Big Data: predecir para prevenir en la acción social y sanitaria

reporbigdata 1Hace más de treinta años que el Big Data es utilizado por las empresas privadas para mejorar la experiencia de la clientela y la eficiencia de los procesos de negocio en campos tan diversos como el transporte, la banca, los seguros y el comercio, entre otros, pero todavía no se aplica de forma habitual en el Tercer Sector Social. Por eso nos preguntamos qué es el Big Data y qué aplicaciones tiene en el Tercer Sector.

Escrito por: Laura López

 

El Big Data es una herramienta que puede ayudar a conocer la evolución previsible de las necesidades sociales que puede haber en un territorio a nivel de comunidad. Como herramienta, "analiza los datos agrupados según las características de la población, que darán una serie de variables para poder determinar unos patrones", explica Pilar Rodríguez, vicepresidenta de la Fundación iSocial, quien añade que el Big Data nos puede "aportar evidencias que nos ayuden a planificar y a enfocar nuestra manera de organizarnos hacia modelos más predictivos y preventivos".

 

Modelos predictivos y preventivos
El beneficio más grande del Big Data en cuanto al Tercer Sector es que puede ayudar las entidades y los sistemas de servicios sociales y de salud a predecir y prevenir diferentes situaciones, como por ejemplo enfermedades, trastornos de salud mental, necesidades básicas de vivienda, comida, educación, suministros, identificación de personas en riesgo de exclusión social y protección de la menor, entre otros. "El objetivo de la utilización del Big Data en el ámbito social es prevenir situaciones para disponer de los recursos, y conocer las necesidades reales actuales y las que pueden venir en el futuro", explica Rodríguez.

 

 "Es importante potenciar el enfoque preventivo y avanzar hacia la personalización de los servicios", Pilar Rodríguez

 

De hecho, la tendencia es utilizar todo tipo de datos (sanitarios, a nivel socioeconómico, de paro, violencia, etc.) para "conformar un perfil que dé información de las posibles enfermedades y situaciones de riesgo que puede tener una persona, y a partir de aquí poner en marcha los mecanismos necesarios para minimizar los efectos o hacer pretratamientos", dice el doctor Josep Maria Picas, consultor internacional en el desarrollo de las TIC en el entorno sanitario. Esto es lo que se conoce con el nombre de modelos predictivos y preventivos. "Trabajando los datos que hay alrededor de las personas se puede utilizar esta información de forma predictiva para detectar problemas", especifica. 

 

Falta de homogeneidad
El gran problema actualmente es que dentro del ámbito social no hay sistemas de información unificados, aunque sí se genera mucha información; y cuando tanto la administración como las entidades tienen que planificar, no tienen datos homogéneos de todos los territorios. "Solo sabemos lo que estamos haciendo a nivel individual, pero no sabemos si realmente en el territorio hay más necesidades", comenta Rodríguez. Ahora la actuación es muy reactiva porque hay una necesidad y se actúa, pero con el Big Data se pueden unificar datos de diferentes fuentes y sacar mucha información: "Si todos estos datos los enriquecemos con las variables que podemos obtener desde Servicios Sociales y desde los servicios de Salud, esto nos puede ayudar a prevenir situaciones de riesgo", especifica.

 

Cambio en los modelos de actuación
Si las entidades y los servicios públicos incorporaran el Big Data dentro de su dinámica de trabajo, esto los llevaría a trabajar de otro modo, "seguramente a hacer cambios en la cartera de servicios sociales, a cambiar y mejorar los modelos actuales de actuación; continuaría habiendo los modelos intervencionistas asistenciales, pero también habría que añadir el modelo preventivo", explica Rodríguez. 

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Como el Big Data aporta evidencias que ayudan las entidades a planificar, "cuando planificamos algún tema muy concreto a través de un servicio determinado, esto nos llevará a nuevas maneras de organización y a dar un paso más hacia la gestión del cambio", continúa. Por eso Rodríguez remarca que "es importante potenciar el enfoque preventivo y avanzar hacia la personalización de los servicios y ver todos los cambios que esto aportará a nivel organizativo y de modelo".

 

Además, en la tarea relacionada directamente con la extracción y el tratamiento de los datos, también se tendrían que incorporar nuevos perfiles profesionales. Se necesitarían personas expertas en Big Data (personal especializado en programación e informática), puesto que hay que identificar tipología de usuaria, características sociodemográficas, económicas, laborales, familiares y de vivienda, entre otros; y todos estos datos se trabajan con logaritmos y se generan unos patrones que habrían de saber tratar estas profesionales. También se necesitarían expertas en los servicios públicos, y profesionales del tercer sector social que trabajan con las personas usuarias para hacer toda la tarea posterior de aplicación de la información.

 

El caso de la salud mental
La aplicación del Big Data en el ámbito de la salud mental tiene algunas características propias. Históricamente, las historias clínicas de las personas que se habían hecho en los hospitales y a la atención primaria no tenían una orientación psiquiátrica, y las personas profesionales de la psiquiatría han tenido que construir sus propias. Actualmente hay datos de salud mental, y "acostumbran a ser bastante buenas; el problema de Catalunya es que cada centro de salud mental depende de una aproximación determinada", explica el doctor Josep Maria Picas, especialista en TIC, y "hay una elevadísima fragmentación con una carencia clara de liderazgo por parte del Departamento de Salud", añade. Por lo tanto, dice, como el sistema de salud mental está fragmentado en cuanto a la provisión de servicios, la unificación de la información es más complicada, y este "es un problema genérico de toda la sanidad catalana".

 

"La más grande, más correcta, más depurada y más buena base de datos que tenemos es la de la atención primaria", Josep Maria Picas

 

¿Y de dónde es mejor sacar los datos de salud mental? Picas explica que "la más grande, más correcta, más depurada y más buena base de datos que tenemos es la de la atención primaria". En los hospitales públicos también hay datos en la medicina especializada, pero hay unos cuantos hospitales del Instituto Catalán de la Salud (un 20%) que tienen un único sistema; en cambio, los otros hospitales (el 80%) tienen sistemas variados. Y en el caso de los departamentos de psiquiatría de los hospitales utilizan el sistema de atención primaria, pero también los sistemas propios; "entonces, aquí ya tenemos alguna complicación en el tratamiento de los datos".

 

Por otro lado, las personas con trastornos de salud mental, explica Picas, tendrían más facilidad a la hora de obtener beneficios del Big Data, porque los datos que se tratan en psiquiatría están muy trabajados por los equipos psiquiátricos, y "la complicidad de las personas profesionales que hacen atención psiquiátrica es más alta incluso que en el sector sanitario tradicional; a más, en el sector de la psiquiatría siempre ha habido más sensibilidad en cuanto a la prevención de los trastornos de salud mental". Por lo tanto, aclara, "la necesidad de complicidad entre la persona que atiende en salud mental y la persona paciente es más elevada porque forma parte de la actuación terapéutica". Además, a través del Big Data, el personal sanitario puede avisar las personas que en un futuro pueden tener una problemática psiquiátrico, y "ayudarlas a gestionar las crisis o a pedir asistencia antes la situación no se agrave".

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