Big Data en Salud: expectativas y realidad ha sido el título de la charla de Julia Díaz, Directora de innovación de Health & Energy Predictive Analytics en el IIC, en la segunda edición del evento Big Data & Analytics en Sanidad. En el evento, organizado este 12 de mayo por Executive Forum y la Universidad Camilo José Cela, también han participado Carlos Cendra, Director de Soluciones Estratégicas de ABBOTT DIÁGNOSTICO, y José Luis García, Director Médico de CELGENE.
Son muchos los profesionales involucrados en el ámbito médico cuyo interés sobre el impacto del Big Data y las técnicas de análisis de datos en el sector de la Sanidad es cada día mayor. Les atrae la capacidad para mejorar la práctica asistencial y la atención a los pacientes que brinda el tratamiento masivo de los datos originados en los sistemas sanitarios, tanto en el ámbito privado como en el público. Para estos profesionales de la salud es fundamental invertir en proyectos capaces de extraer información de los datos, y capaces de inferir conocimiento de esa información y de explotarlo.
Así el conocimiento surge de interconectar documentos como la historia clínica electrónica y la receta electrónica, por ejemplo, con la práctica clínica diaria de los profesionales de la salud y las experiencias y evidencias reales (RWD y RWE) del día a día en los centros sanitarios.
Podemos añadir además, los datos procedentes de diversos sensores y wearables usados en medicina, y los estudios de casos y posibles investigaciones en curso en los laboratorios de investigación médica y farmacéutica. Y con toda esa información biomédica y de contexto tratar de optimizar el sistema sanitario para mejorar, en definitiva, nuestra salud.
El valor del Big Data en Salud
Como constataron los ponentes de la jornada, el valor del Big Data en Salud como herramienta para impulsar y apoyar la investigación, la innovación y la evaluación en sanidad es enorme. A fin de cuentas, la salud nos interesa a todos; pues el objetivo de toda sociedad de bienestar es pasar más tiempo sanos que enfermos.
Por ello, si a la capacidad tecnológica de cruzar diferentes fuentes de información y analizar cantidades masivas de datos le sumamos la posibilidad de aplicar estas técnicas de Big Data en tiempo real estaremos consiguiendo, en definitiva, una mejor y mayor trasferencia de los resultados a la práctica clínica diaria. De este modo, la atención al paciente será más eficiente porque estaremos cubriendo mejor y en menos tiempo sus necesidades. En resumen: la realidad cumplirá con las expectativas.
Para ello hay mucho trabajo previo que hacer. Desde el negocio, es primordial que nuestras acciones vayan dirigidas a conseguir un Sistema de Sanidad eficiente enfocado hacia la salud que, sin dejar de lado la gestión sanitaria, se centre en el paciente. Si somos conscientes de este hecho, la evolución natural en salud podría quizá partir de realizar un análisis coste-eficacia de un nuevo fármaco o tratamiento incorporando a los datos información desestructurada, como es la que proviene de los factores ambientales, para que el resultado fuera más certero, más óptimo, más cercano a la realidad.
Esto supondría remover el sistema de salud desde los laboratorios, uno de los mayores generadores de datos en salud ―como ratificó Carlos Cendra― lo que permitiría mejorar los diagnósticos, por ejemplo. Supondría superar el conservadurismo tradicional de la atención clínica y revolucionar los tratamientos usando la tecnología al servicio de la biología y la biomedicina ―como expuso Jose Luis García― para conseguir una medicina más personalizada, por ejemplo. Y supondría igualmente conseguir un sistema de información de salud abierto, no parcelado por regiones o instituciones, donde toda la información se recoja digitalmente, donde no se pierda ni la información biológica ni la de contexto al estructurarlas. Esto es lo que podríamos esperar, este es el reto de la realidad del Big Data en Salud.
Sistemas inteligentes basados en datos
Para lograrlo, en palabras de Julia Díaz, son muchas las ventajas que a este entorno sanitario puede aportar el trabajo de centros como el IIC, en el que la investigación aplicada sobre Big Data en Salud ha permitido crear sistemas inteligentes basados en el análisis de datos para estudiar la estratificación de la población, la predicción de reingresos, la hiperfrecuentación o detección de patrones de comportamiento en pacientes, y la customización de alertas inteligentes capaces de brindar a los profesionales sanitarios un apoyo esencial a la hora de tomar decisiones relacionadas con el establecimiento de protocolos, el pronóstico de la evolución de enfermedades, el diagnóstico temprano de enfermedades o la planificación del tratamiento de sus pacientes.
El IIC colabora con centros médicos y gestores sanitarios por su capacidad para innovar a la hora de analizar los factores de utilización y demanda de los servicios asistenciales médicos. Gracias a la aplicación de modelos predictivos y técnicas Big Data en el ámbito médico podemos obtener información de valor del tratamiento informatizado de datos anonimizados para asignar los servicios y recursos necesarios según las necesidades reales de cada paciente. Y contribuir así a lograr un modelo de atención sanitaria más automatizado, eficiente, certero y económico.