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Big data en el Hospital del Mar

El centro es el primero en usar minería de datos para analizar y mejorar el seguimiento de los pacientes del Servicio de Nefrología, mediante la herramienta Bismart Folksonomy que emplea los servicios cognitivos de Azure.

El Servicio de Nefrología del Hospital del Mar es pionero en el país en la utilización del big data y de herramientas de minería de datos para mejorar la gestión asistencial de los pacientes hospitalizados, así como para la búsqueda de datos utilizados en la investigación en el campo de la nefrología. Para ello, ha probado, en una experiencia piloto en colaboración con Ferrer, la herramienta Bismart Folksonomy, basada en los servicios cognitivos de Microsoft Azure.

El proyecto, coordinado por la doctora Laia Sans, adjunta del Servicio de Nefrología del Hospital del Mar, ha consistido en analizar, de forma conjunta con la Dirección de Innovación del centro y la Dirección de Informática, los más de 1.600 informes de alta de los pacientes hospitalizados durante los años 2016, 2017 y 2018. Una vez digitalizados y anonimizados, se procedió a realizar diversas consultas para comprobar su capacidad para localizar los términos y extraer datos de interés de forma automática.

Se trata de un sistema automático de gestión en tiempo real de grandes cantidades de documentos, basado en las etiquetas y en su frecuencia de aparición.

Como explica la doctora Sans, “la aplicación de la folksonomía y de técnicas de inteligencia artificial para el análisis de datos de los informes de alta ha permitido reducir de forma notable el tiempo empleado para la extracción de información que, sin esta herramienta, se habría tenido que hacer de forma manual”.

El doctor Jordi Martínez, director de Innovación y Transformación Digital del Hospital del Mar, considera que “este proyecto se enmarca en la estrategia de transformación digital del Hospital. Nuestro objetivo estratégico es conseguir una atención más personalizada, proactiva, preventiva y predictiva, a partir del conocimiento adquirido que nos ofrece el análisis de los datos desde diferentes fuentes”. De este modo, “la obtención de datos estructurados a partir de texto libre de manera sistemática es clave para tener una visión completa de los pacientes que atendemos”.

Tres preguntas

El análisis de la utilidad de la herramienta se realizó planteando tres preguntas. En primer lugar, el porcentaje de pacientes diabéticos que ingresaron en el Servicio de Nefrología y que recibían tratamiento con metformina, el hipoglicemiante oral (medicamento que ayuda a controlar la cantidad de glucosa en sangre) más utilizado pero que, sin embargo, está contraindicado en situación de enfermedad renal crónica moderada y avanzada. La segunda pregunta hacía referencia a la actitud de los nefrólogos en relación con la suspensión o mantenimiento al alta de los inhibidores del sistema renina angiotensina (utilizados en el tratamiento de la hipertensión y de la insuficiencia cardíaca congestiva y que tienen cualidades de protección del riñón) tras un ingreso en el servicio. Y, por último, el porcentaje de pacientes que, al ingreso, recibían tratamiento con algún fármaco hipnótico, ansiolítico o antidepresivo, reflejo de la relevancia del bienestar psicológico de los enfermos renales. A pesar de la redacción poco estructurada o confusa de los informes, el sistema lograba localizar los datos.  

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