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Big data engloba técnicas de almacenamiento, recuperación y tratamiento analítico de cantidades enormes de datos. Se ha hecho muy popular por sus resultados en algunos campos como el marketing donde, como ejemplo, baste decir que gran parte de las ventas y beneficios del gigante Amazon provienen de las recomendaciones precisas y personalizadas que se obtienen con estas técnicas sobre la caracterización del comportamiento de sus clientes. Por analogía, la expectativa que se tiene en medicina del big data es que sea una herramienta fundamental de la medicina de precisión y más aun de la medicina proactiva P4 (personalizada, de precisión, preventiva y participativa).
Sin entrar a discutir si estos paradigmas de la medicina van a triunfar, como pasó con la medicina basada en pruebas, sí se puede aventurar dos campos en el que el big data comienza a ser una realidad en psiquiatría. El primero es en el uso de las historias clínicas electrónicas para describir, caracterizar y predecir los trayectos asistenciales de los pacientes con el valor que va a suponer para clínicos, gestores y administración. El segundo, que se ha llamado fenotipación digital (Neuropsychopharmacology 2018;43(8):1660-1666), consiste en utilizar datos que genera el paciente en su interacción con el mundo digital mediante dispositivos digitales (teléfono y relojes inteligentes o monitores de actividad física) y aplicaciones de internet (redes sociales, portales de contenidos o compras, etc.) para definir patrones de comportamiento. La fenotipación digital presenta un salto cualitativo en la capacidad de los clínicos para observar, analizar y detallar conductas en tiempo real y circunstancias cotidianas, que no solo complementa, sino que puede superar las limitaciones de las actuales clasificaciones y esquemas nosológicos. Además, desde la perspectiva individual del paciente identifica marcas temporales en las que hay cambios en su conducta y por tanto puede ser una herramienta que contribuya a la prevención de recaídas, situaciones de riesgo, autocuidado, insight y, secundariamente, puede ayudar a los cuidadores en los pacientes más dependientes.
Al hablar del big data hay que ser consciente de dos limitaciones fundamentales. Una es la esencia del dato, que nos es otra cosa que una representación de un hecho observado. Por lo tanto, no es equivalente al hecho, ni mucho menos a la realidad, más teniendo en cuenta que es un ser humano quien de forma subjetiva decide cómo se genera, con que reglas, cuando y con que finalidad. La segunda limitación, es el uso fundamental de métodos inductivos y la falta de hipótesis explícitas (aunque hay quien argumenta que la definición del dato lleva implícita una hipótesis), y aun cuando el big data posee una sólida base científica y metodológica dentro de la denominada data science, la inducción, desde Hume, no es garantía de conocimiento científico.
Se deja a la consideración del lector los problemas éticos y las consecuencias sobre la relación médico-paciente, paciente-administración, paciente-provisor y paciente-financiador de servicios sanitarios.
