Hace mucho tiempo que los médicos analizan datos para entender, prevenir y tratar las enfermedades.
La diferencia es que ahora esa cantidad de datos es ingente y muy variada, por lo que se precisan herramientas que puedan convertir ese volumen en respuestas o información útil para la detección y el tratamiento de las enfermedades.Y es aquí donde entra en juego el big data, capaz de unir y hacer un entrelazado de una gran serie de datos de todo tipo que, al combinarse con la experiencia médica, ayudan a tomar decisiones.
Lo cierto es que, aunque aún queda mucho camino por recorrer, las aplicaciones del big data y de la inteligencia artificial en el ámbito de la medicina invitan a imaginar un nuevo paradigma por su capacidad predictiva. El sector de la salud es consciente de ello y aumenta cada año la inversión en esta clase de tecnologías. De hecho, un estudio de IBM indica que en 2020 se utilizarán 25.000 petabytes de datos relacionados con la salud para luchar contra determinadas enfermedades. Esto supone un aumento del 5.000% en comparación con hace ocho años.
La utilidad del big data resulta más clara en aquellas patologías en las que urge encontrar respuestas terapéuticas, como en el caso del cáncer, la segunda causa de muerte en el mundo, según la OMS.
Big data contra el cáncer
En este sentido, uno de los ejemplos más interesantes dentro de nuestras fronteras es Oncobytes, desarrollado por médicos e ingenieros de la empresa ERESA-CETIR. Este sistema combina décadas de investigación con protocolos para la gestión y el análisis de datos para extraer la máxima información de cada célula cancerígena y revelar factores clave para la valoración de la enfermedad, lo que abre la puerta a tratamientos más tempranos, personalizados y eficientes, además de a una considerable reducción de los falsos positivos.
“La importancia de esta conexión de protocolos y datos va más allá de lo puramente tecnológico, ya que la experiencia de los especialistas que los desarrollan nos lleva a estandarizar la gestión de la información, sacándole el máximo partido a la ingente cantidad de datos que genera cada paciente”, explica José Ferrer Rebolleda, director médico del grupo ERESA. “La aplicación de Oncobytes es especialmente valiosa, ya que nos ayuda a ir más allá de una visión meramente anatómica y obtener una imagen funcional de las células, evaluando su desarrollo metabólico y comportamiento también durante el tratamiento”.
Big data para aprovechar la información ‘enterrada’ en los historiales clínicos
Otro de los proyectos españoles que cabe destacar es Savana, que convierte, de forma anonimizada, las historias clínicas de los pacientes, escritas en lenguaje natural, a datos y códigos con el fin de incrementar la calidad de los diagnósticos.
Creado por el neurólogo y emprendedor Ignacio Hernández Medrano, Savana, que se está utilizando en numerosos hospitales públicos y privados de toda la geografía española, lleva ya leídos más de 180 millones de historias clínicas y permite aprovechar la mayor parte de esa información que antes estaba infrautilizada. “La inteligencia artificial tiene que ser otra herramienta más que ayude al profesional, como la resonancia magnética. La mente del médico no puede hacer millones de variables, pero un algoritmo sí”, comentaba el neurólogo en una jornada médica en Santiago de Compostela.
Así, Savana se ha convertido en el ‘Google’ del sector médico y se utiliza de distintas maneras: por los facultativos como apoyo en la toma de decisiones y en el diagnóstico; por los hospitales como herramienta de gestión y seguimiento de sus profesionales médicos; y por los investigadores para extraer datos complejos necesarios para una investigación puntera o de medicina predictiva.
“El dato clínico vale mucho, hemos de trabajar juntos desde diferentes ámbitos para darle verdadera utilidad”, resaltaba Hernández Medrano en otro foro médico en Madrid.
Big data al servicio de las enfermedades raras
El diagnóstico de una enfermedad rara puede conllevar años, lo que se convierte en un calvario para los pacientes, un reto para los médicos y un grave problema para los cuidadores. El propio Hernández Medrano es uno de los fundadores de Mendelian, una herramienta online que aglutina información sobre los genes implicados en enfermedades raras y genéticas para identificar este tipo de patologías más rápido.
El motor de inteligencia artificial de esta plataforma, en la que participan los laboratorios farmacéuticos Pfizer, es capaz de leer muchas bases de datos, de forma que, ante la consulta de un médico, ofrece una lista de genes potencialmente responsables y mutaciones específicas. También sugiere qué paneles genéticos o pruebas deberían llevarse a cabo en el laboratorio para poder seguir investigando.
El objetivo es “ayudar a los profesionales sanitarios a determinar de una forma más ágil los genes implicados y las pruebas genéticas necesarias para reducir casos no diagnosticados y evitar la odisea que supone estar una media de 7-10 años sin un diagnóstico”, señala Hernández Medrano.
Big data contra los tumores hematológicos
IMI Big Data for Better Outcomes (BD4BO) es un programa europeo que, en la actualidad, se centra en cuatro patologías concretas (alzhéimer, neoplasias hematológicas, esclerosis múltiple y enfermedades vasculares), en las que los equipos de investigación que participan buscan integrar datos a través del big data para encontrar respuestas a las cuestiones más acuciantes de estas enfermedades, desarrollar tratamientos más eficaces y facilitar la toma de decisiones.
Dentro de dicho programa, el proyecto Harmony, coordinado por el Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca (IBSAL), se esfuerza por hallar mejores tratamientos para los tumores hematológicos, que en Europa ocupan el quinto puesto por frecuencia y el tercero en mortalidad.
Harmony espera disponer en los próximos años de numerosos datos de alta calidad de más de 100.000 pacientes con neoplasias hematológicas provenientes tanto de vida real -que proveerán múltiples instituciones públicas y grupos cooperativos nacionales y europeos – y de ensayos clínicos financiados por la industria farmacéutica.
Este mapa europeo de tumores hematológicos contribuirá a acortar los tiempos para el desarrollo y comercialización de nuevos tratamientos y medicamentos con los que aplicar medicina de precisión y avanzar hacia terapias personalizadas.
Según ha contado a la prensa Jesús María Hernández Rivas, el hematólogo que lidera el proyecto, en las enfermedades hematológicas, que son raras y poco frecuentes, «la realización de ensayos clínicos es difícil porque el reclutamiento de enfermos es complicado dada la baja prevalencia». Pero si se dispone de buenas bases de datos en las que se tenga información de mucha calidad, «con enfermos estudiados en profundidad y sabiendo qué tipo de resultados han obtenido con los diferentes medicamentos, probablemente estemos dando la pauta para que los nuevos fármacos que se vayan a producir tengan un acceso al mercado más rápido«.
Sin duda, el big data será uno de los grandes aliados de la medicina del futuro. En ese prometedor horizonte que se atisba, cabe imaginar las posibilidades tan grandes de esta herramienta si se pudiesen poner en esa coctelera todos los datos de una enfermedad, o los que pudiesen estar relacionados con ella, a nivel mundial, más allá de las bases de datos locales o regionales. Las posibilidades serían casi infinitas para convertir los datos en oportunidades de curación y mejora para los pacientes.
Fotos | Unsplash/ Markus Spiske | National Cancer Institute | Lucas Vasques
