Experto insiste en que la inteligencia artificial hará los procedimientos médicos más precisos y predictivos
MADRID, 13
El director del Área de Planificación del Departamento de Salud Valencia La Fe, Bernardo Valdevieso, ha insistido en que la inteligencia artificial hará los procedimientos médicos más precisos y predictivos en un «futuro cercano».
El experto se ha pronunciado así durante la jornada Big Data y resultados en Salud – Centro de Excelencia , organizada por el Hospital Universitari i Politècnic La Fe de Valencia, con la colaboración de Novartis. «El objetivo es proporcionar una perspectiva de los beneficios, y los retos de la gestión del Big Data como parte de la transformación del modelo sanitario, así como en la medición de los resultados en salud», ha comentado el market access head de Novartis, Matías Pérez.
En este sentido, el doctor Valdevieso, ha comentado que las TiC Big Data permiten identificar las necesidades de los pacientes, mejorar la efectividad de las intervenciones de los profesionales y en definitiva conocer mejor las patologías para predecirlas y poder ofrecer una atención más personalizada.
Asimismo, durante el encuentro, los expertos en nuevas tecnologías en sanidad y los participantes han debatido en torno a los diferentes temas vinculados al ámbito del Big Data en salud como son la evolución de las TiC en este sector, los retos para la investigación, la privacidad o la evaluación de los resultados en salud, entre otros.
«Este cambio de paradigma en la sanidad hace que se utilice el Big Data como una herramienta para la medición de resultados, su monitorización y la toma de decisiones médicas para orientarlas hacia la creación de valor», ha apostillado el experto.
Finalmente, ha aseverado que el futuro vendrá condicionado por los actuales cambios en el entorno sociosanitario, marcados por el envejecimiento de la población y el consecuente aumento de la cronicidad, algo en lo que el Big Data también puede facilitar la gestión sanitaria.
«En este sentido, utilizando analítica avanzada se ha desarrollado un modelo de predicción que identifica a pacientes con enfermedades crónicas más complejas, con el objetivo de detectar sus futuras descompensaciones, para así prevenirlas introduciendo a los pacientes en programas de gestión de casos que garanticen su estabilidad», ha zanjado Almiñana.
