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Datos de redes de minas de la industria de la salud
Los especialistas en marketing farmacéutico hacen todo lo posible para encontrar a los médicos que no recetan sus medicamentos y para idear métodos para llegar a ellos. Pero MedNetworks, una startup que surgió del laboratorio de Harvard del sociólogo y médico Nicholas Christakis, ofrece a las compañías farmacéuticas un atajo. Al extraer datos anónimos de reclamos médicos, dice la compañía, puede identificar qué médicos pueden ser los más influyentes de sus colegas.
MedNetworks utiliza herramientas computacionales desarrolladas en el laboratorio de Christakis para observar los patrones de prescripción de grandes grupos de médicos, construir mapas de vínculos profesionales y rastrear cómo crece la popularidad de un nuevo medicamento. La compañía ha descubierto que ciertos médicos son influyentes particularmente fuertes: cuando estos médicos recetan un medicamento recién lanzado, los colegas dentro de los tres grados de separación pronto hacen lo mismo. Con estos conocimientos históricos en la mano, hemos demostrado que podemos predecir la adopción de productos farmacéuticos entre los médicos, dice el cofundador de MedNetworks, Larry Miller.
Este enfoque podría ir mucho más allá de ayudar a las empresas farmacéuticas. Al extraer patrones del aparente caos de asociaciones y referencias médicas, registros de salud de pacientes y registros de redacción de recetas, las herramientas de análisis social computacional también podrían identificar qué personas de una comunidad serían más influyentes en la difusión de un mensaje de salud pública.
Con ese fin, MedNetworks está trabajando en la identificación de personas influyentes entre los ciudadanos de Hermosa Beach, Redondo Beach y Manhattan Beach, California. Comenzando con información pública, como datos del censo, listas de clubes y listas de la PTA, la compañía está tratando de determinar qué personas actúan como personas influyentes en la comunidad y el vecindario. En ese caso, el cliente —Healthways, un consultor de empleadores que intenta reducir los costos de salud— quiere encontrar personas que sean más efectivas para difundir mensajes sobre la reducción del tabaquismo y la obesidad.
Erik Brynjolfsson, profesor de tecnología de la información y director del MIT Center for Digital Business en la Sloan School of Management, dice que existen enormes oportunidades para usar los datos de manera más efectiva tanto dentro del sistema de atención médica como dentro de la investigación de redes sociales. Pero, advierte, es justo decir que clasificar la causalidad en la investigación de redes sociales es muy difícil de hacer. La mejor manera de determinar la causalidad es a través de una experimentación rigurosa, con grupos de control examinados junto con los experimentales, dice, y tal enfoque rara vez es posible utilizando información retrospectiva.
Hace unos años, Christakis y sus colegas examinaron datos del Framingham Heart Study, un estudio de décadas de miles de personas en Framingham, Massachusetts, y estudiaron cómo la obesidad, la felicidad y otros fenómenos se propagan entre las redes sociales. Christakis demostró que el aumento de peso en las personas aumentaba la probabilidad de que otras personas en la red social de esa persona aumentaran de peso, pero solo podía adivinar el mecanismo en juego.
Los especialistas en marketing ya entienden que las redes sociales en línea como Facebook ofrecen nuevas oportunidades para expandir negocios y que varios productos de software, como el software social Lotus Connections de IBM, ayudan a las personas a analizar sus relaciones existentes para aumentar la eficiencia. Pero las últimas ideas también pueden ayudarlos a estar más saludables. Hay un nuevo nicho, dice Contratista editor , profesor de ciencias del comportamiento en Northwestern University, refiriéndose a la aplicación de conocimientos de ciencias sociales computacionales al mundo empresarial. Ha cofundado dos empresas de consultoría basadas en ciencias sociales computacionales. De la mayoría de los desafíos sociales que tenemos, creo que la salud es una de las áreas que podrían beneficiarse del análisis de redes.
Lauren Cox es reportera de Revisión de tecnología.