--- title: La analítica de datos acelera el diagnóstico y tratamiento sanitario description: Analizar el comportamiento del paciente en tiempo real, estudiar sus reacciones o niveles de ansiedad, son algunas de las posibilidades que se abren en centros de investigación. image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Stock%20images/Close%20up%20image%20of%20human%20hand%20holding%20test%20tube.%20Science%20concept.jpeg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # La analítica de datos acelera el diagnóstico y tratamiento sanitario Publicado el 13/11/19 8:00 Los análisis de los llamados antropólogos de los datos avanzan hacia nuevas formas de utilizar [Big Data e Inteligencia Artificial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/business-intelligence-o-analitica-predictiva)para detectar y tratar de forma temprana múltiples enfermedades. Insisten en que una detección a tiempo de cualquier dolencia, supone un gran paso para su tratamiento eficaz y que **las capacidades predictivas de los algoritmos (que permiten establecer patrones automáticos y utilizarlos para comparar estos datos) pueden propiciar grandes avances.** **![Close up image of human hand holding test tube. Science concept](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hubfs/Stock%20images/Close%20up%20image%20of%20human%20hand%20holding%20test%20tube.%20Science%20concept.jpeg?width=600&name=Close%20up%20image%20of%20human%20hand%20holding%20test%20tube.%20Science%20concept.jpeg)** Manejar los datos proporcionados por las imágenes cerebrales que ofrecen las resonancias magnéticas, por ejemplo, con algoritmos de aprendizaje automático que puedan adelantarse y predecir futuros casos,  analizar el comportamiento del paciente en tiempo real y estudiar sus reacciones o emplear la información de dispositivos móviles personales, que monitoricen frecuencia cardíaca, niveles de ansiedad, ejercicio o patrones de sueño, son algunas de las posibilidades que se están abriendo en muchos centros de investigación. También la robótica de los datos es capaz de aprender, interpretar y reconocer las señales de comportamiento de un niño con autismo, digamos, **ayudando a predecir su estado de ánimo y a definir patrones para mantener contacto con él, en el mejor momento posible**. Incluso, los asistentes de voz inteligentes que cuentan con IA podrán ser incluidos dentro de poco en dispositivos que puedan tener conversaciones naturales con pacientes bajo este diagnóstico. En este tema, sí conviene tener en cuenta que muchos de los datos que se pueden manejar tienen una [tipología semiestructurada o no estructurada](https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2019/10/18/whats-the-difference-between-structured-semi-structured-and-unstructured-data/?ss=big-data#37a7386a2b4d), lo que complica su gestión. Para ello, es necesario disponer de tecnologías que permitan gestionar todo tipo de dato, para introducirlos luego en herramientas de análisis avanzado. [![¿Cómo disponer de información consolidada para tener una visión única del cliente?](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/7d832da7-dc88-46e0-a4d6-9b2d6361baa4.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/7d832da7-dc88-46e0-a4d6-9b2d6361baa4) Y este es un importante desafío técnico que incide directamente sobre la práctica sanitaria. Manejar todo tipo de datos, algunos fáciles de almacenar, analizar y buscar, pero otros inclasificables para muchos sistemas, es el reto que subyace en los avances en este campo, cuando apenas el 20% de los datos actuales están estructurados, según las estadísticas. El resto no se puede ordenar por filas y columnas ni tienen un modelo de datos asociado. Hablamos de fotos, archivos de video y audio, archivos de texto, contenido de redes sociales, imágenes de satélites, presentaciones, PDFs, respuestas de encuestas abiertas, sitios web o grabaciones de centros de llamadas. **Una enorme variedad de registros que no se podían aprovechar, hasta la llegada de inteligencia artificial y el aprendizaje automático** La capacidad de relacionar estos tres tipos de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) y extraer conclusiones a partir de ellos, con tecnologías de inteligencia artificial y Big Data, resulta un gran ventaja para las compañías y la optimización de los procesos en distintas áreas . Gracias a ello, es posible aprovechar muchos tipos de registro, relacionarlos y aportarles valor e inteligencia, para facilitar, entre otras, la labor de los profesionales médicos o investigadores, con conclusiones estadísticas o cálculos avanzados, a partir de sus diferentes combinaciones. **La incoherencia en los datos es el gran peligro y aparece en el 50% de las compañías**, según estadísticas recientes. Todo ello dificulta enormemente los procesos de analítica avanzada y plantea retos para su implantación que deben resolverse por el bien del avance de la ciencia en general y del mundo sanitario en particular. [![Nueva llamada a la acción](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/596ba957-42f5-4e59-880c-347243a328d1.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/596ba957-42f5-4e59-880c-347243a328d1) Categorías: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics), [Inteligencia Artificial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/inteligencia-artificial) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [Éxito probado en proyectos emblemáticos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/exito-probado-en-proyectos-emblematicos) [Visión y experiencia de IBM en operativas de Cloud híbrido e inteligencia artificial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/vision-y-experiencia-de-ibm-en-operativas-de-cloud-hibrido-e-inteligencia-artificial) [La inteligencia artificial se sumerge en la operativa IT](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/la-inteligencia-artificial-se-sumerge-en-la-operativa-it) ### Categorías - [Big Data Analytics (261)](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - 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