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  • Lunes, 29 de Mayo de 2017

El 'big data' permite anticipar una enfermedad y mejorar la gestión en hospitales

El II Curso de Modelos de Gestión Eficiente, organizado por la Sociedad Española de Reumatología, con la colaboración de la compañía MSD, ha abordado las ventajas del 'big data' en el ámbito de la salud

El 'big data' permite anticipar una enfermedad y mejorar la gestión en hospitales

La aplicación del 'big data' en el ámbito de la salud tiene numerosas ventajas. “Permite enterarse de lo que se está haciendo bien y lo que se está haciendo menos bien y mejorar así la gestión de los hospitales contribuyendo a un sistema de Salud más eficiente”, señala Ignacio Hernández Medrano, neurólogo en el Hospital Ramón y Cajal, durante su conferencia en el II Curso de Modelos de Gestión Eficiente organizado por la Sociedad Española de Reumatología.

“La inmunología es uno de los nichos donde el ‘big data’ tiene potencia, ya que acumula una gran masa de datos muy difícilmente abordable por la mente humana, de manera que probablemente hay muchas correlaciones que para las matemáticas son obvias, pero a nosotros se nos están escapando”, continúa.

Asimismo, el 'big data' permitiría realizar un análisis predictivo de lo que ocurrirá en el futuro y de esta manera, “anticiparnos a la enfermedad antes de que ocurra o saber cómo va a desarrollarse en cada persona, es decir, medicina personalizada”, ha apuntado el especialista.

Dificultades del 'big data'

Gestionar miles de millones de datos entraña ciertas dificultades, pero a juicio del especialista ninguno de ellos insalvable. En primer lugar, puede resultar complicado traducir las historias clínicas de un lenguaje humano a uno que pueda ser entendible por la inteligencia artificial. Pero, gracias al proyecto SAVANA, del que este neurólogo es cofundador, esta misión se simplifica, puesto que ha creado un proyecto de lingüística computacional especializada en leer historia clínica y que es capaz de explotar texto no estructurado.

Otro tema de debate siempre que se habla de grandes bases de datos, es el de la privacidad. También quedaría solventado, puesto que “los datos incluidos están anonimizados y agregados, es decir, no tienen un paciente con un nombre concreto, sino modelos de pacientes”, explica el experto.

Solventados estos dos posibles inconvenientes, quedaría un tercero por resolver: la organización de los datos, ya que estos hay que capturarlos, procesarlos, compartirlos… “Estas cosas quedan en manos de la buena voluntad de los médicos, a quienes, tanto en la medicina pública como en la privada, se les paga por asistir a los pacientes y se les pide investigar en una especie de limbo contractual, que hace que la investigación sea un hobby y que se dediquen a ello a costa de dedicarle su tiempo libre. Lo que resulta catastrófico para un sistema de I+D”, ha añadido.

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