El Sergas almacena ya más de tres petabytes de información (1.500 millones de páginas de un archivo de texto). Dispone de una estructura de analítica avanzada y big data para que los médicos, gestores e investigadores puedan analizar esa ingente montaña de datos y los resultados en salud, o avanzar en la medicina personalizada.
–El big data ha adquirido importancia en Sanidad. ¿Por qué?
–Los datos de salud son una pieza clave para hacer posible la transformación digital. Sirven, entre otras cosas, para mejorar el proceso diagnóstico, los tratamientos o dar una asistencia más personalizada. El presente y el futuro en la sanidad pública pasa por una apuesta clara y decidida en el uso de los macrodatos.
–¿Cómo se aplica en Galicia?
–La sanidad pública gallega ha construido un sólido bloque de sistemas de información donde se generan y almacenan cientos de miles de registros de datos de salud diariamente, en donde incluso el propio ciudadano envía información de su estado de salud (telemonitorización).
–El volumen de datos es cada vez más ingente...
–Los 3 petabytes de datos que ya almacena el Sergas, se incrementarán exponencialmente en los próximos años debido a la progresiva incorporación de la información genética y a la que los pacientes empiezan a generar desde su propio domicilio (diabetes, insuficiencia cardíaca o anticoagulación) a través de monitorización.
–¿Cómo se ordena?
–La Consellería de Sanidade ha desarrollado una plataforma centralizada de analítica avanzada, basada en tecnología big data, que contiene toda la información generada por la organización sanitaria durante los últimos 15 años y que integra además en ella el procesamiento del lenguaje natural. Esta infraestructura permite analizar los resultados en salud y avanzar en la medicina personalizada por parte de los profesionales.
–¿Cómo se acopla la inteligencia artificial?.
–Actualmente el Sergas posee una importante experiencia en el uso de técnicas de inteligencia artificial, de estadística avanzada, de minería de datos y de Machine Learning o Deep Learning.
