicas que ayuden al hospital a realizar un funcionamiento fluido, usar los recursos de manera más efectiva y, en última instancia, proporcionar una atención al paciente de mayor calidad.
4. Identificación de los pacientes en riesgo y prevención de las complicaciones
Los profesionales sanitarios utilizan cada vez más las analíticas para detectar qué pacientes corren riesgo de sufrir complicaciones o resultados deficientes, para poder intervenir antes de que surjan los problemas. Los análisis de diagnóstico les ayudan a responder preguntas como: ¿Quién es más vulnerable después de la cirugía y por qué?
Por ejemplo, al revisar los datos posoperatorios, un hospital puede descubrir que los pacientes con ciertos factores de riesgo —como la edad avanzada, las afecciones subyacentes o las cirugías más largas— tienen más probabilidades de desarrollar infecciones o de ser reingresados. (Las investigaciones llevan mucho tiempo vinculando unos tiempos de cirugía más largos con unas tasas de complicaciones más altas, lo que hace que sea importante entender qué está causando esos retrasos). Con esta información, los médicos pueden ajustar los planes de atención y ofrecer una supervisión más estrecha de los pacientes de alto riesgo o explorar técnicas quirúrgicas que reducen el tiempo en el quirófano.
5. Mejora de la precisión diagnóstica con la IA médica (imágenes y genómica)
Algunos de los avances más importantes en los análisis de diagnóstico proceden del análisis basado en la IA de datos clínicos complejos, como imágenes médicas y secuencias genómicas. En la radiología, por ejemplo, los algoritmos de IA pueden revisar miles de imágenes (radiografías, TAC, RM) para determinar por qué se han omitido o malinterpretado ciertos hallazgos sutiles y para ayudar a realizar diagnósticos. Estas herramientas pueden identificar patrones en los datos de imagen que se correlacionan con las enfermedades, actuando esencialmente como ojos de diagnóstico ultraconscientes.
En la práctica, los análisis de imágenes basados en la IA han logrado unos resultados impresionantes: Un estudio informó de que un sistema de IA detectaba el cáncer de pulmón en las TAC de dosis baja con una precisión del 94 %, superando la precisión del 88 % de un equipo de radiólogos. Estos sistemas también pueden funcionar mucho más rápidamente, reduciendo exponencialmente el tiempo de análisis de las imágenes (es decir, horas de lectura manual logradas en solo minutos).
La ventaja es que este enfoque analítico le ayuda a obtener respuestas diagnósticas para los pacientes más rápidamente, tanto si se trata de señalar un tumor en una exploración como de identificar un accidente cerebrovascular en una TAC de emergencia. Del mismo modo, en el ámbito genómico, los análisis avanzados ayudan a explicar las causas genéticas de la enfermedad. Un ejemplo de vanguardia es la secuenciación rápida del genoma de los recién nacidos en cuidados intensivos: Los análisis basados en la IA ahora pueden examinar todo el ADN de un bebé y detectar una mutación causante de la enfermedad en menos de 24 horas, un proceso que solía tardar semanas. De hecho, al combinar los datos del genoma completo con la IA, los investigadores han demostrado la capacidad de proporcionar diagnósticos genéticos para los trastornos raros en un solo día, lo que ahorra tiempo crítico para el tratamiento.
Por supuesto, las analíticas diagnósticas en la atención sanitaria no se limitan a estos cinco escenarios. También se utiliza para la detección del fraude en la facturación, la previsión de los volúmenes de pacientes, la optimización de los recursos de personal no clínico y más. Pero estos ejemplos son algunos de los más transformadores en cuanto a la atención y las operaciones de los pacientes.
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Cómo el almacenamiento de datos moderno puede ayudar a los hospitales a aprovechar al máximo los diagnósticos y las analíticas
Los ejemplos compartidos anteriormente tienen una cosa en común: Son muy intensivas en datos. El hospital medio genera unos 137 terabytes de datos al día y ese volumen está creciendo casi un 50% interanual. Tanto si se trata de imágenes médicas de alta resolución, secuencias de genoma completo o años de datos de HCE y sensores, las organizaciones sanitarias actuales se enfrentan a conjuntos de datos masivos, diversos y, a menudo, no estructurados. Para extraer información, estos datos deben almacenarse de manera segura, recuperarse rápidamente y mantenerse accesibles durante largos periodos de tiempo para establecer tendencias y entrenar modelos de IA.
Por ello, muchos de los hospitales más importantes están invirtiendo en soluciones de almacenamiento modernas. Necesitan plataformas de almacenamiento de datos de alto rendimiento, escalables y seguras, como cabinas de almacenamiento totalmente flash y entornos de datos unificados, para soportar sus objetivos de IA y analíticas avanzadas. El almacenamiento flash proporciona la velocidad necesaria para las analíticas en tiempo real, como la transmisión de constantes vitales o el acceso a los archivos de RM en segundos. La infraestructura escalable garantiza que el rendimiento siga el ritmo a medida que los volúmenes de datos pasan de terabytes a petabytes, sobre todo cuando se entrenan modelos de IA en años de análisis históricos. Y características como el cifrado, las copias instantáneas y la inmutabilidad ayudan a proteger la información confidencial de los pacientes.
Las soluciones de almacenamiento modernas también son críticas para soportar la integración de datos. La información diagnóstica suele surgir al vincular diversas fuentes —como notas clínicas, resultados de laboratorio, imágenes y datos genómicos— y detectar patrones en ellas. Una plataforma de almacenamiento unificada reúne estas piezas, lo que permite que las herramientas de IA hagan (y respondan) preguntas más grandes. Por ejemplo, los analistas pueden conectar las imágenes de los portaobjetos de patología con los historiales de los pacientes para identificar las causas principales de la enfermedad.
El rendimiento en tiempo real también es importante. Las herramientas de análisis predictivo, como los sistemas de advertencia temprana para la septicemia, se basan en lecturas y escrituras continuas sin retrasos. La IA que analiza los escaneos en minutos, no en horas, solo puede proporcionar ese tipo de velocidad si su sistema de almacenamiento también puede seguir el ritmo. Con una base de almacenamiento rápida y flexible, su organización sanitaria puede convertir los datos brutos y no estructurados en un activo clínico que alimenta la IA, optimiza las operaciones y ayuda a los proveedores a proporcionar una mejor atención al paciente, más rápidamente.
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