Revista de imágenes clínicas e informes de casos

Evolución de la analítica visual para tomar mejores decisiones clínicas

David Anderson*

El crecimiento exponencial de los datos digitales para respaldar la investigación de compuestos, el desarrollo de nuevos fármacos y los ensayos clínicos para mejorar la atención al paciente plantea desafíos específicos para los investigadores clínicos. Sin embargo, esto también presenta enormes oportunidades para nuevas áreas de exploración, ahorro de costos y crecimiento de los ingresos para las organizaciones que están dispuestas a visualizar sus datos de nuevas formas. El tamaño y la complejidad de los datos clínicos son importantes y, lamentablemente, la tecnología de visualización actual no ofrece la funcionalidad crítica para que el investigador comprenda rápidamente cómo se conectan los datos y las dependencias entre conjuntos de datos aparentemente dispares. Las visualizaciones de tableros comunes no brindan el contexto necesario sobre cómo se conectan los datos y qué información se puede extraer en función de estas conexiones. Para satisfacer las crecientes presiones de las juntas directivas para reducir los costos y aumentar el ROI, las herramientas de análisis visual deben evolucionar para admitir fácilmente todos los datos posibles disponibles para los investigadores, incluidos los datos complejos semiestructurados, no estructurados y de terceros, y permitirles comprender mejor qué datos están conectados y cómo se relacionan esos conjuntos de datos. Esta evolución ofrece la mayor oportunidad para que las empresas utilicen los datos de una manera más estratégica para mejorar el valor entregado a los pacientes y accionistas.

En esta sesión, presentaremos y proporcionaremos una demostración de software para mostrar:

• Cómo se pueden integrar conjuntos de datos muy grandes, densos y complejos de manera rápida y eficiente en un programa de análisis visual

• Un conjunto de visualizaciones que exploran las conexiones y dependencias entre conjuntos de datos.

• Un nuevo método para analizar visualmente los datos, lo que permite una exploración más profunda y contextual de los mismos.

• Cómo los clientes que adoptan este nuevo método están obteniendo enormes ahorros de costos y mejorando su posición competitiva