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Big Data y Diagnóstico Clínico
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Introducción. Casos reales
Gripe H1N1
Vuelos baratos
Fármacos con riesgo
La revolución digital. Introducción
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Evolución: de los datos a la información
Almacenar datos
Extraer información Analizar Big Data
La revolución digital. Evolución de los datos
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Introducción. Casos reales La revolución digital. Conceptos previos
Digitalización
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Introducción. Casos reales La revolución digital. Conceptos previos
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Definición de Big Data
Big Data
Datos masivos
Datos (no) estructurados
Analítica predictiva
La revolución digital. Conceptos previos
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Origen de Big Data Tipos de datos
Estructurados No estructurados
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Cambios provocados por Big Data en el análisis de la información
Más datos
Menos exactitud
Alejamiento de la causalidad
La revolución digital. Conceptos previos
CAUSALIDAD
CASUALIDAD
N = todo
POR QUÉ QUÉ
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Gasto público en sanidad en España La revolución digital. Evolución de la salud
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100,000s scanners
100,000s usuarios
1,000,000s exámenes
Los usuarios de Siemens imaging en el mundo están generando „big data“
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Rendimiento Utilización
Dosis
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Facilitar la toma de decisiones con la información correcta, conectando con los datos actuales, comparando “Benchmarks” y colaborando con los profesionales sanitarios en todo el mundo.
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Mostrar la Utilización
Conseguir una visión real del uso de su equipo, del flujo de trabajo, estudios realizados o necesidad de personal para asegurar la rentabilidad de los activos.
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Mostrar la dosis
Identificar fácilmente los casos extremos de dosis absorbida y posibles causas. Tener una visión detallada e inmediata de la dosis absorbida, incluido equipo, protocolo, lugar y técnico.
1 Prerequisites include: wireless connection to clinical network, meeting recommended minimum hardware
requirements, and adherence to local data security regulations.
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El laboratorio clínico produce una enorme cantidad de datos diagnósticos
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Actividad • Indicadores y Cuadro de mandos. • Creación y envío automático de informes a grupos de
usuarios. • Foros online. • Explotación definible por el usuario. • Utilizable en tablets y smartphones. • Epidemiología y estudios de Sensibilidad antibiótica.
Monitorización del laboratorio • Estado del laboratorio “a tiempo real”.
Data mining • Explotación de datos sin límite de tamaño (Big Data) • Explotación de datos desagregados
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1: Adopción de una plataforma de Business Intelligence integral, 100% entorno web. 2: Capacidad de crear informes y cuadros de mandos.
3: Capacidades amplias de formatos visuales y funciones avanzadas.
4: Capacidad de realizar análisis en modo autoservicio.
5: Capacidad de alertar ante circunstancias excepcionales.
6: Posibilidad de crear foros de debate.
7: Capacidad de seguimiento de indicadores en movilidad (iOS y Android)
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8: Capacidad de realizar análisis según su ubicación.
9: Capacidades de integración con Sybase ASE y SQL Server.
10: Capacidad de trabajar bajo el sistema operativo Windows.
11: Interfaz amigable y de fácil uso.
12: Capacidad de poder exportar información a: CSV, WORD, EXCEL, PDF. 13: Posibilidad de compartir informes por diferentes mecanismos: mensajería interna y email. 14: Capacidad de navegar por la información con funciones de zoom como pueden ser: drill down, drill anywhere, drill through.
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Algunas reflexiones de futuro
Futuro Digitalización todavía incompleta: extracción y normalización
Aplicaciones de autocontrol
Información genómica->medicina personalizada
¿Es suficiente la calidad de la información?
Normas de seguridad y privacidad de la información y del conocimiento
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Pere-Enric Fernàndez Business Manager LIS Siemens Healthcare S.L.U.