Abstracto

Ecosistema de datos y análisis de salud pública: desde la intervención hasta la prevención de epidemias

 Arun Sundararaman

 El funcionamiento de los repositorios de datos de salud pública está a punto de sufrir una importante transformación, que pasará de la recopilación de datos posteriores a los eventos a la generación y difusión de información previa a los eventos, es decir, de la cura posterior a la epidemia a la predicción y prevención de epidemias. El ámbito de la salud pública está preparado para ampliar las capacidades de datos, las capacidades analíticas, las capacidades tecnológicas, las capacidades de proceso y las capacidades funcionales para estar listo para dicha transformación. Por un lado, esta transformación requiere la necesidad de pasar al NUEVO mundo, como "de los repositorios de datos tradicionales a las futuras plataformas de datos y análisis" que abarcan no solo datos estructurados, sino también vastos flujos y una variedad de datos no estructurados (por ejemplo, notas clínicas, notas de médicos, notas de pacientes, imágenes, pulsos de la experiencia del paciente a través de formas de datos de audio y video). Y, por otro lado, la infraestructura de datos para la gestión de epidemias requiere una amplia colaboración entre hospitales, farmacias, departamentos de servicios al ciudadano (no solo atención médica), intercambios de datos de salud y ecosistemas de salud conectados. Estas complejidades requieren tecnologías de big data de próxima generación que llevaron a las prácticas de gestión de datos de atención médica a revolucionar la gestión de la información de atención médica para abordar el desafío clave actual de que la información de atención médica se encuentra dispersa en cuatro islas diferentes de conjuntos de datos, es decir, administración de salud, datos clínicos/hospitalarios en registros electrónicos de salud, datos individuales en registros personales de salud y datos ambientales en el dominio público. Este documento cubre recomendaciones específicas sobre la transformación a plataformas de big data para conjuntos de datos epidémicos, qué aprovechar de los conjuntos de datos existentes para aprovechar las brechas y las oportunidades de datos y propone un innovador modelo de madurez de la infraestructura de big data para epidemias de salud pública para trazar el curso de esta transformación.