La confusión entre datos e información es muy común. 

Ambos términos suelen utilizarse como sinónimos, aunque no lo son. Tener muchos datos no significa contar con información.

Entender la diferencia entre ambos conceptos es fundamental para comprender cómo transformar datos en información.

Los datos refieren a registros brutos y sin procesar. Son representaciones simbólicas de eventos, mediciones, transacciones u otras observaciones. Pueden ser numéricos, alfanuméricos, imágenes, sonidos u otros formatos capaces de ser almacenados y procesados. 

En sí mismos, los datos no tienen un significado o contexto en particular.

Por su parte, la información es el resultado del procesamiento, la organización y la interpretación de los datos. A los cuales les agrega valor, al proporcionarles contexto, significado y utilidad. 

Entonces, la información es el producto de analizar y comprender los datos para extraer conocimientos o conclusiones. 

En otras palabras, transformar datos en información implica darle a los datos un sentido, presentándolos de una manera relevante y comprensible que permita tomar decisiones. 

Datos e información: la diferencia está en el análisis

La clave pasa por entender que la distinción entre datos e información reside en el análisis. 

Una organización puede estar recopilando una enorme cantidad de datos. Pero si no los procesa, no obtendrá la información que necesita para gestionar, controlar y tomar decisiones.

Para ponerlo en un ejemplo concreto, nuestro CEO, Luis Navas, suele recordar una anécdota muy descriptiva.

Hace muchos años, en una reunión con una obra social provincial, el interlocutor de la entidad comentaba que tenía toda la información necesaria. Para corroborar sus dichos, señalaba una voluminosa pila de papeles. 

En realidad, tenía datos y estaba ahogándose en ellos. Lo que le faltaba era obtener información relevante de esos datos. Es decir, transformar datos en información.

La información es lo que te permite tomar decisiones, a partir del análisis de datos. Pero para poder desarrollar este proceso es fundamental contar con datos estructurados en bases relacionales. No obstante, hay bases de datos no relacionales que también podrían analizarse.

¿Cómo transformar datos en información?

En el ámbito de la salud, la transformación de datos en información es un proceso esencial para mejorar la calidad de la atención médica, la toma de decisiones clínicas y la gestión eficiente de los recursos.

Transformar datos en información generalmente implica varios pasos:

1. Recopilación

La obtención de datos se efectúa a partir de diversas fuentes, como registros médicos electrónicos, dispositivos médicos, aplicaciones de salud, sensores, estudios clínicos, historias clínicas e imágenes médicas, entre otros. 

Estos datos pueden incluir indicadores demográficos del paciente, resultados de pruebas de laboratorio, registros de medicamentos, signos vitales, imágenes diagnósticas, notas clínicas, entre otros.

2. Estandarización y normalización

Los datos recopilados pueden estar en diferentes formatos y estructuras. Para facilitar su análisis, es preciso estandarizarlos y normalizarlos a fin de garantizar su coherencia e interoperabilidad.

Interoperabilidad implica que todo hable con todo de una manera simple y sin obstáculos. Hay normas que dicen que se tiene que transmitir información, siguiendo el protocolo HL7, por ejemplo. Actualmente hay un movimiento orientado a definir un protocolo estándar para transmitir la información de salud. 

3. Integración de datos

En el ámbito de la salud y en el marco de los procesos de transformación digital, los datos suelen almacenarse en diversos sistemas. Esto requiere la integración de datos procedentes de varias fuentes, para tener una visión holística del paciente y facilitar el análisis de los indicadores.

4. Análisis 

Una vez que los datos se recopilan, estandarizan e integran, se aplican técnicas de análisis para extraer información. Un proceso que puede incluir análisis estadísticos, minería de datos, machine learning y análisis predictivo. 

Esta es la etapa clave para transformar datos en información. Un proceso que puede ayudar a identificar patrones de enfermedades, predecir riesgos, mejorar diagnósticos, optimizar tratamientos y descubrir conocimientos clínicos significativos. También a asignar recursos, y a gestionar y controlar en forma eficiente las operaciones de una organización de salud.

5. Generación de informes y paneles de control

La información derivada del análisis de datos puede presentarse en forma de informes y tableros de mando o paneles de control interactivos. El objetivo es proporcionar resúmenes de pacientes, análisis de tendencias, comparaciones de indicadores de calidad, evaluaciones de resultados clínicos, entre otros. 

El objetivo de transformar datos en información es permitir a los profesionales de la salud monitorear y evaluar métricas clave en tiempo real.

6. Toma de decisiones clínicas y de gestión

La información que se obtiene a partir del análisis de datos, se utiliza para respaldar la toma de decisiones clínicas y la gestión eficiente de los recursos de una organización de salud. 

¿Cómo puede utilizarse la información resultante?: 

• Los médicos pueden utilizarla para personalizar el tratamiento de los pacientes, identificar riesgos y hacer recomendaciones basadas en evidencia. También para lograr un procesamiento administrativo más veloz de las prácticas que realizan.
• Los administradores y responsables de la toma de decisiones, para asignar recursos, mejorar los procesos, tener un mayor control, y optimizar los tiempos de gestión y la calidad de la atención.

¿Qué información se puede obtener con el análisis de datos?

Durante el proceso de análisis de datos se pueden aplicar reglas, para destilar y separar aquellos casos que interesan. 

A partir de allí se van filtrando los datos hasta llegar a la información que realmente se quiere saber. Por ejemplo:

• cuáles son los 10 prestadores que más facturaron este mes, 
• cuáles son las patologías más comunes se están atendiendo,
• cuántos enfermos de EPOC se están tratando.

En la plataforma Suite Conexia, cada cliente tiene una interfaz que utiliza con un tablero de mando. Ahí se plasman los KPI (indicadores clave de gestión) que más les interesan o los más relevantes. Algunos ejemplos podrían ser los siguientes:

• cuántas camas tengo ocupadas en internación, 
• cuántos partos se produjeron y de ellos, cuántos por cesárea y cuántos por parto natural,
• cuál es el gasto que se está registrando en medicamentos.

Por lo general, recomendamos tener un tablero de unos 10 indicadores como máximo, para que el cliente pueda monitorearlos adecuadamente. 

En el caso de las organizaciones de salud, y desde la perspectiva de la gestión, serían aquellos indicadores que se necesitan para asegurarse que los gastos no se disparen y estén controlados. 

En el proceso de transformar datos en información, plataformas tecnológicas, como la Suite Conexia, permiten reducir el gasto operacional, mejorar el servicio al usuario y optimizar los recursos financieros.