‘Big Data’ en salud, el camino hacia un cambio de paradigma en Medicina

Las expectativas en la aplicación de la inteligencia artificial en este campo chocan con sus limitaciones
Herramientas
|
21 nov 2014 - 16:00 h
|

Estamos ante algo revolucionario. No es una moda o una burbuja, sino un cambio de paradigma en Medicina. Con estas palabras, Ignacio Hernández Medrano, adjunto a la dirección ejecutiva del Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria, ha valorado la irrupción de los Big Data en el campo de la salud. Un término anglosajón que define la acumulación de datos masivos que supera la capacidad del software habitual para ser capturados, procesados y gestionados y que supondrá, en palabras del especialista, el camino hacia una nueva medicina generadora de evidencia que complementará la actual, basada en este concepto.

Hernández Medrano está convencido de que nos dirigimos a un nuevo lugar donde el análisis de gran cantidad de datos nos permitirá ver conexiones, transformar en conocimiento estas relaciones en las que las reglas tradicionales de la física o la química no sirven y dejan paso al análisis estadístico de la información, con el empleo de algoritmos y la ayuda de la inteligencia artificial. Según su visión, así será el impacto en la salud de una disciplina, enmarcada dentro de las tecnologías de la comunicación y la información, que llega con un cierto retraso a este ámbito, en el que se trabaja con “material sensible” y no está de más “esperar a ver cómo funcionan las tecnologías en otras áreas”.

Hernández Medrano ha sido uno de los participantes en el I Congreso Nacional de Wearables y Big Data en Salud, celebrado en Madrid. El neurólogo destacó que la información, al igual que la tecnología, crece de forma exponencial, no lineal, por lo que es preciso hacer frente a esta gran cantidad de información, que se multiplica por dos cada cinco años en el ámbito médico, con tecnologías que sean capaces de gestionarla.

El especialista aseguró que la manera de generar información y conocimiento va a cambiar, “es inevitable”, puntualizó, y propuso pensar a cinco años vista. En un tiempo, puntualizó, se considerará mala praxis no consultar con la inteligencia artificial, de igual manera que ahora puede serlo no hacer una resonancia magnética.

En su opinión, se trata de un cambio comparable al experimentado en el campo de la informática en los últimos treinta años que tendrá repercusión a muchos niveles. En farmacología, por ejemplo, la forma clásica de desarrollo es buscar la diana terapéutica: “Ahora la idea es combinar una gran cantidad de datos y correlacionarlos, podemos obtener ‘moléculas al peso’”, destacó. La tecnología permite agilizar el desarrollo de estos fármacos, que según el experto, será “más rápido y barato”, lo que hará factible dar una respuesta en enfermedades genéticas raras, por ejemplo, y tendrá grandes aplicaciones en el campo de la genética.

En cualquier caso, Hernández matizó que la maraña de datos es inmensa y compleja, por lo que hay que decidir qué datos se quieren capturar.

Para el experto, el desarrollo de esta disciplina es la solución tecnológica a un problema común entre los profesionales sanitarios, incapaces de mantenerse al día ante el constante aumento del conocimiento. “Hacen falta sistemas de soporte para no resolver las dudas preguntando al compañero. No es una burbuja, ni una moda, sino una realidad”, reiteró para finalizar.

Un ejemplo real de la aplicación de los Big Data al ámbito de la Medicina es la solución Watson, de la compañía IBM. El responsable de ventas de estas tecnologías en España, Miguel Ángel Martín, expuso la evolución en las tecnologías de la información, que han pasado de sistema tabulares en su origen a los actuales sistemas programables. El futuro, que ya es presente en algunos centros, son los sistemas cognitivos.

La aplicación de estos modelos es ya una realidad en el terreno de la oncología, según el experto. El Memorial Sloan Kettering Cancer Center de Nueva York, por ejemplo, ya ha incorporado esta solución con el objetivo de mantener actualizados los conocimientos de sus profesionales con la información disponible a nivel internacional para sugerir tratamientos personalizados.

El programa maneja más de 600.000 evidencias, dos millones de textos médicos, miles de datos de historias clínicas de pacientes del hospital y estudios propios e internacionales, pero no pierde de vista la particularidad del paciente. Ante un caso, explica Martín, se crea una hipótesis y, dentro del corpus de datos, usando técnicas de búsqueda, análisis estadístico y algoritmos se acotan las posibles soluciones, que vuelven a alimentar el sistema. “Watson es el programa más innovador y va más allá del mundo del Big Data. Aunque la solución tecnológica sólo es fiable si el dato lo es”, matizó.

Limitaciones actuales

A pesar de las interesantes expectativas que ha generado en el sector, las limitaciones existen. De entrada, la directora general de Sistemas de Información Sanitaria de la Comunidad de Madrid, Zaida María Sampedro, es consciente de que es imposible dar este salto sin una infraestructura básica (redes, bases de datos, etc.). Una apreciación más que acertada si se tiene en cuenta que la historia clínica o la receta electrónica interoperables siguen siendo una aspiración en nuestro país. Sampedro destacó el volumen de datos que maneja el Servicio Madrileño de Salud y anunció que la consejería integrará esta tecnología en la estrategia de crónicos.

Por su parte, Julio Mayol, director de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico de Madrid, se preguntó por la utilidad real de los datos que se pueden obtener con un gran número de dispositivos que monitorizan algunas funciones básicas del organismo, los wearables, también protagonistas del congreso. El cirujano reconoció que el sistema está planteado para vender un servicio y defendió que “la medicina es sostenible, pero no estos modelos de negocio”. Según su visión, el camino es observar los problemas y necesidades de los pacientes y sobre esa base, emplear la tecnología necesaria, no al revés y planteó que “aún no se ha definido el problema que tiene que ser resuelto”.

Mayol defendió que es fundamental ver para qué se hace todo esto. Si no es así, alertó, “llegaremos con enorme precisión tecnológica al sitio incorrecto”. De este modo, reconoció que hay un gran campo en la inteligencia artificial, pero que es la inteligencia natural la que hace las preguntas e insistió en que esta apuesta tecnológica no es gratuita, y hacer cosas para no utilizarlas resulta ineficiente.

Por último, el especialista destacó la idea de que innovar en tecnología siempre es positivo, pero ha de hacerse en beneficio del sistema. “Hace falta un nuevo modelo social y de negocio que no esté basado en la provisión de servicios, sino en aportar valor al paciente”, sentenció, y alertó de que la tecnología abre puertas que pueden ser útiles, pero que no está exenta de riesgos.

Los profesionales del Sloan Kettering de Nueva York ya cuentan con una solución que analiza miles de datos

Mayol defiende un nuevo modelo social basado en aportar valor al paciente y no en la provisión de servicios

Twitter
Suplementos y Especiales