Datos sanitarios y ‘big data’: la protección del bien común

Sin casi darnos cuenta, las promesas de la medicina del futuro se están convirtiendo en presente. Nos acercamos a una revolución en la atención sanitaria que no tiene precedentes. Uno de los principales motores de esta transformación es lo que se llama big data: una nueva estrategia de análisis de datos. Todos los campos de la acción humana van a ser transformados con estas herramientas, pero en la medicina el cambio ya ha comenzado.

En la llegada del big data a la industria sanitaria existen grandes apuestas e intereses. Tanto la industria farmacéutica como las grandes tecnológicas como Microsoft, IBM o Amazon llevan años preparándose.  Pero en este gran negocio, los datos personales de los pacientes, nuestros datos, juegan un papel fundamental. Son la materia prima imprescindible. Aún estamos a tiempo de poder preservar su valor como bien común de todos los ciudadanos, permitiendo que puedan ser usados en el beneficio de todos, sin convertirlos en un bien privativo más.

¿Qué es el big data?

Big data es el análisis de datos de forma masiva. Esto es posible gracias a una serie de técnicas matemáticas que nos permiten entender y exprimir el conocimiento existente en colecciones inmensas de información. ¿A qué llamamos datos masivos en sanidad? Los datos sanitarios se agrupan en dos tipos de fuentes: por una parte la literatura médica, el conocimiento que los médicos han escrito en los libros y artículos; por otro los datos que los propios pacientes aportan: sus síntomas, los resultados de análisis, pruebas y la evolución con los tratamientos. De ambas fuentes se puede obtener conocimiento. Pero ambas presentan limitaciones para ser usadas de forma directa.

Un médico podrá conocer multitud de casos a lo largo de su carrera que le ayudarán a mejorar su técnica, pero siempre habrá un límite. Nunca podrá aprender de millones de pacientes, no hay tiempo en una vida humana para esa hazaña. El mismo límite temporal se extiende a los libros y los artículos científicos: hoy en día ningún especialista puede revisar todo lo que se publica en su especialidad cada año aunque sólo se dedicara a eso.

Si se pudiera disponer de tiempo infinito para estudiar y aprender todo lo necesario, nos enfrentaríamos a una segunda limitación: el cerebro humano no es capaz de asimilar tanta información, no tiene la capacidad de procesamiento de datos suficiente para esa tarea.

Los actuales sistemas informáticos sí pueden manejar cantidades de información de esa envergadura. Además, gracias al aumento exponencial de la capacidad de procesamiento, son capaces también de analizar esta información y encontrar relaciones y patrones. Esto es el big data. Hoy en día estos sistemas son capaces de analizar simultáneamente la literatura en lengua inglesa escrita desde el siglo XV hasta el momento actual, todas las partidas  de ajedrez o del juego del Go de las que existen registros o todos los artículos sobre enfermedades autoinmunitarias que se han publicado desde el inicio de la medicina como ciencia. El tamaño y la complejidad ya no son un problema.

No sólo podemos analizar registros y documentos. Los datos están por todas partes. El genoma de un sólo ser humano tiene cincuenta veces más información que la wikipedia, una persona  precisaría de unos 700 años solamente para leerlo. Actualmente los ordenadores son capaces de analizar el genoma de un millón de personas simultáneamente. Más aún, pueden relacionar estos genomas con todo lo escrito desde el principio de los tiempos sobre el cáncer y unirlo además a una base de datos con imágenes de resonancia magnética y pruebas médicas, así como a todos los datos de las historias clínicas de diez millones de pacientes. Después son capaces de sacar conclusiones sobre todo esto, conclusiones que salvan vidas. El programa Watson Health de IBM es uno de los pioneros en este campo.

Big data es otra forma de llamar a un tipo de inteligencia artificial, un nombre desgastado por las películas de ciencia ficción. Pero ahora ya no es una inteligencia artificial de robots que hablan y nos emulan, sino una inteligencia artificial capaz de abarcar un conocimiento que nosotros no somos capaces de entender, una inteligencia artificial capaz de solucionar los problemas de una forma diferente. Esta es la tecnología que se está empezando a usar en sanidad.

Aplicaciones del big data en medicina

Se trata de una tecnología tan disruptiva que es difícil hacer suposiciones sobre los avances que nos puede permitir dentro de diez años, pero a corto plazo sí sabemos qué puede conseguirse o qué se está consiguiendo ya en el ámbito sanitario. Hoy en día podemos conocer los resultados de los tratamientos antes de ser aplicados, saber con antelación si un medicamento o una operación quirúrgica van a tener éxito o no. Podemos predecir la aparición de una enfermedad o […]

CONTINUA LEYENDO EN ANALYTICS

Deja un comentario





Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Conoce cómo se procesan los datos de tus comentarios.