Fredi Vivas es el CEO de Rockingdata, coordinador académico del programa Big Data de la Universidad de San Andrés y, por sobre todo, un científico de datos apasionado por las tecnologías exponenciales y por las posibilidades de obtener información estratégica a partir de una buena configuración de algoritmos. Algo que puso en práctica cuando este año, con la irrupción de la pandemia por Covid-19, en el Sanatorio Güemes decidieron anticiparse a la demanda de Terapia Intensiva y los convocaron para implementar los recursos necesarios para estar preparados.
Entrevistado por Telemedicina – Salud En Línea, este especialista nacido al calor del conurbano bonaerense, educado en las aulas de la Universidad de Lomas de Zamora y especializado en la escuela patrocinada por Google y la NASA, Singularity University, cree que las instituciones tienen que “construir” un camino basado en datos que permita “mejorar el sistema de salud argentino”.
Data driven. “Hacemos transformación digital, una transformación muy profunda”, dijo Vivas sobre una oferta que está dirigida a diversos sectores industriales pero que acredita buenas experiencias en el de la Salud; explicó que, al generar canales digitales de atención, de contacto con pacientes y al optimizar los procesos de las organizaciones y gracias a las decisiones que se toman al calor de los datos transformados en información, “revolucionan a las organizaciones”.
“Imaginate si al momento de generar turnos médicos se pudiera conocer qué probabilidad de cancelación existe”, dijo e invitó a conjeturar: “Si se pudiera analizar qué correlación tienen las condiciones climáticas, los feriados o la conducta histórica de asistencia de cada paciente en relación a las cancelaciones se podría, por ejemplo, extender más turnos virtuales que presenciales en caso que fueran altas probabilidades de lluvia las que influyeran; optimizando costos y el tiempo del médico y del paciente”.
Para este especialista, la clave radica en que las organizaciones sean data driven, es decir, que “a la intuición se le sumen datos que, pasados por modelos que generen conocimiento, tomen mejores decisiones que permitan mejorar el sistema de salud argentino”. “La inteligencia de datos es cada vez más necesaria y creo que hay muchas empresas viéndolo”, agregó Vivas y señaló los requerimientos recibidos por parte de laboratorios, droguerías y sanatorios.
Que sea rock. El foco de Rockingdata está puesto en mejorar la eficiencia de los procesos internos de las organizaciones porque, luego, “redunda en la mejora de la calidad de servicio y de la experiencia del paciente”, explicó Vivas a propósito del resultado de iniciativas que se fundan en la calidad del dato.
Sin embargo, consideró que, en general, los datos del sistema de salud “no son buenos”, y explicó que se debe a que aún existe mucho papel o porque no todas las experiencias digitales son eficaces (exhiben campos vacíos o mal cargados).
“Si un modelo de machine learning recibe datos de mala calidad o incompletos, ofrecerá resultados que no servirán para la toma de decisiones”, dijo y explicó que “buscamos que los proyectos aporten valor y que el conocimiento nuevo generado permita tomar mejores decisiones que cambien para mejor la forma de hacer las cosas en las organizaciones”.
Una buena experiencia. Apenas iniciada la pandemia, el Sanatorio Güemes recurrió a Rockingdata para mejorar su rendimiento. Diego Pereyra, coordinador de la Terapia Intensiva del Centro de Salud (ver: “Hay que empezar a armar instituciones basadas en datos”) “nos planteó ciertas dificultades que tenían en la gestión y a partir de ahí comenzamos a trabajar”.
Pereyra necesitaba anticiparse a la demanda que la terapia intensiva del Sanatorio Güemes recibiría en pandemia y, sobre la base de datos propios como el ingreso de pacientes con Covid-19 y la relación con los índices de ocupación de camas, utilizaron un modelo de machine learning de predicción: “Construimos un tablero online que predice con 15 días de antelación cuántas personas ingresarían con esta patología, que les permite anticiparse”, destacó Vivas.
“Este caso me gustó mucho porque muestra la potencia de la metodología y porque exhibe una forma diferente de trabajo, realizada a la par del equipo médico. Se empezó a generar confianza y, en poco más de un mes, se obtuvieron muy buenos resultados”, admitió.
Big data. Los modelos que estructuran este tipo de proyectos anidan algoritmos inteligentes que son capaces de encontrar patrones y de hacer predicciones o de modificarse, en caso que la tendencia cambie, pero para Vivas, “la Big Data es la madre de las mega tendencias” gracias a su capacidad de procesar grandes volúmenes de datos.
“La Big Data permite potenciar tecnologías exponenciales basadas en datos como robótica, biotecnología y nanotecnología”, aseguró Vivas y evaluó que “hablar de inteligencia artificial en el sector de la salud argentina resulta futurista”.
“Aún hay mucha necesidad de mejorar las eficiencias de las instituciones”, contextualizó Vivas, apostó porque la “madurez de la confianza en la tecnología en la industria de la salud y la difusión de buenas experiencias de optimización de los recursos médicos contagien las ganas de innovar y de incorporar tecnologías al resto del sector”.
Por Noelia Tellez Tejada
