Resumen

Los sistemas de información sanitaria pueden reducir los gastos de tratamiento, prever episodios de peste, ayudar a mantenerse alejado de enfermedades prevenibles y mejorar la satisfacción de la vida personal. En los últimos tiempos, se están generando volúmenes considerables de datos heterogéneos y diferentes sobre servicios médicos procedentes de distintas fuentes, como historiales clínicos de pacientes, resultados de laboratorio y dispositivos portátiles, lo que dificulta el tratamiento y la gestión convencionales de esta cantidad de datos. Frente a las dificultades y retos que plantea el proceso de gestión de macrodatos sanitarios, como el volumen, la velocidad y la variedad, los sistemas de información sanitaria necesitan utilizar nuevos métodos y técnicas para gestionar y procesar estos datos con el fin de extraer información y conocimientos útiles. En los últimos años, un gran número de organizaciones y empresas han mostrado su entusiasmo por el uso de tecnologías de web semántica con big data sanitario para convertir los datos en conocimiento e inteligencia. En este artículo revisamos el estado actual de la web semántica para el sector sanitario. Basándonos en nuestra revisión bibliográfica, analizaremos cómo las diferentes técnicas, estándares y puntos de vista creados por la comunidad de la web semántica pueden participar en la resolución de los retos relacionados con los macrodatos sanitarios.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:big data, atención sanitaria, sistemas de información sanitaria, tratamiento convencional de datos, sistemas de información sanitaria, datos de servicios médicos, satisfacción personal en la vida, últimos años, comunidad de la web semántica, tecnologías de la web semántica
• Keywords:big data, healthcare, Healthcare information systems, conventional data processing, healthcare information systems, medicinal services data, personal life satisfaction, recent few years, semantic web community, semantic web technologies