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Próxima parada: ¡Big Data?
Inforsalud Marzo ‘14
Índice
1. Big Data. Paradigma o Moda
2. Arquitectura de Nueva Generación
3. Casos de Uso
4. Referencias
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Big Data. Paradigma o Moda
MODA. Uso, modo o costumbre que está
en boga durante algún tiempo
PARADIGMA del Griego Paradeima = Modelo, tipo, Ejemplo
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Big Data. Paradigma o Moda
“Tenemos por primera vez una economía
basada en el recurso clave –Informaciónque además es renovable, y autogenerativo”
Big Data es el “siguiente” recurso natural de los Sistemas de Información
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Big Data. Paradigma o Moda
Sistemas Operacionales
Integración de Datos
Información “disponible” no analizada
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Big Data. Paradigma o Moda
Hexa
Peta
Tera
Giga
Mega
Kilo
mes
sem
día
6
hora
min
seg
…
ms
Big Data. Paradigma o Moda
El porcentaje de datos disponibles que una empresa puede analizar decrece en relación proporcional a la disponibilidad
de los mismos.
Datos DISPONIBLES
para una organización
Volumen Datos mundiales
2009
2010
2011
2018
0,8 Zb (*)
1 Zb
1,8 Zb
estimado 35 Zb
Datos que una organización
puede PROCESAR
(*) Zb (Zettabyte) = 10 3 Exabyte = 10 6 Petabyte = 10 9 Terabyte
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Big Data. Paradigma o Moda
Datos transaccionales
y de aplicación
Datos Máquina
(M2M)
Datos Sociales
Contenido
Empresarial
• Volumen
• Velocidad
• Variedad
• Variedad
• Estructurado
• Semiestructurados
• Throughput
• Ingestión
• Altamente
desestructurados
• Altamente
desestructurados
• Veracidad
• Volumen
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Big Data. Paradigma o Moda
Volumen
Datos en Reposo
Deben procesarse
TB-EB
Velocidad
Variedad
Datos en Movimiento Datos con múltiples
formatos
Datos en “streaming”,
no almacenados,
decision necesaria en
ms
Estructurados, no
estructurados,
texto, multimedia
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Veracidad
Datos ruidosos
Fiabilidad de los datos:
desfasados, incompletos, conflictivos,
irónicos, equivocados,
vagos, erróneos
Arquitectura de Nueva Generación
Posibilidad de analizar mayores volúmenes de información
TRADICIONAL
Información
disponible
BIG DATA
Análisis de
TODA la
Información
disponible
Información
Analizada
Analiza pequeños conjuntos de datos
Analiza TODA la Información
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Arquitectura de Nueva Generación
Menor esfuerzo en la carga y limpieza de datos
TRADICIONAL
BIG DATA
Poca cantidad de
información
cuidadosamente
organizada
Grandes
cantidades de
información
desordenada
Cuidadosa limpieza de la información
ANTES de analizarla
Análisis de la información como está.
Limpieza según se necesite
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Arquitectura de Nueva Generación
Los datos y CORRELACIONES aportan nuevo valor a la información
TRADICIONAL
Hipotesis
Respuestas
BIG DATA
Preguntas
Datos
Conocimiento
Datos
Comenzamos haciendo hipótesis y
probamos contra los datos
seleccionados
Exploración
Correlación
Se exploran TODOS los datos y se
identifican correlaciones
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Arquitectura de Nueva Generación
Los datos “in motion” ofrecen decisiones en tiempo real
TRADICIONAL
BIG DATA
Datos
Análisis
Datos
Repositorio
Análisis
Conocimiento
Conocimiento
Se analizan los datos DESPUÉS de que
han sido procesados y archivados en un
Data Warehouse o Data Mart
Los datos se analizan “in motion”, como
son generados, en Tiempo Real
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Arquitectura de Nueva Generación
• Todo tipo de datos
– Volumenes extensos
– Contenidos de valor pero dificiles de extraer
– Puede ser extremadamente sensible a la velocidad de proceso
• Big Data es un término ampliamente usado porque la tecnología hace posible analizar TODA la información
disponible
“Big data describe una nueva generación de tecnologías y arquitecturas diseñadas para
la extracción economica de valores a partir de ingentes volumenes de una amplia
variedad de datos, habilitando alta velocidad en la captura, descubrimiento y/o analisis.”
Source: Matt Eastwood, IDC
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Arquitectura de Nueva Generación
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2- En sanidad. Para hacer Qué?
Big Data en Sanidad para predecir, prevenir y personalizar
Investigación Genómica
Autocuidado
Operativa Clínica
El mundo de la salud
genera una ingente
A partir de la
Estamos asistiendo al
cantidad
y
variedad
de
secuenciación del genoma
aauuggee ddee
ddaattoos s ttaannttoo
humano completo. La
nnuueevvaass
estructurados como no
inteligencia de toda esa
herramientas que nos
información nos conducirá estructurados (recetas e
ayudan a ayudarnos a
informes escritos a mano,
a un nuevo nivel en
nosotros mismos.
grabaciones,
imágenes,
sanidad, a la llamada
Combinando los sensores y
etc). El procesamiento y
medicina personalizada,
los smartphones con el
análisis de todos estos
saber el tratamiento
poder de Big Data
datos puede generar
correcto para el paciente
podemos prevenir, evitar o
nuevas formas de
correcto
mitigar enfermedades.
inteligencia y propiciar una
operativa clínica más
efectiva y eficaz
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Mejora en la atención
sanitaria
De las áreas más
interesantes de aplicación
de Big Data es, la propia
gestión de la atención
sanitaria, bbiieenn
ddeesdsdee eell llaaddoo
ddee las aseguradoras o
desde las administraciones
públicas. Las plataformas
actuales permiten explorar
y medir, en segundos,
billones de datos clínicos ,
de gestión, financieros o
de las redes sociales para
ofrecer inteligencia de
negocio
3- Fuentes de información en BIG DATA
Fuentes de información en BIG DATA
• Atención Primaria y Especializada
Historia Clínica
Electronica
• Prescripción y dispensación
farmacéutica
• Imagen Medica
• Imágenes “no radiológicas
• Actividad de urgencias
Genómica
• Bancos de DNA
Estilo del vida
• Hábitos y
estilos de vida
• Morbilidad
• Mortalidad
Salud Pública
• Registro de enfermedades prevalentes
• Datos disponibles
• Datos en curso
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4- Nuevos Servicios en Sanidad gracias al Big Data
Nuevos servicios gracias a BIG DATA
Tipología de Servicio
Fuente Información
• Diseño de modelo predictivos en base a características comunes de la población
que ha presentado determinadas patologías, identificando población de riesgo e
informándolos a tiempo para la prevención y detección precoz (Identificación y
comunicación a personas con riesgo de un ICTUS)
• Asistencia Adecuada
• Historia Clínica
Electrónica
B
• Investigación de las patologías mas prevalentes a partir de datos genéticos
(Identificación de las principales característica de patologías como cáncer y
esquizofrenia.)
• Asistencia Adecuada
• Banco de ADN
C
• Identificación de les tendencias de las patologías que sufre la población en base a la
estudios estadísticas epidemiológicos.
• Asistencia Adecuada
• Salud Pública
• Innovación Adecuada
• Historia Clínica
Electrónica
D
• Determinación de la seguridad y eficacia de nuevos tratamientos en base la
definición y análisis de indicadores clave
• Proveedor Adecuado
• Salud Pública
E
• Optimización de estudios clínicos y que empresas farmacéuticas pagarían para la
obtención de información de valor para el desarrollo de nuevos fármacos
• Innovación Adecuada
• Historia Clínica
Electrónica
A
• Innovación Adecuada
• Salud Pública
F
• Óptima gestión de los recursos en base a su disponibilidad geográfica y según la
actividades asistenciales en las áreas de salud
• Proveedor Adecuado
• Historia Clínica
Electrónica
• Salud Pública
G
• Identificación de los principales factores de riesgo en la aparición de patologías y
fomentar hábitos saludables en la población, aconsejando de esta manera que la
población esté informada y se corresponsabilice en la prevención
• Estilo de vida
Adecuado
H
• Investigación de los motivos de las readmisiones para ahorrar costes en los
centros sanitarios
• Asistencia Adecuada
• Estilo de vida
• Valor Adecuado
• Historia Clínica
Electrónica
• Salud Pública
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5- Algunas iniciativas
National Health Service (NHS).
La iniciativa Prescribing Analitycs en su primer trabajo ha
analizado las recetas de dos estatinas (fármacos utilizados
para disminuir el colesterol en sangre) prescritas en el
National Health Service (NHS). Las estatinas originales se
venden con su marca comercial y tienen una alternativa en
forma de medicamento genérico mucho más barato. Lo que
hace el estudio es representar en un mapa de Inglaterra las
porcentajes de estas estatinas por marcas y genéricos,
obteniendo una representación visual
de la prescripción muy impactante y que permite
identificar posibles ahorros (potenciales) en el gasto
producido por estos medicamentos.
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Departament de Salut (AIAQS)
Se quiere implementar un modelo que
permita facilitar las grandes cantidades de
datosque se generan continuamente en el
sistema de salud de Catalunya a todos los
agentes que intervienen o tienen capacidad
para mejorar la salud de la población:
ciudadanía, profesionales, investigadores,
gestores, organizaciones sanitarias,
gobiernos, empresas, centros de
investigación, centros tecnológicos,
empresas de tecnología sanitaria, etc.
Infografía en TicBeat
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El Instituto de la Universidad de
Ontario detecta los síntomas de
neonatos con anterioridad
• Ejecuta analítica en tiempo real utilizando
datos fisiológicos de los neonatos
• Correlaciona datos continuamente de
monitores médicos para detectar cambios
sútiles y alertar al personal médico antes
• El sistema avisa a los cuidadores de
posibles complicaciones
Beneficios:
• Ayuda a detectar condiciones de amenaza
hasta 24 horas antes
• Reducción de mortandad infantil y mejora
de los cuidados de los pacientes
Detección de Síntomas en Tiempo Real
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Bureau Salud Asiático reduce
errores de diagnóstico
Necesidad
•
El servicio telemédico de diagnóstico por
imágenes tiene como objetivo aumentar la
salud rural
•
Automaticamente mueve y analiza grandes
collecciones de imágnes buscando anomalías
y enfermedades
•
Hace posible que radiólogos y patólogos
analicen 1000s imágenes de pacientes cada
día
Mejoras esperadas:
Análisis de Imágenes para Diagnósis
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•
Reducción en errores de diagnóstico
•
Resultados mejorados aprovechando el
tratamiento médico de casos similares
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