El Big Data consiste en el almacenamiento, análisis y gestión de un conjunto de datos heterogéneos. El análisis de ese conjunto masivo de datos ofrece grandes oportunidades en varios campos, como la predicción de la demanda eléctrica en una ciudad, la identificación de fraudes bancarios o la predicción de producción eólica. No obstante, el sector salud es uno de los más beneficiados y, por ende, los pacientes.
Los campos mencionados anteriormente son algunas de las investigaciones que actualmente se están llevando a cabo en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC). Esta institución se encarga de analizar datos a partir de la tecnología Big Data. “El Big Data va asociado a una serie de “V”: velocidad, variedad, veracidad, volumen y valor. La aplicación de estas técnicas en el sector salud permite salvar vidas y obtener conocimiento adicional al que utiliza habitualmente un experto médico” explica Julia Díaz, directora de Innovación del área Health and EnergyPredictiveAnalytics en el IIC.
La experta señala que una de las principales utilidades del Big Data para los pacientes es el desarrollo de la medicina personalizada. “Analizando estos grandes volúmenes de datos sanitarios, con variables adicionales, el diagnóstico estará mucho más adaptado a las necesidades reales del paciente” subraya. Así, el trabajo que desarrolla el IIC en el sector salud se basa en la detección precoz y la emisión de alertas tempranas sobre enfermedades neurodegenerativas, sepsis(enfermedad grave donde el sistema inmunitario tiene una abrumadora respuesta a una infección, lo que provoca un flujo sanguíneo pobre y, en el peor de los casos el fallo de múltiples órganos), y la obstetricia (especialidad médica que estudia el embarazo y el parto), entre otras.
Harmony es una gran base de datos europea desarrollada por científicos españoles para el estudio del cáncer hematológico
Este almacenamiento de datos masivos procede de fuentes heterogéneas: historias clínicas de pacientes, repositorios internacionales donde se han proporcionado datos de pacientes o de los sistemas de salud nacionales y autonómicos, entre otros. Así, gracias al análisis de datos heterogéneos de pacientes, el paciente podrá anticiparse al desarrollo de enfermedades crónicas, con un diagnóstico más personalizado e, incluso, se podrá predecir cómo responderá un paciente al tratamiento. Entre todas las patologías, Julia Díaz destaca que el Big Data se enfoca en la actualidad en la lucha contra el cáncer.
Un ejemplo de ello lo encontramos en Harmony, una gran base de datos europea para el estudio del cáncer hematológico, desarrollado por los hematólogos Hernández Rivas y Guillermo Sanz, del Hospital Universitario La Fe de Valencia. Se trata de construir una plataforma de ‘big data’ con datos de alta calidad (incluidos los genéticos) con la idea de armonizar las medidas de los resultados, acelerar el desarrollo de fármacos y acortar el periodo en que un medicamento se concibe y se lleva a la cabecera del paciente que padece cáncer hematológico.
Otra de las ventajas para el paciente en las que está trabajando el IIC es la obtención de alertas tempranas sobre determinadas enfermedades. “Estos sistemas permiten, por ejemplo, obtener una alerta que ayude a que se apliquen antibióticos lo más rápido posible. En algunas patologías las primeras horas son vitales para que el paciente no acuda a la UCI o no fallezca. Ayuda también a que se personalicen las recomendaciones, al tener en cuenta en tiempo real información de distinta procedencia” destaca la directora del IIC.
De esta forma, el Big Data funciona como una herramienta complementaria que aporta mucha información sobre el paciente al profesional sanitario, que permite detectar precozmente una enfermedad, prevenirla y, en última instancia, a partir de toda la información del paciente, el médico puede decidir qué tipo de tratamiento será más efectivo. En el futuro, la directora del IIC, Julia Díaz, espera que las técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial (IA) permita descubrir “relaciones inesperadas en la información. Nos gustaría que el Big Data y la IA fuese algo habitual y barato y que, al entrar en un centro hospitalario, se dispusiese de nuestra información genómica junto a la sanitaria para obtener un diagnóstico personalizado”.