En el área de Gestión de la Información del próximo CALILAB se desarrollará un tema novedoso denominado “Minería de datos” que será expuesto en detalle por la Dra. María Salinas, bioquímica española, Jefa de Servicio de Análisis Clínicos en el Hospital Universitario de San Juan de Alicante, España.

Aunque están fuertemente interrelacionados, el término big data difiere formalmente del término minería de datos, que se refiere al proceso computacional de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos utilizando métodos de aprendizaje automático, inteligencia artificial, estadística y bases de datos.

FABAinforma se comunicó con la Dra. María Salinas quien ya estuvo participando en la edición anterior del congreso de la Fundación Bioquímica Argentina, y nos adelantó algunos conceptos que ampliará en el evento científico que tendrá lugar en la ciudad de Buenos Aires del 6 al 8 de noviembre próximos.

Dra. María Salinas

Salinas sostuvo que “la minería de datos en laboratorios clínicos mejora la atención al paciente, facilita la detección temprana de enfermedades, optimiza tratamientos y protocolos médicos, predice complicaciones y eventos adversos, y mejora la calidad y rendimiento del laboratorio”.

¿A qué se denomina “Minería de datos”?

La minería de datos es el proceso de exploración y análisis de grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, tendencias, relaciones y regularidades útiles para la toma de decisiones y la predicción de resultados futuros. En la práctica, se trata de encontrar información valiosa y significativa dentro de conjuntos de datos grandes y complejos, extrayendo conocimientos que pueden ayudar a comprender mejor el comportamiento de los sistemas, identificar oportunidades, mejorar procesos y tomar decisiones informadas.

¿Cuáles son sus aplicaciones?

La minería de datos es una disciplina fundamental en el ámbito de la ciencia de datos y tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, tales como Comercio electrónico mediante al personalización de ofertas y recomendaciones de productos; Medicina, para el diagnóstico precoz y desarrollo de tratamientos personalizados; Finanzas, en la detección de fraudes y análisis de riesgos; Ingeniería, en la optimización de procesos y mantenimiento predictivo; y Marketing, en la segmentación de clientes y análisis de comportamiento del consumidor.

La minería de datos es aplicable en prácticamente cualquier sector que maneje grandes volúmenes de datos.

¿De qué modo se puede utilizar la información generada en el ámbito del laboratorio, teniendo en cuenta el control de la calidad y la armonización de los resultados, para la prevención en salud?

La utilización de la minería de datos en laboratorios clínicos es cada vez más relevante para el control y la predicción de eventos de riesgo en la salud. Algunas aplicaciones específicas incluyen:

Análisis de resultados de pruebas y diagnósticos: Identificación de patrones, tendencias y correlaciones entre diferentes pruebas y diagnósticos, lo que facilita la detección temprana de enfermedades y la evaluación de riesgos de salud.

Identificación de biomarcadores y factores de riesgo: Análisis de grandes conjuntos de datos de pacientes para encontrar patrones que indiquen la presencia de una enfermedad o el riesgo de desarrollarla.

Optimización de tratamientos y protocolos médicos: Identificación de tratamientos más efectivos y áreas de mejora en protocolos médicos existentes.

Predicción de complicaciones y eventos adversos: Detección de patrones en datos históricos que indiquen un mayor riesgo de complicaciones, permitiendo medidas preventivas.

Seguimiento de la calidad y rendimiento del laboratorio: Análisis de procesos internos, tiempos de respuesta, precisión de los resultados y otros indicadores de calidad para identificar áreas de mejora.

En resumen, la minería de datos en laboratorios clínicos mejora la atención al paciente, facilita la detección temprana de enfermedades, optimiza tratamientos y protocolos médicos, predice complicaciones y eventos adversos, y mejora la calidad y rendimiento del laboratorio.

¿Cómo evalúa el futuro de la gestión de la información en la salud pública?

El futuro de la gestión de la información en salud pública es crucial para la protección y mejora de la salud de la población. La gestión eficaz de los datos, que son generados en grandes cantidades, puede constituir los cimientos de la salud pública, permitiendo:

Prevención de enfermedades identificando factores de riesgo y tendencias que pueden ser abordadas de manera proactiva. Promoción de la salud y estilos de vida saludables: mediante la implementación de programas y políticas basadas en datos que fomenten el bienestar general.

Investigación en salud pública: la utilización de grandes volúmenes de datos para conducir investigaciones que mejoren la comprensión de las condiciones de salud y desarrollen intervenciones efectivas.

Toma de decisiones informadas: Análisis de datos que permitan a los responsables de políticas y programas de salud tomar decisiones basadas en evidencia sólida.

En definitiva, una gestión eficaz de la información en salud pública es clave para la prevención, promoción y mejora continua de la salud de la población.