Pregunta: Caso dos: el proyecto Big Data de Mercy tiene como objetivo impulsar las operaciones Aprovechar al máximo los datos que recopila es un desafío para cualquier organización, y las de la industria de la salud no son una excepción. Con sede en St. Louis, Missouri, el sistema de salud Mercy incluye 46 hospitales especializados y de cuidados intensivos, con más de

Caso dos: el proyecto Big Data de Mercy tiene como objetivo impulsar las operaciones

Aprovechar al máximo los datos que recopila es un desafío para cualquier organización, y las de la industria de la salud no son una excepción. Con sede en St. Louis, Missouri, el sistema de salud Mercy incluye 46 hospitales especializados y de cuidados intensivos, con más de 700 instalaciones para pacientes ambulatorios y consultorios médicos en Arkansas, Kansas, Missouri y Oklahoma. Con más de 40 000 empleados, incluidos más de 2000 médicos, la visión de Mercy es brindar una “experiencia de salud transformadora” a través de un nuevo modelo de atención. Con metas tan ambiciosas, Mercy tiene un gran interés en aprovechar el poder de los datos que recopila. Para hacerlo, el sistema de salud necesario para revisar es la infraestructura de gestión de datos y pasar al mundo de los grandes datos.

Para hacer ese movimiento, Mercy se asoció con el proveedor de software Hortonworks para crear Mercy Data Library, un lago de datos basado en Hadoop que contiene datos por lotes, así como datos en tiempo real (almacenados en HBase, una estructura de base de datos no relacional distribuida) de fuentes como los sistemas ERP y de historia clínica electrónica (EHR, por sus siglas en inglés) de Mercy. Según Paul Boal, director de ingeniería y análisis de datos de Mercy, "la combinación de datos de lotes básicos y actualizaciones en tiempo real se produce bajo demanda cuando se ejecuta una consulta en el sistema". El nuevo entorno Hadoop de Mercy, que contiene información sobre más de 8 millones de pacientes, contiene más de 40 terabytes de datos alojados en 41 servidores repartidos en cuatro grupos.

Además de mejorar la atención al paciente, un motivo principal para el cambio a Hadoop fue mejorar la eficiencia administrativa de Mercy, particularmente en las áreas de documentación médica y generación de reclamos. Asegurarse de que los médicos, las enfermeras y el personal de laboratorio completen la documentación necesaria para un paciente antes del alta mejora las posibilidades de que el hospital genere una solicitud de reembolso de reclamación precisa y completa. Antes de la implementación de Hadoop, el sistema de salud ya había iniciado un proceso automático de revisión de documentación. Ahora, Mercy planea hacer uso de datos en tiempo real junto con el poder de Hadoop para mejorar aún más este proceso. Por ejemplo, los especialistas en documentación pueden generar informes que les ayuden a hacer un seguimiento con los médicos con respecto a la documentación faltante durante las rondas clínicas de cada mañana. El hospital espera que el nuevo sistema genere más de $1 millón al año en nuevos ingresos basados en reclamos que reflejen con precisión los diagnósticos y tratamientos de los pacientes del hospital.

Mercy también está enfocando el poder de su nueva tecnología en áreas directamente relacionadas con la atención clínica. “Lo que estamos construyendo es una plataforma de aplicaciones clínicas en tiempo real, por lo que estamos buscando otras oportunidades para convertir eso en apoyo a la toma de decisiones”, dice Boal. Uno de estos proyectos consiste en aprovechar el entorno Hadoop para hacer un mejor uso de los datos generados por los monitores electrónicos en las unidades de cuidados intensivos (UCI) en todo el sistema de salud. Mercy ahora recopila 900 veces más datos detallados de sus UCI que antes de la implementación de Hadoop. El sistema de base de datos anterior solo podía extraer información de signos vitales de los pacientes más críticos de Mercy cada 15 minutos; el nuevo sistema puede hacerlo una vez cada segundo. El objetivo es utilizar los datos en tiempo real para un mejor análisis, como refinar los modelos predictivos del sistema de salud sobre las primeras señales de advertencia de problemas médicos que amenazan la vida en el entorno de la UCI.

Como todos los proveedores de atención médica, Mercy debe mantener un registro de auditoría para su sistema EHR. La pista de auditoría realiza un seguimiento de todos los que acceden a cualquier parte de la información del paciente a través del EHR. Además de cumplir con este requisito reglamentario, Mercy espera que Hadoop le ayude a darle un nuevo uso a los datos de la pista de auditoría, analizando los patrones de comportamiento del personal y desarrollando una mejor comprensión de cómo se realizan realmente los procesos. Y en otro proyecto relacionado con Hadoop, el personal del laboratorio ahora puede buscar rápidamente a través de terabytes de notas de laboratorio que antes eran inaccesibles.

Preguntas de pensamiento crítico

1. Una de las ventajas de una implementación de Hadoop es que proporciona un alto nivel de redundancia informática. ¿Por qué es esto particularmente importante en un entorno de atención médica?

2. Explique cómo las tres características de los grandes datos (volumen, velocidad y variedad) se aplican a los datos que recopilan los proveedores de atención médica como Mercy.

3. ¿Cómo podría Mercy beneficiarse de un modelo de datos empresarial? ¿El movimiento de Mercy hacia big data hace que sea más o menos importante que tenga un modelo claramente desarrollado que establezca las necesidades y prioridades de datos de las organizaciones?