Internet médico de las cosas y big data en la atención sanitaria

Proyectos

Aplicaciones Móviles

Ejemplos:

Zio Patch (sensor de ritmo cardíaco y ECG):

Dispositivo que monitorea la actividad cardíaca y detecta anomalías.

Myo (controlador de movimiento para ortopedia):

Dispositivo que ayuda en la rehabilitación y terapia física.

Collaborative Cancer Cloud

Proyecto conjunto de Intel y la Universidad de Ciencias de la Salud de Oregón:

Plataforma de análisis de alto rendimiento para datos médicos privados.

Aplicaciones iniciales en investigación del cáncer:

Uso de la plataforma para analizar datos y avanzar en la investigación del cáncer.

Desafíos Tecnológicos

Privacidad y Seguridad de Datos

Cumplimiento de la legislación de protección de datos

Preocupaciones éticas y legales:

Desafíos relacionados con el uso ético y seguro de los datos de los pacientes.

Fragmentación de Datos de Salud

Necesidad de una estructura de datos unificada y normalizada para la integración de datos

Desafíos Fiscales y Políticos

Modelo de Pago por Servicio vs. Cuidado Basado en el Valor

Incentivos para el uso de tecnologías que reducen visitas innecesarias al consultorio

Inhibición de tecnologías que facilitan interacciones no presenciales

Conceptos proncipales

mIoT (Internet Médico de las Cosas)

Integración de IoT y aplicaciones móviles con telemedicina

Combinación de tecnologías IoT con dispositivos móviles para mejorar la atención médica a distancia.

Beneficios

Experiencia mejorada para el cliente

Contención de costos

Mejoras en procesos de trabajo y productividad

Nuevos modelos de negocio

Análisis de Big Data

Impacto en

Toma de decisiones en tiempo real

Procesos empresariales

Disrupción digital en salud

Uso de tecnologías avanzadas para acelerar el procesamiento y análisis de dato

Mayor énfasis en extraer conocimientos significativos de grandes conjuntos de datos.

IoT (Internet de las Cosas) en Salud

Desafíos

Interoperabilidad de dispositivos

Necesidad de estándares comunes para que diferentes dispositivos puedan comunicarse y trabajar juntos.

Fragmentación de datos

Datos dispersos entre diferentes sistemas y dispositivos, dificultando su integración y análisis

Preocupaciones de privacidad

Riesgos asociados con la recopilación y almacenamiento de datos sensibles de salud.

Aplicaciones

Administración automática de terapias

Rastreo de datos de salud en tiempo real

Monitorización constante de indicadores de salud

Red de dispositivos físicos conectados que recopilan, comparten y analizan datos a través de internet.

Big Data en Salud

Desafíos

Cuestiones éticas y legales:

Desafíos relacionados con la privacidad y el uso ético de los datos de los pacientes.

Aplicaciones

Investigación en salud

Análisis de datos para identificar patrones y correlaciones en grandes poblaciones.

Toma de decisiones en tiempo real

Mejora de procesos clínicos

Uso de datos para optimizar procedimientos médicos y tratamientos

Análisis de grandes volúmenes de datos heterogéneos, rápidos y variados para extraer conocimientos significativos

Dispositivos y Aplicaciones Móviles en Salud

Funcionalidades

Seguimiento de síntomas

Educación en salud

Coordinación de cuidados

Análisis colaborativo de datos

Necesidad de que los sistemas de salud puedan comunicarse entre sí.

Dificultades en la recopilación y unificación de datos de múltiples fuentes.

Desafíos en la recopilación y consolidación de datos de diferentes fuentes.

Necesidad de que los sistemas y dispositivos puedan trabajar juntos de manera efectiva.