Cas d'Èxit | Hospital del Mar i Grup Ferrer
Projecte destinat a entendre milers d'altes mèdiques de les quals es disposa i extreure intel·ligència clínica d'elles
Folksonomy Text Analytics permet extreure extraer informació de dades no estructurades, ja siguin en format de text, imatge, vídeo, àudio, etc.
OBJECTIU
Com a objectius immediats s'estableixen les següents consultes:
- Objectiu 1: saber amb quin tractament hipoglucemiant tenim tractats als pacients amb malaltia renal i quina tractament se'ls ha canviat.
- Objectiu 2: descobrir quins pacients amb antecedents d'inhibidors del sistema renina angiotensina porten inhibidors a l'alta.
- Objectiu 3: saber quins pacients que en antecedents no tenen un quadre de depressió prenen un medicament antidepressiu (grup N06A)
ESTRATÈGIA
Gestionar a través de la capacitació de l'equip de treball ha pres la forma de tres tipus de big data
- Big data descriptiu: per a avaluar resultats de salut, identificar relacions prèviament desconegudes, connectar totes les fonts de dades generades.
- Big data predictiu: els ha permès predir successos clínics.
- Big data prescriptiu: prendre decisions en temps real basades en bones pràctiques.
RESULTATS
- Extreure de manera automàtica totes les variables dels pacients atesos filtrant pels criteris de cerca desitjats.
- Extracció de coneixement de les dades no estructurades d'altes.
- Suport per a la presa de decisions en temps real.
- Determinar l'epidemiologia de la població, generar hipòtesi de recerca clínica, fer estudis observacionals, predir casuístiques clíniques abans que ocorrin.
- Resposta a l'objectiu 1: 39,91% dels pacients que ingressen en nefrologia són diabètics, un total de 651, dels quals 89 són tractats amb metformina.
Anàlisi de més de 1.600 altes mèdiques
Obtenció de resultats en poc temps
Presa de decisions en temps real
Altres casos d'èxit
Vols saber què podem fer pel teu negoci?