Por Izaskun Larrea Manzarbeitia

Big data (grandes volúmenes de datos) se refiere al conjunto de datos e  información tan grandes y tan complejos que hace muy difícil su procesamiento utilizando herramientas de gestión de bases de datos convencionales. La cuestión es cómo acceder, distribuir y utilizar esta vasta cantidad de datos “no estructurados”. Los pacientes, las clínicas, los hospitales tienen cantidades masivas de datos clínicos, en formatos escritos en papel o electrónicos pero que permanecen sin utilizar por la dificultad e imposibilidad material de “digerirlos” de forma efectiva, por muy buenos deseos que pueda tener el equipo sanitario. Lo cierto es que  esta dificultad puede tener consecuencias tanto en el control de los gastos médicos como en la mejora de las tasas de mortalidad.

Este es el futuro de la salud[1], según ha publicado la prestigiosa revista Forbes: los big data representan una oportunidad para los innovadores y todos los  que se preocupan por la salud, aumentan substancialmente  la posibilidad de obtener información más efectiva de los datos y menores tasas de mortalidad de los pacientes.

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El estado de la cuestión

El modelo sanitario y en el general el sector de la salud, es uno de los sectores donde big data está teniendo mayor impacto en la actualidad y donde sus aplicaciones crecerán de un modo espectacular, tanto para el área médica, como también para las áreas de análisis de datos (historias médicas, análisis clínicos…), la gestión de centros de salud, la administración hospitalaria,  la documentación científica (generación, almacenamiento y explotación)…

De acuerdo al estudio de 2011 del Kinsey Global Institute[2] sobre big data, sin lugar a dudas uno de los más referenciados en la Web, calcula que  las aplicaciones de big data en el campo de la salud  podrían suponer un beneficio  de 250.000 millones de euros al sector público europeo y unos  300.000 millones de dólares  al sector de  sanidad de los EEUU. Otros estudios posteriores de octubre de 2012 también relativos al impacto de big data en el sector de la salud confirman los mismos datos de presupuestos y otras consideraciones que comentaremos a continuación.

En octubre de 2012,  Bonnie Feldman y otros colegas de la consultora Fieldman 360º publicaron el  informe  “Big Data Healthcare Hype and Hope[3] donde exploran, con bastante precisión, cómo big data se está convirtiendo en una creciente fuerza  de cambio en el panorama sanitario. Según Feldman “el potencial de big data en medicina reside en la posibilidad de  combinar los datos tradicionales con otras nuevas formas de datos tanto a nivel individual como poblacional”; es decir, realizar la integración de datos estructurados y no estructurados. En efecto, en el sector sanitario se genera una inmensa cantidad y variedad de datos tanto estructurados, semi-estructurados como desestructurados o no estructurados.

Recordemos que un dato estructurado es un dato que puede ser almacenado, consultado, analizado y manipulado por máquinas, normalmente, en modo tabla de datos. Un dato no estructurado o desestructurado es todo lo contrario. Datos estructurados, son los datos clásicos de los pacientes (nombre, edad, sexo…) y datos no estructurados son las recetas de papel, los registros médicos, las notas manuscritas de médicos y enfermeras, las grabaciones de voz, las radiografías, escáneres, resonancias magnéticas, TAC y otras imágenes médicas. A estos datos y pertenecientes a ambas categorías también, se pueden considerar los archivos electrónica de contabilidad y gestión administrativa, datos clínicos, etc.

Los avances tecnológicos están generando nuevas avalanchas de   datos de todo tipo que provienen de los más variadose dispositivos, sensores, fitness, aparatos médicos diversos, datos hospitalarios… y a ellos se suman los datos procedentes de los medios sociales (redes sociales, blogs, wikis, podcast…), de los teléfonos inteligentes, de áreas tan voluminosas como importantes tales como genérica y genómica, etc.

Otro informe también de gran impacto es, “Big Data in digital Health” de la Fundación Rock Health[4] que  analiza la situación actual y el potencial del big data en el mundo de la salud. El informe utiliza los datos y la información obtenidos en entrevistas con emprendedores e inversores y calcula que se pueden producir  importantes ahorros en el sector sanitario. Ahorros que calcula entre 325 y 525 millones de dólares que divide de la siguiente forma: 1. 25-50 millones de dólares en la mejora en la coordinación de la atención al ciudadano; 2.  la lucha contra los fraudes y los abusos; 3.  la lucha contra las ineficiencias administrativas y clínicas. Según las conclusiones del informe hay seis vías mediantes las cuales  big data puede cambiar la atención sanitaria, apoyo a la investigación (genómica y más allá):

  1. Transformación de datos en información.
  2. Apoyo al autocuidado de las personas.
  3. Apoyo a los proveedores de cuidados médicos.
  4. Aumento del conocimiento y concienciación del estado de salud.
  5. Agrupamiento de los datos  para expandir el ecosistema.

El informe concluye recomendando tres tendencias que emergen en el uso de los datos y que consideraba de gran trascendencia:

  1. Trabajar con conjuntos de datos limitados.
  2. Combinar una gran variedad de datos.
  3. Agrupamiento de datos (pooling) para mejorar resultados.

La investigación médica puede mejorar muchísimo si es capaz de asimilar una enorme cantidad de datos (monitorización, historiales, tratamientos, etc.), especialmente no estructurados, y organizarlos o estructurarlos para definir las causas de enfermedades y establecer mejores soluciones. Big data en sanidad se utilizará para predecir, prevenir y personalizar enfermedades y con ello los pacientes afectados. Los campos serán prácticamente casi todos los sectores de la sanidad, pero en particular podemos citar ya algunos en los que se están encontrados los mayores desafíos:

  • La investigación genómica y la secuenciación del genoma.
  • Operativa clínica.
  • Autoayuda y colaboración ciudadana.
  • Mejora en la atención personalizada al paciente.
  • Monitorización remota de pacientes.
  • Medicina personalizada para todos.
  • Autopsias virtuales.
  • Seguimiento de pacientes crónicos.
  • Mejoras en los procesos médicos.

Las aplicaciones de big data en el sector salud y sanitario son numerosas y en aumento.  Por ejemplo, los profesionales sanitarios pueden utilizar la  analítica de big data en tiempo real para saber dónde se está extendiendo un virus de la gripe y a qué ritmo, pueden adaptar la respuesta y garantizar el stock de vacunas suficiente para los sitios que lo necesiten.

Un caso singular lo cuenta García Cantero[5], un prestigioso analista de TIC, en el portal tecnológico TICbeat, donde gracias a la aplicación de analítica de big data se pudo detectar el mal comportamiento de un medicamento que produjo el incremento de muertes por su mal uso y sus efectos nocivos no previstos en su fabricación, evitando claro muertes desde que se detectó el problema.  Es la historia de “Vioxx, un analgésico de última generación desarrollado por Merck que llegó a convertirse en un bestseller de los medicamentos con ventas anuales de más 2.500 millones de dólares. Vioxx era una historia de éxito en el sector farmacéutico hasta que una de las primeras aplicaciones de big data en el ámbito de la salud descubrió la verdad sobre el fármaco. Kaiser Permanente, un consorcio sanitario californiano, junto a la U.S. Food and Drug Administration utilizaron técnicas de análisis de datos pioneras en su momento para estudiar la historia clínica de  más de un millón de pacientes tratados con Vioxx y descubrieron que la probabilidad de sufrir un ataque al corazón se triplicaba en dichos pacientes. Vioxx, el exitoso analgésico, estaba matando a gente o al menos poniendo en peligro la vida de millones de personas en todo el mundo. El estudio demostró los efectos secundarios del medicamento y consiguió que éste fuera retirado del mercado, ahorrando no dólares ni euros sino enfermedades y posibles muertes de enfermos”. En esencia, los riesgos vasculares para los pacientes se descubrieron cuando se realizó un análisis de los enormes volúmenes de datos existentes del medicamento y de los miles y miles de pacientes que llegaron a consumirlo.

El verdadero problema  es que la información necesaria para evaluar correctamente el riesgo del paciente y determinar el mejor tratamiento  está disponible en las notas del médico, pero sin las herramientas apropiadas el conocimiento sigue sin estar disponible, y por tanto sin poderse utilizar eficazmente. Toda la enorme cantidad de información disponible requiere de herramientas que permitan   sea monitorizada , procesada, cribada y aprovechada  en beneficio del paciente, del conocimiento del profesional sanitario y también en la formación de los futuros médicos  y enfermeros[6].  Otra característica importante, como señala también el Dr. Planas, la cada día mayor utilización de chips para monitorizar pacientes. Los chips y sensores de todo tipo que forman parte de la Internet de las cosas, facilitará la transmisión y recepción de datos de los pacientes, en los centros hospitalarios, ayudando a los cuidados médicos tanto presenciales como en el propio domicilio del enfermo. La Internet de las cosas como uno de los pilares de los big data permitirá acumular cada días más datos de los pacientes y con ello mejorar el diagnóstico previo merced al análisis comparativo de perfiles con el mismo diagnóstico.

La cara humana del Big Data

The Human Face of Big Data[7] es un proyecto realizado a lo largo del año 2012, financiado por la empresa EMC, uno de los proveedores más influyentes en big data,  y que ha tratado de analizar el modo en que big data transformará nuestras vidas y cómo  mejorará la sociedad.  El libro se entregará a las 10 mil personas más influyentes de la sociedad; estas figuras incluirán a 500 CEOs seleccionados por la revista Fortune, ganadores del Premio Nobel de 30 países, y entre ellos Barak Obama y Carlos Slim. Las seis áreas en las que se ha centrado la investigación han sido las siguientes, comenzando por “salud y bienestar”:

1. Salud y bienestar. Para combatir enfermedades crónicas y terminales como Parkinson, cáncer, etc.

2. Seguridad y calidad de vida. Big Data ayudará a mejorar la seguridad en las ciudades, reduciendo el crimen.

3. Asuntos gubernamentales. También podrá ayudar a mejorar los servicios y el acceso a ellos. Además se encargará de monitorear procesos ciudadanos como elecciones gubernamentales, y aspectos como corrupción.

4. Medio ambiente. El proyecto también contempla el monitoreo de emisiones contaminantes, así como análisis y optimización de consumo energético.

5. Relaciones interpersonales. Es uno de los aspectos en los que el proyecto tiene pensado en enfocarse más; el modo en que el internet y las redes sociales –especialmente en su faceta móvil- han ido cambiando la manera en que nos relacionamos.

6. Negocios y comercio. De qué forma Big Data  transforma la rentabilidad de estos ámbitos.

El futuro

En la feria de electrónica CES de Las Vegas (enero 2013) se ha celebrado la conferencia profesional Digital Health Summit, en la que, entre otras conclusiones, se propone reducir costes en salud mediante el uso eficiente de big data y herramientas adecuadas. Se presentaron en la conferencia y en la propia feria,  aplicaciones móviles y robots, donde esencialmente se hablaba de soluciones con enfoque de tecnología y uso de los grandes volúmenes de datos no sólo en el sector estrictamente médico sino también en otros, como las aplicaciones para móviles relacionadas con el fitness o la nutrición”.

El pasado año se descargaron 44 millones de aplicaciones relacionadas a la salud, mientras que se prevé que las inversiones en el sector crezcan en un 45%. La gente está preocupada por su bienestar, y los responsables políticos por la factura.  La empresa británica Equivital se dedica a la compilación de datos sobre de la actividad física de las personas para comprender las causas y efectos que tiene esta sobre su salud. “La sanidad pública tiene que pasar de administrar la enfermedad a fomentar el bienestar, la prevención”, opina su consejero delegado, Anmol Sood[8]. Martín (2013) presenta datos aportados en la conferencia donde se calcula que “en Estados Unidos mueren 45.000 personas al año por errores de diagnóstico, tantas como por el cáncer de mama. Ningún médico podría leerse en profundidad los más de 5.000 artículos científicos que se publican anualmente sobre dolencias coronarias, pero un ordenador sí. El examen médico, el diagnóstico, las recetas, la mayor parte de la actividad del médico la puede hacer un robot y con más datos objetivos en la cabeza. Los ordenadores son mejores en organizar información abundante y compleja”. Los ordenadores podrían reemplazar el 80% del trabajo médico actual, incluso ampliar sus competencias.

Reed V. Tuckson, una de las grandes autoridades norteamericanas en salud pública, y la mayoría de los médicos que han participado  en la cumbre Digital Health Summit 2013 son concluyentes según describe Martín (2013) en su artículo: “no hay otra solución en el sector de la salud: o se aprovechan las tecnologías ya existentes, desde las aplicaciones para móviles a los big data, o la sanidad pública quebrará en todos los países occidentales”.


[1] Dan Riskin, The Next Revolution in Healthcare en Forbes. 1 de octubre de 2012. http://www.forbes.com/sites/singularity/2012/10/01/the-next-revolution-in-healthcare/
[2] Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. http://www.mckinsey.com/insights/mgi/research/technology_and_innovation/big_data_the_next_frontier_for_innovation. Julio, 2011.
[3] Bonnie Feldman, Ellen M. Martin y Tobi Skotnes. Big Data in Healthcare. Hype and Hope.  http://es.scribd.com/doc/107279699/Big-Data-in-Healthcare-Hype-and-Hope, Consultora Dr. Boonie 360º, octubre 2012.
[4] Fundación sin ánimo de lucro dedicada a la intersección de Tecnología y Salud: http://www.slideshare.net/RockHealth/rock-report-big-data, octubre 2012.
[7] http://youtu.be/ygzcILJ2Vsw y en Twitter:@FaceOfBigData  y en Facebook:  www.facebook.com/FaceOfBigData

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