Cómo SQL ayuda a optimizar los flujos de trabajo sanitarios

SQL es un lenguaje universal para la gestión de datos sanitarios y la optimización de flujos de trabajo. En este artículo, veremos cómo utilizar SQL para todo, desde la programación de citas médicas hasta el control de las constantes vitales.

Los profesionales sanitarios deben seguir varios procesos para realizar sus tareas. Estos procesos, o flujos de trabajo, se adaptan a diversas situaciones: recepción de pacientes, diagnóstico, seguimiento, facturación, documentación clínica, etc. Aunque estos flujos de trabajo varían en función del tipo de asistencia, el entorno (hospital, clínica, telemedicina) y la función del profesional, todos requieren el manejo eficiente y preciso de grandes volúmenes de información crítica. El uso de SQL para la información sanitaria ayuda a satisfacer esa necesidad.

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Gestión sanitaria de la información

La eficacia de la gestión de la información en los flujos de trabajo sanitarios repercute directamente en la calidad de la atención al paciente. Recordemos que estamos hablando de vidas humanas. Una información incorrecta o unos datos que no llegan a tiempo pueden marcar la diferencia entre la vida y la muerte de alguien.

Por ejemplo, consideremos el caso de un paciente que ingresa en un hospital con una infección grave que debe ser tratada inmediatamente. Los médicos y enfermeros encargados de atender a esa persona deben poder acceder sin demora a su historial médico para averiguar si es alérgica a algún tipo de antibiótico.

No puede haber incoherencias en la información médica de un paciente que puedan generar dudas sobre su historial médico, los medicamentos que toma o diagnósticos anteriores. La gestión de este tipo de información requiere bases de datos sólidas que no permitan malentendidos. Una base de datos SQL es la herramienta ideal para optimizar el almacenamiento, la modificación y la consulta de esta información. Si tiene dudas, lea este artículo sobre cómo SQL ayuda al sector sanitario. También puede leer este artículo sobre cómo SQL puede ayudar a todos en su oficina.

Casos de uso de SQL en la sanidad

Además de su gran volumen, la información que se maneja en los flujos de trabajo del sector sanitario tiene otra característica distintiva: su diversidad. Consideremos tres flujos de trabajo de información habituales en la atención sanitaria que difieren sustancialmente. (Hay muchos más, pero tomaremos estos tres como casos de prueba para representar tres formas distintas de gestión de datos sanitarios).

1. Información administrativa para la cobertura médica y la asistencia social:

• Los datos deben estar perfectamente estructurados para poder utilizarse con eficacia.
• La integridad y coherencia de los datos son fundamentales.
• Los datos deben poder almacenarse y consultarse rápidamente (aunque la velocidad de almacenamiento y recuperación de datos no es en sí misma una misión crítica para este ámbito).

2. Información procedente de sensores de monitorización de pacientes:

• Las estructuras de datos suelen ser sencillas; los datos pueden incluso no estar estructurados.
• La captura, el almacenamiento y la recuperación de datos deben ser de latencia cero.
• Los flujos de datos continuos, sin limitaciones en cuanto a volumen y extensión de los datos, son esenciales.

3. Información para el análisis epidemiológico:

• Se requieren estructuras de datos adecuadas para los procesos analíticos
• El soporte de grandes volúmenes de datos -por lo general almacenados en almacenes de datos o repositorios tipo lago de datos- es fundamental.
• El almacenamiento de datos y los flujos de trabajo deben facilitar la consulta de datos mediante herramientas analíticas.

Los tres casos de uso mencionados representan flujos de trabajo sanitarios muy diferentes. Y cada uno de ellos exige herramientas de gestión de la información diferentes:

1. La gestión de lainformación administrativa requiere bases de datos relacionales y normalizadas adecuadas para el procesamiento de transacciones en línea (OLTP).
2. La monitorización de la información de los sensores requiere bases de datos en tiempo real adecuadas para manejar datos no estructurados; un ejemplo es TimescaleDB.
3. El análisis epidemiológico requiere repositorios de datos adecuados para el procesamiento analítico en línea (OLAP) y herramientas de IA específicas para los flujos de trabajo de análisis de datos.

Aunque cada uno de los casos de uso anteriores requiere una tecnología de base de datos diferente, todos tienen algo en común: utilizan SQL como lenguaje universal para consultar y manipular datos. Si todavía no tienes una idea clara de lo que es SQL, entonces la mejor manera para que aprendas SQL es esta guía para principiantes.

SQL: Un lenguaje para manejarlos todos

Ahora probablemente ya veas por qué, entender SQL se está convirtiendo en algo esencial para los profesionales sanitarios que dependen de los datos para realizar su trabajo. Como lenguaje utilizado para todo tipo de bases de datos, SQL desempeña un papel esencial a la hora de unificar la forma en que se manipulan y consultan los datos de distintos sistemas.

Algunas de las ventajas de utilizar SQL en las operaciones sanitarias son:

• Facilitar la comunicación entre diferentes áreas al proporcionar un lenguaje común de manipulación y consulta de datos.
• Evitar errores debidos a información inexacta, incoherente o inexistente.
• Permitir la toma de decisiones basada en datos.
• Posibilitar la obtención y el procesamiento de datos dentro del tiempo permitido por cada flujo de trabajo.

Ejemplos de uso de SQL en sanidad

A continuación veremos cómo el uso de SQL resuelve algunas necesidades habituales en los flujos de trabajo sanitarios. Empezando por la gestión de historiales de pacientes, veremos algunos ejemplos de consultas SQL básicas aplicadas a situaciones reales.

Consulta de la historia clínica de un paciente

Para una gestión eficiente de los historiales de los pacientes, es vital disponer de un esquema de base de datos normalizado para evitar información incoherente o con falta de integridad. El siguiente diagrama entidad-relación (ERD) muestra un esquema básico para los registros de pacientes.

Este esquema representa las tablas de una base de datos ficticia de una consulta médica. Podemos escribir algunas consultas en esta base de datos para obtener información relevante sobre los pacientes.

A modo de ejemplo, veamos una consulta que devolverá los detalles de todos los procedimientos médicos realizados al paciente cuyo ID es 12345:

SELECT
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  mp.date_performed,
  mp.description AS practice_description,
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  mp.outcome
FROM Medical_Practice AS mp
INNER JOIN Patient p 
  ON p.patient_id = mp.patient_id
INNER JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = mp.doctor_id
WHERE p.patient_id = 12345;

La consulta anterior une la tabla Medical_Practice con las tablas Patient y Doctor utilizando campos con información compartida (patient_id y doctor_id, respectivamente). A continuación, busca la información especificada tras la sentencia SELECT. Por último, aplica la condición de que sólo se incluyan en los resultados las filas en las que patient_id sea 12345. Por último, la consulta devuelve el nombre y apellidos de este paciente, la fecha y descripción de cada procedimiento al que se ha sometido y el nombre y apellidos del médico responsable.

Una vez que tengamos esa información, es posible que también necesitemos obtener los detalles de la medicación suministrada a ese mismo paciente. Para ello, debemos ejecutar esta consulta:

SELECT
  mp.date_performed AS date_supplied,
  d.drug_name,
  m.dosage
FROM Medication AS m
INNER JOIN Drug AS d 
  ON d.drug_id = m.drug_id
INNER JOIN Medical_Practice AS mp 
  ON mp.practice_id = m.practice_id
WHERE mp.patient_id = 12345;

En este caso, unimos la tabla Medication con las tablas Drug y Medical_Practice para obtener una lista de los medicamentos administrados al paciente con id = 12345. Esto nos da la fecha en que se administró cada fármaco junto con su nombre y dosis.

Este esquema es muy básico; probablemente no contendría toda la información necesaria para almacenar el historial médico completo de un paciente. Pero es un punto de partida para un verdadero esquema de información de pacientes; puedes ir añadiendo tablas y columnas hasta almacenar todos los detalles necesarios. Lo principal en este tipo de esquemas es mantener la normalización; esto protege contra incoherencias que podrían afectar a la integridad de la información de los pacientes.

Análisis de la información epidemiológica

Examinemos cómo se puede utilizar SQL para obtener datos estadísticos a partir de información epidemiológica. Para ello, utilizaremos las funciones de ventana de SQL -una adición avanzada y relativamente reciente a SQL- para detectar tendencias en el análisis de series temporales.

Las funciones ventana realizan cálculos en conjuntos de filas relacionados (denominados "ventanas"). Permiten disponer de datos agregados (por ejemplo, estadísticas de todo un grupo de pacientes) junto con datos individuales (por ejemplo, resultados de un solo paciente) en la misma consulta. Esto las hace muy útiles para crear informes SQL y para analizar datos.

A continuación se muestra una tabla muy sencilla denominada Daily_Casesque contiene información sobre los nuevos casos diarios de una enfermedad. La tabla tiene dos columnas: measure_date y new_cases.

Para cada fecha, utilizaremos un total móvil para determinar el número de casos nuevos en los cinco días anteriores. Si ese subtotal móvil presenta un valor creciente, podría significar que la enfermedad se está convirtiendo en epidémica. Esta es la consulta:

SELECT
  measure_date,
  new_cases,
  SUM(new_cases) OVER (ORDER BY measure_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS five_day_sum
FROM Daily_Cases;

Los resultados de la consulta anterior añaden una columna llamada five_day_sum que muestra un subtotal de los nuevos casos registrados cada día más los cuatro días anteriores (5 días en total):

Observe que los datos de la nueva columna sólo tienen sentido a partir de la quinta fila; en las cuatro primeras filas, los subtotales sólo incluyen los valores de los días anteriores 1,2 y 3, respectivamente.

Esta consulta es sólo un ejemplo muy sencillo de cómo SQL puede mejorar la toma de decisiones críticas, desempeñando un papel crucial en cada ciclo de vida del análisis de datos.

Una vez que domine SQL, tenga a mano esta hoja de trucos de SQL para análisis de datos por si necesita ayuda con alguna sentencia SQL fácil de olvidar.

Monitorización de constantes vitales en tiempo real

La monitorización de las constantes vitales de un paciente no admite demoras; esta información es extremadamente crítica. Datos clínicos como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y la saturación de oxígeno, entre otros, se capturan en tiempo real y deben procesarse de inmediato para alertar al personal médico de cualquier irregularidad.

Las bases de datos relacionales tradicionales, como MySQL, PostgreSQL o SQL Server, no son la opción preferida para las aplicaciones en tiempo real. Aunque soportan bien grandes volúmenes de datos y aplicaciones de propósito general, el procesamiento en tiempo real no es su punto fuerte. Otros motores de bases de datos -como TimescaleDB, Redis o InfluxDB- ofrecen la baja latencia y la alta disponibilidad esenciales para manejar datos de series temporales procedentes de sensores de constantes vitales.

Como hemos dicho antes, SQL es el lenguaje de base de datos universal; también puede utilizarse para consultar las bases de datos utilizadas para la monitorización de constantes vitales. A continuación se muestra un ejemplo de consulta en una base de datos de TimescaleDB. Este motor de base de datos utiliza una variante de SQL que tiene extensiones especiales para datos de series temporales y eventos en tiempo real.

Supongamos que tenemos una tabla llamada vital_signs con las columnas measurement_time y heart_rate. Esta última almacena los datos de frecuencia cardiaca de un paciente, que se obtiene mediante la lectura periódica de un sensor. Para obtener la frecuencia cardíaca media horaria de las últimas 24 horas, podríamos utilizar la siguiente consulta:

SELECT
  time_bucket('1 hour', measurement_time) AS hour,
  AVG(heart_rate) AS avg_heart_rate
FROM vital_signs
WHERE measurement_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'
GROUP BY hour
ORDER BY hour;

La función time_bucket() de TimescaleDB se utiliza para agrupar los datos en intervalos de tiempo. Aunque pueden utilizarse otras operaciones y funciones SQL para el mismo fin, time_bucket() está optimizada para manejar series temporales de forma eficiente. Esto es fundamental cuando se trabaja con información tan sensible en tiempo real como las constantes vitales de un paciente.

Optimización de los flujos de trabajo administrativos

Cuando se trata de flujos de trabajo administrativos sanitarios, SQL tiene mucho que ofrecer. He aquí algunas áreas en las que puede optimizar el trabajo administrativo:

• Gestión de agendas médicas.
• Asignación de camas hospitalarias.
• Facturación de gastos médicos.
• Gestión de existencias de farmacia y material hospitalario.
• Y muchas otras aplicaciones.

A modo de ejemplo, veamos un esquema de base de datos de ejemplo para una agenda de citas médicas. Ejecutaremos una consulta SQL para ver la disponibilidad de citas durante los próximos días. A continuación, veremos otro ejemplo de gestión de camas en un hospital.

La siguiente consulta utiliza todas las tablas del esquema anterior para mostrar la agenda de citas médicas de los próximos siete días. Los resultados muestran:

• El nombre y apellidos de cada médico.
• La fecha de la cita.
• La hora de inicio y fin de la cita.
• El nombre y apellidos del paciente.
• El motivo de la cita.
• El estado de la cita.

Los resultados se muestran ordenados por apellido y nombre del médico, fecha y hora de la cita.

Esta es la consulta:

SELECT
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time,
  ds.end_time,
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  a.reason,
  s.description AS status
FROM Appointment AS a
JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = a.doctor_id
JOIN DoctorSchedule AS ds 
  ON ds.doctor_id = d.doctor_id 
    AND ds.schedule_id = a.schedule_id
JOIN Patient AS p 
  ON a.patient_id = p.patient_id
JOIN AppointmentStatus AS s 
  ON s.status_id = a.status_id
WHERE a.appointment_date BETWEEN NOW() 
  AND NOW() + INTERVAL '7 DAY'
ORDER BY
  d.last_name,
  d.first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time;

Gestión de camas de hospital

Veamos cómo SQL puede realizar una tarea similar: Mostrar qué camas de hospital están disponibles. A continuación tenemos un esquema de base de datos para la gestión de camas en un hospital. Sus tablas almacenan datos sobre camas, habitaciones, pacientes y asignación de camas.

El gestor de un hospital podría ejecutar la siguiente consulta SQL para obtener una lista de las camas de cuidados intensivos desocupadas:

SELECT
  b.bed_id,
  b.bed_number,
  r.room_number,
  bt.description AS bed_type
FROM Beds AS b
JOIN Rooms AS r 
  ON b.room_id = r.room_id
JOIN BedType AS bt 
  ON bt.type_id = b.type_id
WHERE b.is_available = TRUE
  AND b.bed_type = 'ICU'
ORDER BY 
  r.room_number, 
  b.bed_code;

Las condiciones de la cláusula WHERE de la consulta anterior garantizan que sólo muestre los datos de las camas que no están ocupadas y se encuentran en la UCI (unidad de cuidados intensivos).

SQL, el gran integrador

De los ejemplos que hemos visto a lo largo de este artículo se desprende que tienen muchos aspectos en común, aunque cada uno de ellos se adapte a un flujo de trabajo sanitario diferente.

Por ejemplo, las funciones Patient y Doctor están presentes en la mayoría de los esquemas. La integración de diferentes esquemas es fundamental para optimizar los flujos de trabajo sanitarios, ya que la consulta cruzada entre diferentes sistemas amplía la información proporcionada por cada uno de ellos, lo que redunda en una mejor atención al paciente. Con un acceso fiable y oportuno a los datos pertinentes, los profesionales sanitarios pueden tomar decisiones más informadas y coordinar mejor el tratamiento, y SQL es fundamental para hacer posible esa integración.

La integración de la información de la gestión de turnos y la historia clínica permite optimizar el uso de los recursos de atención al paciente, dando prioridad a los pacientes que necesitan atención urgente y reprogramando citas para pacientes que no han completado determinados tratamientos o que necesitan una nueva evaluación.

Del mismo modo, al analizar los datos de monitorización de constantes vitales de un paciente ingresado en un hospital junto con su historial médico, se pueden realizar diagnósticos más rápidos y precisos, detectando indicadores de gravedad que pasarían desapercibidos si no se establecieran correlaciones entre los datos de distintos flujos de trabajo.

Las organizaciones sanitarias compiten por ofrecer mejores servicios de salud; sin duda, una buena gestión de la información es clave para el éxito.

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¿Aprovechará las ventajas de SQL para el sector sanitario?

A lo largo de este artículo, hemos visto cómo el uso de SQL para la atención sanitaria ayuda a optimizar los flujos de trabajo. Hemos examinado varios ejemplos que se ajustan a las necesidades de la administración hospitalaria, el análisis epidemiológico, el seguimiento de pacientes y otras áreas. Hemos visto que, independientemente de las características particulares de la información que maneja cada área, SQL es un factor común a todas ellas.

En mi experiencia personal, he utilizado (y sigo utilizando en la actualidad) consultas y sentencias SQL de forma intensiva en mi trabajo diario en aplicaciones sanitarias. Por ejemplo, lo utilizo para administrar listas de la Seguridad Social, actualizar precios de medicamentos y hacer un seguimiento de los costes de atención al paciente en clínicas y hospitales.

Un conocimiento profundo de SQL me ha aportado ventajas clave para maximizar mi eficacia en la manipulación de datos sanitarios. En mis charlas con profesionales sanitarios, siempre les animo a que aprendan a trabajar con bases de datos y SQL. Puede ser muy beneficioso para ellos, además de ayudarles en su trabajo. Y les digo que puede que SQL no sea un requisito laboral esencial para los profesionales sanitarios hoy en día, pero probablemente lo será en un futuro próximo.

Por eso animo a cualquiera cuyo trabajo esté relacionado con la sanidad a explorar los cursos de LearnSQL para un aprendizaje más profundo. Recuerde que nuestro paqueteTodo, para siempre es una opción inmejorable en términos de coste-beneficio para aquellos que buscan profundizar en SQL en la gestión de datos sanitarios.