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aplicadas a &#225;mbitos como la medicina&#46; El an&#225;lisis de datos aplicado a pacientes cr&#237;ticos puede ayudar&#44; incluso en tiempo real&#44; a obtener resultados que permitan conocer las caracter&#237;sticas espec&#237;ficas de diferentes grupos de pacientes&#44; pudiendo as&#237; mejorar y personalizar la atenci&#243;n y la aplicaci&#243;n de tratamientos&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la propia revista <span class="elsevierStyleItalic">MEDICINA INTENSIVA</span> se han publicado recientemente varios estudios que aplican estas t&#233;cnicas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">2-4</span></a>&#46; Con los avances tecnol&#243;gicos y la creciente cantidad de datos generados en los entornos cl&#237;nicos&#44; el futuro del an&#225;lisis de datos en la atenci&#243;n a los pacientes cr&#237;ticos es prometedor y est&#225; destinado posiblemente a mejorar a&#250;n m&#225;s la calidad y los resultados de la atenci&#243;n m&#233;dica&#46; Los algoritmos de aprendizaje autom&#225;tico y la IA est&#225;n siendo utilizados para analizar grandes vol&#250;menes de datos cl&#237;nicos&#44; como im&#225;genes m&#233;dicas&#44; registros de salud electr&#243;nicos y resultados de pruebas de laboratorio&#46; Estos algoritmos son capaces de identificar patrones sutiles que pueden indicar la presencia de una enfermedad o el desarrollo de complicaciones en los pacientes cr&#237;ticos&#46; Esta anticipaci&#243;n podr&#237;a marcar la diferencia en la supervivencia y en la recuperaci&#243;n de los pacientes&#46; Otra &#225;rea en la que el an&#225;lisis de datos est&#225; avanzando es en la monitorizaci&#243;n continua y en tiempo real&#46; Los dispositivos m&#233;dicos est&#225;n o deber&#237;an estar cada vez m&#225;s conectados&#44; lo que permite la recopilaci&#243;n y la transmisi&#243;n inmediata y segura de datos&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Teniendo en cuenta todas las ventajas que la tecnolog&#237;a puede proporcionar al &#225;mbito de la medicina&#44; deber&#237;amos pensar y facilitar un planteamiento de recogida y de almacenamiento de informaci&#243;n que&#44; por un lado&#44; no comprometa la privacidad de los pacientes y&#44; por otro lado&#44; asegure la calidad y la integridad de los datos&#46; No es un desaf&#237;o f&#225;cil de abordar&#44; pues requiere de&#44; al menos&#44; tres pasos cr&#237;ticos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Creaci&#243;n de bases de datos fiables&#44; colaborativas y accesibles&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Conexi&#243;n de equipos y sistemas realmente integrados que hablen el mismo lenguaje y capaces de transferir la informaci&#243;n en tiempo real&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">3&#46;</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Incorporaci&#243;n de perfiles profesionales que permitan trabajar los sistemas de IA y los datos de forma interdisciplinar&#46;</p></li></ul></p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque el mundo tecnol&#243;gico y&#44; por tanto&#44; de la IA avanza r&#225;pidamente&#44; queda mucho camino por recorrer en la aplicaci&#243;n de este tipo de recursos en campos como la medicina&#44; en particular la aplicaci&#243;n a casos cr&#237;ticos&#46; Para poder continuar con la incorporaci&#243;n de estas t&#233;cnicas en este campo&#44; es necesario un replanteamiento sobre la planificaci&#243;n laboral y la incorporaci&#243;n de nuevos perfiles profesionales &#40;o la creaci&#243;n de convenios de colaboraci&#243;n&#41; que permitan un avance adecuado de este tipo de investigaci&#243;n para poder desarrollar realmente todo su potencial&#46;</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Conflicto de intereses</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener conflicto de intereses en la realizaci&#243;n del presente manuscrito&#46;</p></span></span>"
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Editorial
Análisis avanzado de datos y medicina intensiva
Advanced data analysis and intensive care medicine
Federico Gordo Vidala,b,
Autor para correspondencia
fedegordovidal@gmail.com

Autor para correspondencia.
, Natalia Gordo Herrerac
a Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario del Henares, Coslada, Madrid, España
b Grupo de Investigación en Patología Crítica, Universidad Francisco de Vitoria, Pozuelo de Alarcón, Madrid, España
c Escuela Politécnica Superior, Universidad Francisco de Vitoria, Pozuelo de Alarcón, Madrid, España
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aplicadas a &#225;mbitos como la medicina&#46; El an&#225;lisis de datos aplicado a pacientes cr&#237;ticos puede ayudar&#44; incluso en tiempo real&#44; a obtener resultados que permitan conocer las caracter&#237;sticas espec&#237;ficas de diferentes grupos de pacientes&#44; pudiendo as&#237; mejorar y personalizar la atenci&#243;n y la aplicaci&#243;n de tratamientos&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la propia revista <span class="elsevierStyleItalic">MEDICINA INTENSIVA</span> se han publicado recientemente varios estudios que aplican estas t&#233;cnicas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">2-4</span></a>&#46; Con los avances tecnol&#243;gicos y la creciente cantidad de datos generados en los entornos cl&#237;nicos&#44; el futuro del an&#225;lisis de datos en la atenci&#243;n a los pacientes cr&#237;ticos es prometedor y est&#225; destinado posiblemente a mejorar a&#250;n m&#225;s la calidad y los resultados de la atenci&#243;n m&#233;dica&#46; Los algoritmos de aprendizaje autom&#225;tico y la IA est&#225;n siendo utilizados para analizar grandes vol&#250;menes de datos cl&#237;nicos&#44; como im&#225;genes m&#233;dicas&#44; registros de salud electr&#243;nicos y resultados de pruebas de laboratorio&#46; Estos algoritmos son capaces de identificar patrones sutiles que pueden indicar la presencia de una enfermedad o el desarrollo de complicaciones en los pacientes cr&#237;ticos&#46; Esta anticipaci&#243;n podr&#237;a marcar la diferencia en la supervivencia y en la recuperaci&#243;n de los pacientes&#46; Otra &#225;rea en la que el an&#225;lisis de datos est&#225; avanzando es en la monitorizaci&#243;n continua y en tiempo real&#46; Los dispositivos m&#233;dicos est&#225;n o deber&#237;an estar cada vez m&#225;s conectados&#44; lo que permite la recopilaci&#243;n y la transmisi&#243;n inmediata y segura de datos&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Teniendo en cuenta todas las ventajas que la tecnolog&#237;a puede proporcionar al &#225;mbito de la medicina&#44; deber&#237;amos pensar y facilitar un planteamiento de recogida y de almacenamiento de informaci&#243;n que&#44; por un lado&#44; no comprometa la privacidad de los pacientes y&#44; por otro lado&#44; asegure la calidad y la integridad de los datos&#46; No es un desaf&#237;o f&#225;cil de abordar&#44; pues requiere de&#44; al menos&#44; tres pasos cr&#237;ticos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Creaci&#243;n de bases de datos fiables&#44; colaborativas y accesibles&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Conexi&#243;n de equipos y sistemas realmente integrados que hablen el mismo lenguaje y capaces de transferir la informaci&#243;n en tiempo real&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">3&#46;</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Incorporaci&#243;n de perfiles profesionales que permitan trabajar los sistemas de IA y los datos de forma interdisciplinar&#46;</p></li></ul></p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque el mundo tecnol&#243;gico y&#44; por tanto&#44; de la IA avanza r&#225;pidamente&#44; queda mucho camino por recorrer en la aplicaci&#243;n de este tipo de recursos en campos como la medicina&#44; en particular la aplicaci&#243;n a casos cr&#237;ticos&#46; Para poder continuar con la incorporaci&#243;n de estas t&#233;cnicas en este campo&#44; es necesario un replanteamiento sobre la planificaci&#243;n laboral y la incorporaci&#243;n de nuevos perfiles profesionales &#40;o la creaci&#243;n de convenios de colaboraci&#243;n&#41; que permitan un avance adecuado de este tipo de investigaci&#243;n para poder desarrollar realmente todo su potencial&#46;</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Conflicto de intereses</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener conflicto de intereses en la realizaci&#243;n del presente manuscrito&#46;</p></span></span>"
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Información del artículo
ISSN: 02105691
Idioma original: Español
Datos actualizados diariamente
año/Mes Html Pdf Total
2024 Noviembre 7 2 9
2024 Octubre 144 57 201
2024 Septiembre 173 42 215
2024 Agosto 129 47 176
2024 Julio 124 41 165
2024 Junio 172 33 205
2024 Mayo 157 99 256
2024 Abril 290 63 353
2024 Marzo 252 26 278
2024 Febrero 278 41 319
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