Las aplicaciones del big data centran la última reunión del Comité de Innovación de IDIS

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25 abr 2016 - 16:00 h
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La medicina maneja una cantidad ingente de datos que son una importante fuente de información para mejorar la calidad del sector sanitario. La impresión 3D de prótesis, órganos y fármacos, los wearables para monitorizar nuestras constantes, la salud ubicua, la investigación genómica, la medicina personalizada, la telemedicina, las tecnologías híbridas de alta resolución diagnóstica, las mínimamente invasivas en cirugía o el big data son algunos de los aspectos de la convergencia tecnológica en el sector salud que se han analizado durante la última reunión del Comité de Innovación del Instituto para el Desarrollo e Integración de la Sanidad (IDIS) celebrada en Madrid. El citado Comité, creado en el año 2014, pretende favorecer la incorporación de la innovación mediante fórmulas de colaboración que impliquen a empresas del sector asegurador y hospitalario y a la industria tecnológica, biofarmacéutica y farmacéutica.

Manuel Vilches, director general de IDIS, explica que “la penetración de la tecnología tiene como objetivo que los usuarios puedan verse beneficiados tanto en su esperanza de vida como en la calidad y bienestar de los años vividos. Así, por ejemplo, la integración de la información que proporciona el big data permitirá contar con información detallada de tratamientos por pacientes o realizar nuevas segmentaciones y modelos predictivos de acuerdo con sus perfiles”.

Las oportunidades del big data en el sector sanitario

Los sistemas sanitarios manejan cada vez más datos de salud, pero la mayoría se encuentran desestructurados y eso hace que se complique su procesamiento con las tradicionales herramientas de análisis. El big data permite unificar los datos de los pacientes para analizar las necesidades sanitarias de la población, ahorrar tiempos al tener las tareas automatizadas, optimizar el trabajo de médicos y hospitales y, sobre todo, la forma en que los pacientes son identificados y tratados. Ignacio Hernández, socio fundador de Savana y adjunto al Servicio de Neurología del Hospital Ramón y Cajal de Madrid, señala que “antes de lo que creemos será una mala praxis no consultar con la inteligencia artificial; ante el crecimiento exponencial e inflacionario del conocimiento médico, los médicos solo tenemos una salida posible: tener muy en cuenta la computación y el análisis masivo de datos a la hora de establecer un diagnóstico e instaurar un tratamiento. Sin duda, hay especialidades más sensibles que otras; la imagen radiológica, por ejemplo, es más fácilmente computarizable. Y, en menos tiempo del que creemos, estas tareas estarán automatizadas”.

El big data es una tecnología que aporta avances en todos los ámbitos relacionados con la salud, tales como la investigación genómica y la secuenciación del genoma, los procesos y procedimientos clínicos evitando la variabilidad al máximo, la adherencia a los tratamientos, la predicción de riesgos y efectos adversos de medicamentos o la medicina personalizada, la cual nos permite saber qué fármacos requiere cada paciente y, por ende, va a permitir desarrollarlos y fabricarlos a un precio y a una velocidad cada vez menor.

Herramientas de gestión innovadoras

Durante la reunión Jorge Posada y Giuseppe Fico, Coordinador y Technical Manager respectivamente, presentaron el Proyecto “MOSAIC” (www.mosaicproject.eu) perteneciente al 7º Programa marco de la UE y las herramientas tecnológicas que se han desarrollado durante los 4 años de duración del proyecto. Esta iniciativa, coordinada por Medtronic Ibérica, cuenta con la participación en consorcio de representantes de la industria, universidades y hospitales de cinco países europeos (España, Italia, Finlandia, Suecia y Grecia). Actualmente está superando las últimas evaluaciones orientadas a validar las herramientas en distintos entornos clínicos (Hospital de La Fé en Valencia y FSM en Pavía). Los modelos predictivos desarrollados tienen la capacidad de calcular el riesgo de sufrir diabetes en grandes poblaciones, diagnosticar la diabetes con información de la Historia Clínica Electrónica y predecir y prevenir complicaciones; mejorando la caracterización de estos pacientes y permitiendo desarrollar actuaciones de prevención primaria y secundaria.

La herramienta, cuyas necesidades de implementación fueron debatidas durante la reunión del Comité de Innovación, es un buen ejemplo del big data, debido a su potencial capacidad para identificar a la población en riesgo y dirigir la realización de pruebas diagnósticas a aquellos pacientes que efectivamente tienen un alto riesgo de padecer la enfermedad. Por otro lado, ofrece a los servicios sanitarios métodos y herramientas innovadoras para monitorizar la evolución de los pacientes, crear tratamientos personalizados y mejorar los sistemas de soporte a la decisión para los profesionales tratando de evitar las complicaciones asociadas a esta enfermedad.

“Es de vital importancia apostar por proyectos centrados en mejorar la gestión de los pacientes crónicos; iniciativas como MOSAIC ayudarán a mejorar la eficiencia de los sistema sanitarios europeos copados por estas enfermedades”, asegura Javier Colás, presidente de Medtronic en España y Portugal.

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