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El Big Data revoluciona el sector farmacéutico

Desde que nos levantamos por la mañana hasta que nos acostamos observamos y manejamos una gran cantidad de datos como, por ejemplo, los precios de los productos que compramos o las tareas que anotamos en nuestra agenda. Si nos trasladamos al sector profesional, se puede demostrar que el Big Data, una novedosa técnica para agregar datos y procesarlos, puede facilitar y agilizar entre otros muchos trabajos el del farmacéutico

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El Big Data revoluciona el sector farmacéutico
EFE/Javier Lizón

La magia del Big Data consiste en introducir un conjunto de gran volumen de datos en ordenadores muy potentes para que estas máquinas sean capaces de ver relaciones o correlaciones que la mente humana no es capaz de ver.

De una forma “más graciosa” el neurólogo del Hospital Ramón y Cajal, Ignacio Hernández, (ponente en la mesa redonda “La innovación sanitaria: nuevas herramientas tecnológicas de información de salud” del curso organizado por la Universidad Internacional Menéndez Pelayo el pasado 3 y 4 de septiembre) explica a EFEsalud que el Big Data es “todo aquello que no cabe en un Excel” mientras que, de una manera más técnica, matiza que “la estadística normal es lo que haces cuando no tienes Big Data”.

El Big Data y la farmacia

Letrero de una farmacia y cruz verde que la identifica. Efesalud.com
EFE

Dentro del ámbito farmacéutico, el Big Data es capaz de cruzar muchos datos de distintas fuentes como pueden ser los propios pacientes, ensayos clínicos o datos moleculares y celulares.

Según Ignacio Hernández esto supone una gran revolución porque “la velocidad a la que yo puedo probar nuevos fármacos de forma simulada sin la necesidad de hacer esas reacciones dentro de un laboratorio es mucho mayor”.

De una forma más clara, Hernández detalla que mediante el Big Data se pueden probar hasta 100.000 moléculas por lo que la velocidad de avance es muy grande, por ejemplo, en el caso de las enfermedades raras. “Todo es más rápido y el precio es mucho menor”, matiza.

A través del Big Data los farmacéuticos pueden recopilar datos de colegios de farmacéuticos, el número de visitas que reciben cada día a sus establecimientos, las necesidades de los pacientes, la cantidad de productos de los que disponen, sus precios…

Según el especialista, “con todos estos datos podremos tener tantas utilidades como la imaginación nos permita”.

A modo de ejemplo, Hernández señala que Alemania ganó el mundial porque hizo Big Data a través de la estrategia utilizada por los otros equipos. El neurólogo afirma que el Big Data “sirve para todo” porque tiene la capacidad de predecir y de ver realidades que a los humanos se les escapan.

La digitalización en el ámbito laboral

Tanto la industria biomédica como el sector biomédico en general, se ha resistido 30 años a adentrarse a la digitalización. Seguramente, explica Hernández, “su incentivo a la innovación es menor porque los riesgos vitales son altos, como ocurre en el caso de la medicina o la aviación”.

EFE/Toni Garriga

Sin embargo, el facultativo apunta que en otros sectores como el del ocio, la música, el cine, la banca, la inmobiliaria o los viajes ha ocurrido lo contrario.

Ya existen multitud de iniciativas de todo tipo como son las aplicaciones móviles dedicadas al autocuidado y a la salud personal. El experto señala que “ahora el trabajo consiste en ver cuáles son útiles o no”.

Cuando el Big Data esté completamente implementado, el papel de las personas se verá reducido -que no es poco- a “ser ocurrente y creativo a la hora de encontrar aplicaciones útiles para toda esa cantidad de información”.

Los trabajadores de este campo tienen que ser capaces de determinar cuáles de todos los datos de los que disponen van a necesitar y cómo los van a filtrar antes de dárselos al ordenador para que los cruce.

Un beneficio para el Estado

La propuesta del neurólogo es que las instituciones y organizaciones (públicas o privadas) “se suban cuanto antes a este carro del Big Data” porque supone un cambio disruptivo a la hora de gestionarse.

Según Hernández si uno quiere que un ordenador sea inteligente tiene que alimentarlo con muchos datos: “hay que utilizar técnicas de análisis de datos masivos como forma fundamental de mantenerse al día y continuar siendo competitivo”.

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