La calidad de datos ayuda a mejorar la gestión de los centros hospitalarios y optimizar la investigación en salud.

Investigadores de la Universitat Politécnica de València (España), pertenecientes al laboratorio de Ciencia de Datos Biomédicos BDSLab-ITACA, han desarrollado una nueva metodología para medir la Variabilidad de los Datos Biomédicos masivos, que ayuda a la reutilización de datos de múltiples centros en investigación clínica, así como a mejorar la gestión clínica y optimizar la planificación en los centros hospitalarios, entre otras ventajas. Su trabajo ha sido seleccionado como uno de los más relevantes en el área de Big Data aplicado a Salud por la Asociación Internacional de Informática Médica, que lo ha incluido en una edición especial de su anuario con motivo de su 50 aniversario- El método diseñado permite analizar la calidad de los datos biomédicos con el fin de aprovechar al máximo los recursos existentes en los servicios de salud y extraer así el conocimiento más fidedigno y confiable, en beneficio tanto de los propios centros y pacientes, como de la investigación médica. Actualmente, la investigación y toma de decisiones en entornos biomédicos dependen en gran medida de los datos almacenados en los sistemas de información. En consecuencia, una falta de calidad en los datos puede tener consecuencias directas o indirectas en la salud pública, así como en la atención de los pacientes, u obstaculizar la reutilización de datos para investigación, ensayos clínicos o políticas sanitarias.  “El método que hemos desarrollado permite evaluar y ayuda a asegurar la calidad de la información biomédica a nivel global. En este campo, nos encontramos a menudo con problemas como la diversidad de fuentes de los datos –hospitales, centros de salud, etc. de diferentes Comunidades- así como de políticas de atención sanitarias o simplemente los modelos de adquisición de datos. Caracterizar esta variabilidad es fundamental para contribuir a una mejor gestión de la práctica clínica”, explica Juan M. García-Gómez, investigador principal del BDSLab-ITACA de la UPV. (Foto: UPV) Según explican los investigadores del BDSLab-ITACA de la UPV es necesario medir la variabilidad de las Historias Clínicas Electrónicas (HCE) entre sus fuentes de creación y a lo largo del tiempo, para que los médicos e investigadores puedan usar mejor la información que contienen, y así dar un mejor servicio a los pacientes.  “Cuando estos datos presentan diferencias o errores sistemáticos entre fuentes o en determinados periodos de tiempo, generalmente asociados a una falta de calidad, hay que considerar si se integran y combinan para su uso o si es necesario corregirlos previamente para asegurar su utilidad posterior. Disponer de la información adecuada y de calidad de la HCE resulta imprescindible para una correcta toma de decisiones clínicas, para optimizar los recursos sanitarios y para una adecuada investigación a partir de datos de la HCE, tendencia actual en la investigación clínica”, apunta Carlos Sáez, investigador del grupo BDSLab-ITACA de la Universitat Politécnica de València. El trabajo desarrollado por los investigadores de la UPV les ha abierto las puertas para colaborar en el grupo para el aseguramiento de calidad de la información sanitaria del proyecto European Institute for Innovation through Heath Data, que pretende ofrecer unas métricas y procesos de mejora de los datos clínicos en el ámbito internacional. Como resultado de dicha colaboración, los investigadores del BDSLab-ITACA han consensuado y propuesto un estándar europeo de calidad de datos biomédicos, así como las herramientas necesarias para su evaluación. Para validar la utilidad de esta metodología, los investigadores de la UPV la aplicaron al análisis de la calidad de datos del Registro de Mortalidad de la Comunitat Valenciana. Su trabajo permitió ratificar los motivos del brusco cambio en las estadísticas de defunciones a partir de 2009, entre otros hallazgos relacionados con la variabilidad en las distribuciones estadísticas del Registro.  “Detectamos diferentes factores de variabilidad: un cambio en el Certificado de Defunción, anomalías mensuales debidas a datos incompletos, grupos de Departamentos de Salud con prácticas de codificación aisladas, Departamentos anómalos…. Este estudio aportó un valioso conocimiento sobre la calidad y variabilidad del Registro de cara a la reutilización de dichos datos en decisiones de Salud Pública e investigación, así como para mejorar la calidad de los procesos de adquisición de datos futuros.” Los investigadores Juan M García-Gómez y Carlos Sáez prevén que la tendencia mundial que se ha generado para evaluar la calidad de los datos biomédicos producirá una mejora significativa rápidamente, lo que repercutirá en mejores resultados de investigación médica traslacional, el aprendizaje continuo basado en casos multicéntricos en hospitales y una atención al paciente más precisa. (Fuente: UPV)
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