El Servicio Madrileño de Salud (Sermas) extiende por cuatro años el uso de la plataforma de análisis de datos sanitarios. Este sistema de Big Data permite monitorear en tiempo real la situación de salud en la región y crear modelos predictivos. Así se logra optimizar y planificar los recursos para mejorar la capacidad de respuesta ante eventos como olas de calor o picos de gripe estacional que afectan a la población.
«Esto asegura la calidad del servicio y permite comprender las variables que influyen en la ocupación de urgencias en cada momento», explicaron desde la Comunidad de Madrid. El Consejo de Gobierno aprobó una inversión de 3,2 millones de euros para ampliar la plataforma hasta 2028.
El Big Data Analytics de Sanidad recopila el historial clínico de los pacientes y analiza las incidencias a lo largo del año. Con esta información, se puede planificar la cantidad de camas necesarias en un hospital, el personal requerido en urgencias o el refuerzo de los centros de Atención Primaria en áreas con mayor demanda. Además, este sistema permite prever qué recursos serán necesarios durante los picos de gripe estacional o en épocas de calor intenso.
Gracias al catálogo de información y al cruce de datos, la plataforma permite identificar las probabilidades de ingreso en las Unidades de Cuidados Intensivos según variables clínicas como la edad o enfermedades crónicas. También puede calcular la mortalidad de pacientes hospitalizados con diagnóstico de infarto agudo de miocardio o predecir el número de fracturas de cadera.
La plataforma está diseñada para garantizar la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos, tanto en su acceso como en su procesamiento. De esta manera, los gestores y profesionales del Sermas se benefician en sus labores asistenciales, docentes e investigativas al contar con conjuntos de datos agregados y anónimos dinámicamente para desarrollar diversos proyectos de I+D+i.
