Las herramientas visuales avanzan a la hora de analizar los enormes volúmenes de información que genera la comunidad sanitaria. Simpleza en la presentación de datos, detección de patrones, mejora de la atención de los pacientes y en la asignación de recursos están entre los principales motivos.
Existe una variedad de razones por las que la visualización de datos sanitarios está ganando rápidamente popularidad. En primer lugar, la abundancia de datos sanitarios que se generan cada día llevan a la necesidad de mejores herramientas para analizarlos e interpretarlos. La visualización de datos proporciona además una forma de presentar grandes cantidades de información compleja en un formato simple que los profesionales de la salud y los responsables de la formulación de políticas públicas pueden entender fácilmente.
Desde paneles interactivos, aplicaciones, widgets, infografías, gráficos en movimiento a visualizaciones geoespaciales o de series temporales, la visualización de datos de salud tiene el potencial de mejorar los resultados de los pacientes. Presentar datos en un formato más visual permite a los profesionales de la salud detectar tendencias y patrones, que pueden nutrir las decisiones de tratamiento y mejorar la atención.
Por ejemplo, estas herramientas pueden ayudar a identificar a los pacientes con alto riesgo de desarrollar determinadas afecciones, lo que permite a los médicos intervenir proactivamente. La empresa de atención médica Geisinger Health System utilizó herramientas de visualización de datos basadas en inteligencia artificial para identificar pacientes de alto riesgo que podrían beneficiarse de una intervención temprana. Como resultado, pudieron reducir los reingresos hospitalarios y los costos relacionados. Aetna, una compañía líder en seguros médicos, utilizó la visualización de datos para identificar a los pacientes que eran candidatos a recibir servicios de atención médica de alto costo e implementar así medidas preventivas, con un ahorro sustancial.
Asimismo, estas herramientas se pueden utilizar para realizar un seguimiento de la utilización de los recursos sanitarios, como camas de hospital y equipos médicos. Saint Joseph Mercy Health System utilizó el sistema iDashboards para administrar en tiempo real el rendimiento del staff: se solucionaron diversos problemas, desde la reducción de los tiempos de entrega de comidas a las habitaciones hasta la mejora del índice de cumplimiento horario de la organización en un 78,9%.
El seguimiento de las tendencias en la salud de la población es otra área importante de aplicación de la visualización de datos sanitarios. Así por ejemplo, el Departamento de Salud e Higiene Mental de la ciudad de Nueva York (DOHMH) implementa herramientas de visualización de datos mediante HealthDataViz. Al analizar datos de salud personal, como enfermedades crónicas, enfermedades infecciosas y factores de riesgo conductuales, el DOHMH obtuvo información valiosa sobre los patrones de salud de diferentes vecindarios, pudo detectar problemas de salud emergentes como asma u obesidad en ciertas áreas y orientar las intervenciones, los programas de prevención y los recursos en consecuencia.
Vale destacar que las organizaciones sanitarias se enfrentan a varios desafíos comunes cuando se trata de visualizar datos, uno de ellos es unificar fuentes de datos dispares, dado que el sector sanitario genera una gran cantidad de datos de múltiples fuentes con sus correspondientes formatos. La integración de esos datos es un proceso diverso, complejo y que lleva tiempo.
La otra cuestión es la fragmentación, dado que muchas organizaciones sanitarias cuentan con con activos de datos, repositorios y análisis aislados. Ambas coyunturas dificultan que las organizaciones médicas aprovechen plenamente sus análisis de datos y obtengan conocimientos significativos.
Por último, la falta de foco en visualización de datos en los programas de educación y capacitación para los expertos médicos es otro desafío. Se requiere un entrenamiento en los profesionales de la salud para poder entender el lenguaje visual y decodificar los patrones y las tendencias así como para transformarlos en decisiones e iniciativas concretas.
Superar todos estos desafíos requiere que las organizaciones de atención médica inviertan en soluciones de datos integradas, fomenten la colaboración entre departamentos y prioricen programas de capacitación que enfaticen la visualización de datos.
