En el sector sociosanitario la incidencia del Big Data es relevante sobre todo por la implantación de la Historia Clínica Electrónica (EHR), por la explosión de la genómica, y debido a que la mayoría de datos que se generan son no estructuradas. Mejorar la atención sociosanitaria, hoy en día, pasa por realizar análisis basados en técnicas de estratificación y segmentación de la población según sus índices de fragilidad, así como para anticipar necesidades de los profesionales y de los propios pacientes, repercutiendo en la calidad del servicio y reduciendo costes asociados.
En este contexto pueden aportar valor los datos relacionados con los pacientes, las enfermedades y los centros sanitarios obtenidos de historias y pruebas clínicas; de datos epidemiológicos, nutricionales y genómicas; de dispositivos de telemedicina, e incluso de wearables. Analizar esta información, por ejemplo, contribuye a desarrollar sistemas de alerta inteligentes, a innovar en terapias, disponer de análisis de hiperfrecuentación, optimizar el uso de los centros, unidades y equipamientos, optimizar tiempo y recursos, a realizar proyecciones de necesidades y, en definitiva, a tomar decisiones para optimizar la gestión de los servicios sociosanitarios.
En la era del Big Data, existen importantes desafíos para gestionar, procesar y extraer el valor de grandes volúmenes de datos diversos, así como para generar nuevo conocimiento que nos permita seguir avanzando hacia una cura más preventiva, personalizada y eficiente.