Proyectos como el Horizonte 2020 a nivel europeo o Savanaen España confirman que la implantación del Big Data en el entono sanitario es un hecho. Estas iniciativas basadas en la generación de algoritmos para mejorar el diagnostico de enfermedades y la digitalización de las historias clínicas -entre otras aplicaciones- abren nuevas líneas de trabajo pero también se enfrentan a nuevos retos.
“Uno de los grandes problemas del Big Data tiene que ver con la privacidad de datos: nos cuesta mucho que determinadas instituciones y administraciones comprendan que la utilización de datos con fines no éticos como puede hacerlo una red social, nada tiene que ver con lo que hacemos en investigación médica”, explica Ignacio Hernández Medrano, neurólogo e investigador del Hospital Ramón y Cajal de Madrid.
La oposición a compartir los datos de los pacientes es uno de los principales problemas a los que se enfrenta el Big Data en salud.
En su opinión, la oposición a compartir información de los pacientes por no entender los distintos niveles de privacidad es una de las principales trabas. “Los datos que se utilizan son anónimos: no contienen el nombre de la persona que los generó y, además, van agregados estadísticamente, lo que supone que no son datos concretos sino un conjunto de información similar a lo que podríamos encontrar en un libro de Medicina”, defiende.
Por otra parte, Medrano advierte que la inteligencia artificial tiene una forma de funcionar distinta al cerebro humano porque da resultados válidos aunque no se entienda la regla que rige dichos resultados. “A los investigadores a veces les inquieta que una máquina esté dando respuestas correctas sin comprender el por qué las da, esto se llama la caja negra, aunque la verdad es que vamos a tener que aprender a convivir con ello”, señala.
FORMACIÓN NECESARIA EN BIG DATA
Otro punto que plantea la integración de nuevas tecnologías en el salud es cómo va a cambiar el trabajo de los profesionales y qué formación necesitarán en el futuro para adaptarse a estas herramientas.
Al respecto, Medrano considera que los médicos incrementarán su perfil como gestores de datos porque tendrán que gestionar toda la información que generarán los propios pacientes en casa y que compartirán con ellos en el momento de la consulta. “Vamos a tener que colaborar con científicos de datos, quienes nos ayudarán a generar los algoritmos, porque esto va más allá de la estadística clásica”, destaca.
La automatización de la Medicina cederá más espacio a la comunicación con los pacientes en consulta.
Al respecto, el investigador del Hospital Ramón y Cajal recuerda que todas las personas parten de un gran volumen de datos: los genes. “La capacidad de secuenciar el genoma se está abaratando, por tanto, llegará el momento que el paciente vendrá a la consulta con sus genomas pidiendo respuesta y los médicos van a tener que aprender todo lo relacionado con la genética”, comenta. En este punto, otro reto que se plantea ya hoy día es la bioética así como las desigualdades que puede crear la alteración de los genes.
Por último, Medrano pone el foco en la automatización de gran parte de la Medicina con la integración de nuevos algoritmos que permitirán tener más tiempo para la comunicación en consulta y la investigación. “Al final, la inteligencia artificial se encargará de los casos frecuentes, pero el humano tendrá que hacer las preguntas en los casos difíciles”, concluye.