Tras el anuncio, hace un año, por parte de Google de su asociación con Novartis para fabricar y distribuir lentes de contacto que permitan monitorizar de forma continua parámetros como los niveles de glucosa, no habíamos tenido muchas más noticias. Pero el pasado 27 de marzo saltaba la noticia de que en los EE.UU. ha sido aprobada la patente de Google que le otorga autoría sobre la idea y y el proceso de fabricación de su modelo de lentilla inteligente.

Firman la solicitud, en nombre de Google el Dr. James Etzkorn (Endocrinólogo) y el ingeniero eletrónico Babak Amirparviz, este último estuvo implicado en el desarrollo de las Google Glass y abandonó la compañía del buscador para ocupar su actual puesto de vicepresidente en Amazon.

A diario cientos, de trabajadores de un hospital acceden al sistema de Historia Clínica Electrónica para trabajar. En este proceso consultan datos sobre pacientes, solicitan pruebas complementarias e interconsultas, crean información y órdenes de tratamiento... en definitiva, interaccionan con los pacientes y entre si.

Resulta difícil imaginar qué tipo de interacciones se desarrollan a diario en un hospital y cómo estas relaciones profesionales se combinan para prestar una asistencia integrada, multidisciplinar. Para lograr mejorar este flujo de información se usan encuestas, protocolos e indicadores de calidad de lo más variado que siguen siendo difíciles de comprender e interpretar.

En las imágenes que acompañan al artículo podemos visualizar cómo se producen estas interacciones a través de la Historia Clínica Electrónica y entender el flujo de la información dentro del hospital. La de la izquierda representa las interacciones entre el personal del hospital (puntos de colores), aquellos más centrados y de mayor tamaño son los que más se relacionan a través de la HCE. En la derecha aparecen reflejadas las interacciones del personal del hospital con los registros de un único paciente, como en la previa los colores definen categoría profesional y en este caso la proximidad al centro indica el número de interacciones con la historia clínica.

La interpretación visual de datos en este campo está en una fase muy incipiente, y de hecho así lo concluyen los autores del estudio, que se publicó recientemente en JAMIA¹. La aplicación de la teoría de grafos y el análisis de redes parecen una vía prometedora para la interpretación del Big Data en Sanidad