LA IMPORTANCIA DE LOS DATOS PARA TRANSFORMAR EL MUNDO

Dr. Cristóbal CarvajalDepartamento de Informática Biomédica

Unidad de Datos ClínicosClínica Alemana de Santiago

The world’s most valuable resource is no longer OIL, but DATA

LOS DATOS SON LA CLAVE

Pro

gres

o

2.000.000 aC 3.300 aC 1.200 aC 1780 1848 1895 1940 1973

Piedra BronceHierro

transformación de materiales transformación de energía transformación de información

Agua

Vapor

Electricidad

Combustión

Datos y Comunicación

tiempo

A partir de datos podemos generar conocimiento y tomar decisiones

WISDOM

KNOWLEDGE

INFORMATION

DATA

DECISIONSINSIGHTS

RL Ackoff. From data to wisdom. Journal of Applied Systems Analysis 16 (1989) 3–9

HOY EN DIA HAY TANTOS DATOS QUE PODEMOS PERDERNOS

¿Que pasa en 1 minuto en internet?

¿BIG DATA?

No importa el tamaño, lo que importa es el valor que obtenemos de los datos

¿COMO DEBEMOS TRABAJAR LOS DATOS?

(data-driven)

Se debe tener una metodología clara y usar las herramientas correctas

“We collect the data, we develop the models, and from these models

we develop insights, policies, and decisions.”

Munther Dahleh, Director de MIT Institute for Data, Systems, and Society (IDSS)

La ANALITICA es la llave para transformar los datos

Los datos SIN analítica son solo datos y carecen de valor

Hay que buscar el valor oculto en los datos

Además, hay que tomar decisiones adecuadas y en el momento preciso

velocidad acierto

Realizar iteraciones rápidas e incrementales hasta llegar al mejor resultado

Debemos ser dinámicos

Prueba y error “barato”

Las mejores herramientas son conocer el negocio y buscar respuestas en los datos

La herramientas son el medio para lograr la transformación.

¡Conocer el negocio es fundamental!

Sin no contamos con las herramientas adecuadas nos alejamos del objetivo…

LA persona que resuelva el problema SOLA no ayuda…. ¡TRABAJO EN EQUIPO!

v/s

NOS ENCONTRAMOS CON LOS SIGUIENTES PROBLEMAS

Hay muchas herramientas de analítica, y no son fáciles

Scenario analysis

Voice analytics

No todo está en 1 base de datos, existen datos de múltiples orígenes

Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical. Don’t Focus on Big Data; Focus on the Data That’s Big. David Reinsel, John Gantz, John Rydning | IDC White Paper | April 2017

163.000.000.000.000 GB

3.880 MILLONES

3.622 MILLONES

504 MILLONES

¡Las proyecciones de crecimiento son enormes!

¿SOLUCIONES?

Hay soluciones que permiten integrar y mejorar datos de múltiples orígenes

Distribuir el análisis aumenta rendimiento y disminuye costos

DATOS101010101010100101011010101010101010101010101010101010101101010101010100

RESULTADOSABABABAABABABAABABABABABABABAABBABABABABABABABABABABABABABABABABAB

DATOS101010101010100101011010101010101010101010101010101010101101010101010100

RESULTADOSABABABAABABABAABABABABABABABAABBABABABABABABABABABABABABABABABABAB

SIMPLIFICAR el trabajo para el equipo MULTIDISCIPLINARIO

¿COMO APLICAMOS TODAS ESTAS HERRAMIENTAS?

Debemos tener una metodología de trabajo

Problema Estrategia Analítica Solución Medir Resultados

El proceso analítico de crear valor: responder preguntas

inteligencia

valo

r

Reportebásico

Reportead hoc

preguntasdetalladas

alertas

estadística

forecast

modelospredictivos

Optimización

El proceso analítico de crear valor: responder preguntas

inteligencia

valo

r

Reportebásico

Reportead hoc

preguntasdetalladas

alertas

estadística

forecast

modelospredictivos

Optimización

¿Cuántos pacientestienen hipertensión?

El proceso analítico de crear valor: responder preguntas

inteligencia

valo

r

Reportebásico

Reportead hoc

preguntasdetalladas

alertas

estadística

forecast

modelospredictivos

Optimización

¿Cuántos de estospacientes tienen sus

exámenes al día?

El proceso analítico de crear valor: responder preguntas

inteligencia

valo

r

Reportebásico

Reportead hoc

preguntasdetalladas

alertas

estadística

forecast

modelospredictivos

Optimización

¿Que médicotiene el mejorrendimiento?

El proceso analítico de crear valor: responder preguntas

inteligencia

valo

r

Reportebásico

Reportead hoc

preguntasdetalladas

alertas

estadística

forecast

modelospredictivos

Optimización

¿Problemas con el tratamiento?

El proceso analítico de crear valor: responder preguntas

inteligencia

valo

r

Reportebásico

Reportead hoc

preguntasdetalladas

alertas

estadística

forecast

modelospredictivos

Optimización

¿Quienes tienenmayor riesgo?

El proceso analítico de crear valor: responder preguntas

inteligencia

valo

r

Reportebásico

Reportead hoc

preguntasdetalladas

alertas

estadística

forecast

modelospredictivos

Optimización

¿Cuanto será sucosto en salud el

proximo año?

El proceso analítico de crear valor: responder preguntas

inteligencia

valo

r

Reportebásico

Reportead hoc

preguntasdetalladas

alertas

estadística

forecast

modelospredictivos

Optimización

¿Cual será la tasade hospitalización

de estos pacientes?

El proceso analítico de crear valor: responder preguntas

inteligencia

valo

r

Reportebásico

Reportead hoc

preguntasdetalladas

alertas

estadística

forecast

modelospredictivos

Optimización

¿Que intervencionesgeneran el mayor

impacto al paciente?

ALGUNOS EJEMPLOS

2002 Oakland AthleticsEstrategia basada en DATOS¡Ganaron 20 juegos seguidos!5º record de la liga

2004 Boston Red Sox gana usandola misma metodología

Con los datos se ha llegado a ganar LIGA MUNDIAL de béisbol

Con datos Sanofi revierte una decisión y gana el 90% del mercado

✓ Sanofi realiza estudio en 4.062 pacientes diabéticos (2008-2011)✓ Demuestra mejor efectividad vs competencia✓ REVIERTE decisión de la G-BA✓ Alcanza 90% cobertura del mercado Alemán

Kostev K. Glycemic control after initiating basal insulin therapy in patients with type 2 diabetes: a primary care database analysis. Diabetes Metab Syndr Obes. 2015 Jan 14;8:45-8

• Pagador de Salud (German Federal Joint Committee o G-BA) decide eliminar la cobertura de Insulina Lantusde Sanofi debido a su alto precio.

Análisis de datos en tiempo real aumenta los ingresos… ¡ONE SHOT!

término del saldo de prepago

Los datos cambian los votos y por tanto el rumbo de la política

Detección en tiempo real de desastres naturales y emergencias a través de Twitter

twicalli.cl

PARA TERMINAR

DEBEMOS LLEVAR A NUESTRO EQUIPO A LOGRAR

LO EXTRAORDINARIO

Incorporar la cultura data-driven es una gran parte del trabajo

¿CON QUE NOS DEBEMOS QUEDAR?

Resumen

✓ Hay una gran oportunidad en los datos

✓ Los datos SIN analítica no tienen valor

✓ Recolecta datos, desarrolla modelos ideas, políticas, decisiones

✓ Busca una metodología de trabajo ágil y multidisciplinaria

✓ El cambio de cultura es esencial data-driven

MUCHAS GRACIAS