WORKSHOP WERFEN Ciencia de los datos. La inteligencia de negocio aplicada a la información del laboratorio

Transcripción

1 WORKSHOP WERFEN Ciencia de los datos. La inteligencia de negocio aplicada a la información del laboratorio Ciencia de datos: la información del laboratorio Fernando Cava Valenciano fernando.cava@unilabs.com

2 Ciencia de los datos. en el escenario de la salud La salud es una prioridad Los objetivos centrales establecidos por el European Commission 3th Health Programme Prevención Personalización La globalización nuevos retos

3 Pensemos en el volumen de datos, registros que manejamos en relación con el cuidado de la salud. Antes, los datos se introducían, consultaban y borraban (al menos tras cierto tiempo) hoy se almacenan Cuántos datos? Hay cientos de campos relacionados, miles de peticiones, millones de resultados..

4 Inteligencia de negocio Lo que no crea valor, no sirve como parte del negocio y es potencialmente prescindible. Se trata de que ese valor se perciba como tal, como algo diferencial, por aquellos a quienes prestamos servicio

5 Por qué es importante? La información Ayuda a tomar decisiones Es un valor de nuestras organizaciones (hay que protegerla) Crea históricos (hay que aprovecharla y utilizarla) Lo contrario NO SERIA INTELIGENTE La utilidad del tratamiento y explotación de datos no es nueva

6 y actualmente? Les hace diferentes al resto, mejores en su ámbito les ayuda a ofrecer mas valor

7 El Laboratorio.. Repetimos el dato del 70%. Tenemos un convencimiento de que no se aprovecha (ni aprecia) el laboratorio en todo lo que vale. Pero quizás tampoco desde el laboratorio hemos realizado todo el esfuerzo necesario, o no hemos convencido a nuestros compañeros de viaje (proveedores dx y STI, HCE ) para demostrar que podemos ser un key partner para crear valor valor para quien? Qué ofrecemos? Resultados (datos) Ciudadanos (pacientes) Clínicos Organización Admon. Informes Información

8 El análisis de la información VALOR Qué debo hacer? acciones decisiones RESULTADOS (OUTCOMES) What does it mean? SEMÁNTICA DATOS Dificultad y sofisticación

9 Con qué contamos? Sil Middelware Hojas de calculo Paquetes estadísticos Voluntad y Ánimo Hay dos factores necesarios para el éxito: Disponer de una masa crítica (incluyendo a todos los actores) necesaria para identificar CASOS DE USO, elementos fundamentales que realmente generan valor y marquen la diferencia. Disponer de una/s verdadera/s herramienta/s de data analytics integradas y orientadas a estas necesidades del usuario de laboratorio: Fácil, intuitivo (no somos informáticos) para que se utilice Que aporte este valor real Que integre las mayores fuentes posibles

10 En qué nivel estamos? Que hacemos ahora con mucho esfuerzo, tiempo y/o limitaciones? Que deberíamos hacer que no hacemos? Qué podríamos hacer? Utilizar todos los datos del laboratorio, para producir información ÚTIL (valor) mediante vías alternativas al informe de resultados.

11 Qué Podemos hacer? Algunos casos de uso, nuestra experiencia en generar valor desde el Laboratorio 1-Cuadros de mando e indicadores 2-Analisis de variabilidad, benchmark, patrones, promover uso racional 6-Informes diferentes inteligentes personalizados 3-Gestión de la demanda 5-Seguridad del paciente 4-Mapas epidemiologicos

12 Qué nos falta?

13 CIENCIA SOBRE LOS DATOS CONOCIMIENTO RESPUESTAS

14 Muchas gracias Ciencia de datos: la información del laboratorio Fernando Cava Valenciano