Health Web Science ( HWS ) es una subdisciplina de Web Science que examina la interacción entre las ciencias de la salud, la salud y el bienestar, y la World Wide Web . Asume que cada dominio influye en los demás. HWS, por lo tanto, complementa y se superpone con Medicina 2.0 (medicina habilitada por tecnologías emergentes). [1] La investigación ha descubierto propiedades emergentes que surgen a medida que las personas interactúan entre sí, con los proveedores de atención médica y con la propia Web.
HWS comenzó en la reunión del plan de estudios de ciencias web en el verano de 2010 en la Universidad de Southampton, donde aproximadamente cuarenta académicos se reunieron para discutir el tema. A esto le siguió un taller fundacional en Koblenz 2011 bajo los auspicios de ACM . [2] [3]
El diálogo para definir con mayor precisión HWS como una subdisciplina de la ciencia web comenzó entre los investigadores orientados a la web en la Conferencia de Medicina 2.0 de 2012 [4] [5] y se formalizó en 2013. [6] Esta naciente disciplina de la ciencia web de la salud es más descrito y desarrollado en la monografía "Health Web Science". [7]
Un llamado a la acción en el taller de ciencia web de ACM [8] pidió a la comunidad que considerara cómo acelerar la disciplina. En particular, más allá de las tecnologías de recopilación de conocimiento disponibles (p. ej ., blogs , portales de medicina social, minería de experiencias, teoría de grafos , análisis de redes y teoría de juegos ), ¿qué más se requiere para lidiar con las propiedades emergentes de Health Web? Por ejemplo, lo que se necesita para curar, interrogar y visualizar la combinación de ' Big Data ', que surge de las fuentes y sensores cada vez más omnipresentes, que incluyen " Internet de las cosas , el yo cuantificado , ciudades inteligentes" .y hogares inteligentes, y datos a menor escala que surgen de conversaciones de pacientes individuales, autoinformes y autoexploración? ¿Cómo se amplían de manera segura y eficiente las innovaciones a pequeña escala al tamaño de la Web y se amplían a millones de pacientes? [9]
Un grupo de investigación abogó por tecnologías que permitan una medicina predictiva, personalizada, preventiva y participativa (P4). [10] Otras necesidades declaradas incluyen un "Paciente experto" capaz de dar sentido a la información médica en línea en un contexto personal, herramientas para hacer frente a la sobrecarga de información a través de, por ejemplo, minería de texto y tecnologías semánticas, en particular a través de la toma de decisiones asistida por algoritmos .
En la reunión europea de Medicina 2.0 en 2014, se defendió la necesidad de diseñar observatorios web de salud a medida. Web Science Trust [11] introdujo el concepto de un observatorio web [12] como una colección integrada de fuentes de datos y herramientas de análisis que permite la observación y la experimentación para el estudio web, [13] y lo posicionó para cerrar la brecha entre el análisis de big data y los datos [14] Por lo tanto, un observatorio de Health Web recopila y vincula datos de salud en la Web (big data y broad data) para responder preguntas. Esto facilita la 'singularidad de la atención médica' [15] donde el banco a la cama y el experimento a la práctica se vuelven instantáneos. HWS combina el axioma de 'primero no hacer daño' (Hippocrates ) con 'do no evil' ( Google ), prestando especial atención a la tecnología y las salvaguardas.