Las tecnologías basadas en Big Data están revolucionando muchos aspectos de la vida cotidiana, y una de las áreas donde los cambios tecnológicos están teniendo un impacto mayor es en la medicina, sobre todo con la realidad aumentada, los wearables o la genómica.

Gracias al Big Data ya es posible prevenir enfermedades antes de que se diagnostiquen y recibir seguimiento cuando estamos enfermos, en tiempo real, sin necesidad de acudir a la consulta del médico, lo que permite la superación de las barreras geo-temporales. Algunos ejemplos de cómo el Internet de las cosas puede ayudar a cuidar la salud son las pulseras inteligentes que monitorizan los temblores de enfermos de Parkinson o los monitores de la actividad de ancianos que alertan de anomalías a familiares o personal médico.

Con más de 130 millones de usuarios, las pulseras, relojes y rastreadores de actividades físicas son superventas en todo el mundo según datos de Mckinsey, consultora estratégica global que se focaliza en resolver problemas concernientes a la administración estratégica. Además, la consultora Oliver Wyman afirma que ya existen entre 50.000 y 100.000 aplicaciones móviles para la salud y el bienestar, lo que confirma el gran éxito de estos dispositivos que, en su mayoría de los casos, trasladan los datos recogidos a una aplicación para su seguimiento con un sistema de alertas.

Otra división del área de la salud donde el Big Data está cobrando cada vez más importancia es en la genómica, es decir, en el estudio del material genético de los organismos. La cantidad de datos que se generan en este proceso son estratosféricos, solo el estudio del genoma de un individuo tiene entre 20.000 y 25.000 genes, lo que ocupa casi un Tera bite, y se haría muy complicado sin la existencia del almacenamiento en la nube o cloud.

En conclusión, el Big Data será uno de los grandes aliados de la medicina del futuro. Gracias a estas tecnologías y a los avances recientes en la medicina sobre el genoma humano se logrará dar a cada paciente una terapia personalizada, más adecuada con los menores efectos secundarios. Un claro ejemplo de ello se da en los pacientes con cáncer, a algunos de ellos les funciona unas terapias y a otros no, gracias al estudio masivo de los datos agregados de manera anónima se puede determinar porcentajes de curación de distintas técnicas y así aplicar las más efectivas según las características individuales de cada enfermo, reduciendo así las posibilidades de que el tratamiento acabe en fracaso.