SEDISA destaca la gestión predictiva del Big Data y la inteligencia artificial en la asistencia

Analizar la utilidad y aportación de los modelos predictivos en la asistencia y la gestión sanitaria con la aplicación del Big Data y la inteligencia artificial ha sido el principal objetivo del 4º Taller #TakeData, que, bajo el título 'Modelos predictivos: datos para adelantar necesidades, detectar mejoras y optimizar los recursos. Nuevas perspectivas para la calidad asistencial', se celebró organizado por la Agrupación Territorial Astur-Cántabra de la Sociedad Española de Directivos de la Salud (SEDISA), con la colaboración de la compañía farmacéutica Takeda.

Este taller fue impartido por Enrique Onieva, que es profesor e investigador de la guipuzcoana Universidad de Deusto y director del Programa de Doctorado en Ingeniería para la Sociedad y el Desarrollo Sostenible. "La crisis sanitaria ocasionada por el Covid-19 ha puesto de manifiesto la prioridad de desarrollar y utilizar de forma estratégica, más que nunca, aplicaciones del Big Data y la Inteligencia Artificial a la asistencia sanitaria", explicó la presidenta de la Agrupación Territorial Astur-Cántabra de SEDISA, Beatriz López Muñiz.

Para Enrique Onieva, "las aplicaciones más importantes del Big Data y la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria son la gestión predictiva en la demanda, con el fin de planificar recursos, y la atención y seguimiento y cuidado personalizado de los pacientes, aportando mayor calidad asistencia". En cuanto a las áreas futuras de aplicación de la tecnología a la gestión sanitaria, según él, "lo que más priorizan los expertos es la telemedicina como cambio disruptivo, los sistemas de información en el apartado de mejora continuada y la formación y las decisiones compartidas en el soporte a la eficacia".