El ‘Big Data’, aliado con la investigación de enfermedades

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El mundo de la salud a diario genera una cantidad ingente de datos de diversa índole (clínicos, sociales, de hábitos de vida, etc.) que hasta hace poco quedaban en el olvido de la historia clínica de cada paciente. Sin embargo, desde hace unos años, gracias a la tecnología pueden servir para mejorar la calidad asistencial.

Según ha explicado el Dr. Ignacio Hernández Medrano, durante su conferencia magistral en el II Curso de Modelos de Gestión Eficiente organizado por la Sociedad Española de Reumatología, “la inmunología es uno de los nichos donde el ‘big data’ tiene potencia, ya que acumula una gran masa de datos muy difícilmente abordable por la mente humana, de manera que probablemente hay muchas correlaciones que para las matemáticas son obvias, pero a nosotros se nos están escapando”. En este sentido, el uso de estas herramientas podría suponer un impulso en la investigación de las enfermedades autoinmunes sistémicas. “Cuando los reumatólogos sean capaces de abordar esas bases de datos con técnicas de aprendizaje automático, van a empezar a salir a gran velocidad evidencias que de otra manera se hubieran necesitado más de 30 años para descubrirlas”. Lo que supondría un gran impulso para la investigación y tratamiento de las enfermedades autoinmunes.

‘Big data’ aplicado a la salud
La aplicación del ‘big data’ en salud permite describir la realidad, es decir, “enterarse de lo que se está haciendo bien y lo que se está haciendo menos bien y mejorar así la gestión de los hospitales contribuyendo a un Sistema de Salud más eficiente”, ha asegurado el Dr. Ignacio Hernández Medrano, neurólogo en el Hospital Ramón y Cajal.

Pero esta no es la única ventaja de la aplicación del ‘big data’ en el ámbito de la salud. Al tener un histórico de datos muy significativo de lo ocurrido en el pasado, se podría hacer un análisis predictivo de lo que ocurrirá en el futuro y de esta manera, “anticiparnos a la enfermedad antes de que ocurra o saber cómo va a desarrollarse en cada persona, es decir, medicina personalizada”, ha apuntado el especialista, para quien la aplicación del ‘data mining’ tendría una tercera ventaja: saber cuál es la mejor forma de atender al paciente, ya que “en los datos podemos encontrar cómo atendiendo al paciente de una manera determinada mejora o no. De manera que el profesional puede usar estos datos como soporte a su decisión prescriptiva”, ha señalado el experto.

Qué frena la aplicación del ‘Big data’
Gestionar miles de millones de datos entraña ciertas dificultades, pero a juicio del especialista ninguno de ellos insalvable. En primer lugar, puede resultar complicado traducir las historias clínicas de un lenguaje humano a uno que pueda ser entendible por la inteligencia artificial, para de esta manera poder aprovechar toda la información que se lleva recogiendo durante años. Pero, gracias al proyecto SAVANA, del que este neurólogo es cofundador, esta misión se simplifica, puesto que ha creado un proyecto de lingüística computacional especializada en leer historia clínica y que es capaz de explotar texto no estructurado.

Otro tema de debate siempre que se habla de grandes bases de datos, es el de la privacidad. Pero para el Dr. Henández Medrano, también quedaría solventado, puesto que “<i”.
Solventados estos dos posibles inconvenientes, quedaría un tercero por resolver: la organización de los datos, ya que estos hay que capturarlos, procesarlos, compartirlos… es decir, hay que hacer un trabajo con ellos que necesita tiempo. Y el problema, según el especialista, es que en España “estas cosas quedan en manos de la buena voluntad de los médicos, a quienes, tanto en la medicina pública como en la privada, se les paga por asistir a los pacientes y se les pide investigar en una especie de limbo contractual, que hace que la investigación sea un hobby y que se dediquen a ello a costa de dedicarle su tiempo libre. Lo que resulta catastrófico para un sistema de I+D”, ha aseverado el Dr. Hernández Medrano.

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