En los últimos años, los recursos de big data, como las historia clínicas electrónicas y los datos de salud generados por el paciente, han suscitado un enorme interés en sanidad, para monitorizar la salud y el bienestar personal y para crear algoritmos de predicción de riesgo que puedan minimizar las readmisiones hospitalarias. Sin embargo, cuando se trata de aplicar la ciencia de big data en la atención sanitaria y la investigación de la salud mental, los éxitos son relativamente escasos, hasta la fecha. Continuamos utilizando métodos primitivos para identificar y medir las enfermedades mentales, carecemos de capacidad organizativa para crear y mantener repositorios de datos longitudinales masivos, y aún tenemos que definir un modelo sólido para convertir los datos individuales en conocimiento colectivo que pueda beneficiar la atención del paciente. Nuestra investigación es un intento de abordar estos desafíos mediante el desarrollo y la aplicación de nuevos métodos de análisis de big data para poner a punto formas efectivas de diagnosticar, tratar y gestionar a pacientes que sufren problemas de salud mental, como la depresión.
Conferenciante
Jyotishman Pathak, PhD, FACMI
Frances & John L. Loeb Professor of Medical Informatics
Professor of Healthcare Policy & Research
Chief, Division of Health Informatics
Department of Healthcare Policy & Research
Weill Cornell Medicine, Cornell University
New York, NY, USA
Entrada libre con preinscripción hasta completar aforo. Pulse aquí para preinscribirse.
Organizador y contacto
Profesor Fernando Martín Sánchez
Instituto de Salud Carlos III
