El Big Data, un gran impulso en la investigación de las enfermedades autoinmunes

Esta herramienta permite anticipar una enfermedad y mejorar la gestión en hospitales, pero, en España, la mayoría de los proyectos quedan en manos de la buena voluntad de los médicos.

CS
2 abril 2017 | 23:58 h
El Big Data, un gran impulso en la investigación de las enfermedades autoinmunes
El Big Data, un gran impulso en la investigación de las enfermedades autoinmunes
Hasta hace pocos años la cantidad ingente de datos generados en el mundo de la salud quedaban en el olvido de la historia clínica de cada paciente, algo que ha cambiado gracias a la tecnología. En este sentido, hay un concepto que lleva de moda varios años y que también resulta de gran utilidad en la sanidad: el Big Data. Sobresus posibilidades y aplicaciones en este ámbito han debatido los especialistas en el II Curso de Modelos de Gestión Eficiente organizado por la Sociedad Española de Reumatología (SER).

"La aplicación del Big Data en salud permitedescribir lo que se está haciendo bien y lo que se está haciendo menos bien"
Para el doctor Ignacio Hernández (en la imagen), neurólogo en el Hospital Ramón y Cajal, “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. Probablemente hay muchas correlaciones que para las matemáticas son obvias, pero a nosotros se nos están escapando”.

El uso de estas herramientas podría suponer un impulso en la investigación de las enfermedades autoinmunes sistémicas (artritis, esclerosis, psoriasis…). “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”, apunta Hernández.

BIG DATA EN LA SALUD

Por tanto, 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”, asegura el doctor Ignacio Hernández.

No es la única ventaja, apunta el especialista. “También nos deja anticiparnos a la enfermedad antes de que ocurra, o saber cómo va a desarrollarse en cada persona, es decir, medicina personalizada.

DIFICULTADES DE LA APLICACIÓN DEL BIG DATA

En su ponencia en las jornadas, el doctor Ignacio Hernández sostiene que actualmente la aplicación del Big Data en el ámbito sanitario se encuentra sobre todo con tres inconvenientes. Eso sí, bajo su punto de vista, ninguno es insalvable. En primer lugar, resulta complicado traducir las historias clínicas de un lenguaje humano a otro que pueda ser entendible para la inteligencia artificial, un proceso que puede durar años. Para simplificar este proceso, Hernández ha fundado junto a otros especialistas el proyecto SAVANA, una iniciativa de lingüística computacional especializada en leer historia clínica y que es capaz de explotar texto no estructurado.

Otro problema es el debate de la privacidad. Sin embargo, “los datos incluidos son anónimos, es decir, no tienen un paciente con un nombre completo, sino modelos de pacientes”, revela el neurólogo.

El problema más complicado de salvar es el referente a la organización de los datos, que requieren un trabajo laborioso de mucho tiempo. En España, según su concluye Hernández, “estas cosas quedan en manos de la buena voluntad de los médicos , a quienes se les paga por asistir a los paciente y la investigación queda relegada a un limbo contractual. De manera que hace que sea una especie de hobby y que para dedicarse a ella tengan que sacrificar su tiempo libre”.


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