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Big Data, ¿llega una nueva herramienta clínica?

Predecir, diagnosticar y tratar, son las principales acciones que permite el análisis de la información sanitaria que se genera cada día. Pese a sus bondades, los expertos ponen su foco en la seguridad y en la protección de identidad de los pacientes

Big Data, ¿llega una nueva herramienta clínica?
Big Data, ¿llega una nueva herramienta clínica?larazon

Predecir, diagnosticar y tratar, son las principales acciones que permite el análisis de la información sanitaria que se genera cada día. Pese a sus bondades, los expertos ponen su foco en la seguridad y en la protección de identidad de los pacientes

Big Data. Suena a moderno, práctico, tecnológico... En Sanidad mencionar este concepto lleva a pensar en soluciones prácticas para los pacientes, los médicos, las administraciones y todos los actores involucrados en las tareas que implica la salud. Pero, ¿qué es y para qué sirve en realidad? Contestar a esta pregunta, que ronda a muchos ciudadanos, puede aventurarse fácil, aunque no del todo. «En el ámbito sanitario hay una ingente cantidad de datos en la que se necesita poner orden y que para que sea útil se precisan herramientas que puedan convertir ese volumen en respuestas o información útil», explica José Manuel Martínez Sesmero, director de Investigación e Innovación de la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria (SEFH).

Lo cierto es que la literatura científica reciente, durante el último lustro, recoge casos de éxito, a través de los cuáles se demuestra que la gestión correcta de los datos resulta útil en la detección y tratamiento de enfermedades. De hecho, en alguna ocasión, se ha apuntado al Big Data como el Nostradamus del siglo XXI, por su capacidad predictiva. Su utilidad resulta más clara en aquellas patologías en las que urge encontrar respuestas terapéuticas, como en el cáncer. Ejemplos se pueden encontrar dentro y fuera de nuestras fronteras. Oncobytes es un sofisticado procedimiento que permite localizar tumores en sus fases más tempranas, reducir los falsos positivos, mejorar la eficiencia del tratamiento y comprender mejor las enfermedades oncológicas.

Grandes centros e instituciones sanitarias a nivel mundial tienen proyectos de este tipo. «Lo cierto es que cabe imaginar las posibilidades tan grandes de esta herramienta si se pudiese poner en esa coctelera todos los datos de una enfermedad, o los que pudiesen estar relacionado con ella, a nivel mundial, más allá de las bases de datos locales. Las posibilidades serían infinitas», apunta Sesmero. Sin embargo, lo cierto es que uno de los escollos importantes es la compartición de los datos. «En España, tenemos 17 sistemas sanitarios cada uno diferente, y compartir las historias clínicas digitales resulta complicado. Hay que empezar desde abajo hacia arriba», añade Sesmero.

Uno de los proyectos patrios que cabe destacar es Savana. Esta plataforma de diagnóstico clínico viene a revolucionar el panorama del Big Data, ya que se convierte en el mejor vademécum para diagnosticar enfermedades. La idea salió de la mente del neurólogo del Hospital Ramón y Cajal de Madrid, Ignacio Medrano, y consiste en el acceso a las historias clínicas de los pacientes con el fin de encontrar datos que ayuden en el abordaje de otros. Hasta ahora un médico anotaba en la historia clínica digital del paciente una serie de hechos y características de la vida y de la patología del individuo en sí, pero no los compartía con sus colegas médicos. Pues bien, ahora existe la posibilidad que un programa los utilice, de forma anonimizada –para preservar la identidad de los pacientes– para ayudar al profesional en la toma de decisiones. En la actualidad, dos grandes grupos hospitalarios españoles privados y algunas comunidades autónomas ya son cuentan con él. «Creo que en el Sermas ya lo emplean y es bastante satisfactorio, esperemos que llegue a Castilla-La Mancha en breve», apunta Sesmero.

Entre las ventajas de Savana destaca que «lee» el lenguaje natural, el de los médicos, y es capaz de procesarlo cuando un facultativo se acerca a la plataforma en busca de ayuda. Esto significa que da un paso más en el mero análisis de datos y emplea la inteligencia artificial y motores lingüísticos de búsqueda para texto libre. «La idea ya está implantada en unos 40 hospitales, y la idea desde su inicio hasta ahora ha evolucionado. En el momento actual, es una herramienta más útil para acelerar la investigación médica que como sistema de soporte a la decisión exclusivamente. Uno no excluye a otro, pero el principal foco está en la investigación de patologías diversas extrayendo la información de las patologías de las historias clínicas», puntualiza Medrano.

Las bondades de este tipo de herramientas son para todos los actores que participan en el desarrollo de la salud. «Y es que en ocasiones encontramos datos que a priori no tienen que ver mucho con la salud pero a lo mejor analizándolos tiene alguna utilidad en esta área. Por eso el Big Data nos permite unir y hacer un entrelazado de una gran serie de datos de todo tipo que nos ayuda a generar decisiones. En el mundo sanitario, nos encontramos con un gran volumen, desde la efectividad de los medicamentos, las pruebas de imagen, el estado de salud que comparte un paciente en redes sociales o cómo percibe su calidad de vida... Hasta los datos económicos de las administraciones, que manejan los gestores para dar la prestación sanitaria y cualquiera puede ser de gran utilidad en el campo de la medicina», explica el director de Investigación e Innovación de la SEFH.

Por ello, cabe destacar también proyectos que la industria farmacéutica pone en marcha para optimizar el uso de la información sobre salud. Destaca en este campo la implicación de la patronal de los laboratorios farmacéuticos, Farmaindustria, junto a compañías, asociaciones de pacientes e instituciones públicas en el programa IMI Big Data for Better Outcomes (BD4BO). 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. Aquí, el papel concreto de Farmaindustria es a través de su participación en la Acción de Coordinación y Soporte, encargada de coordinar el desarrollo de los cuatro programas, ofrecer resultados y dar divulgación a los mismos.

Obstáculos

Como ya mencionaba Sesmero con anterioridad, uno de los problemas o barreras que se puede encontrar el big data sanitario es la no compartición de datos, algo bastante habitual en la España de los 17 sistemas sanitarios, así como en muchos otro países y sistemas y administraciones. Pero una vez dado el paso y salvado este obstáculo, queda el problema importante de la seguridad. A nadie le gustaría que sus datos de salud, más allá de los personales, de una sensibilidad extrema, andarán de acá para allá, se vendieran e incluso se revelasen de forma pública sin consentimiento alguno. Uno de los retos y desafíos, que comenta Fernando Campo, fundador de Axon Consultores y experto en ciberseguridad, es que esta nueva realidad abre un capítulo importante en el ámbito de la seguridad de los datos y la comunicación de los mismos.

Desde su punto de vista, «hay que tener siempre presente que tanto la ley orgánica de protección de datos y el nuevo reglamento europeo que entra en vigor en 2018 dotan a la información de la salud de los pacientes con los niveles más altos de privacidad y seguridad», explica Campo. En este sentido, apunta que el reto no sólo está en la protección, «sino también en el equilibrio en el uso, ya que en algunas ocasiones será pertinente que sean totalmente anónimos y otros se necesitarán que estén relacionados con el paciente. En el equilibrio y la balanza está el secreto».

Campo se muestra escéptico en esta área, porque «la simple inscripción de ficheros es un desafío en España, ya que en la actualidad poco más de la mitad de las empresas españolas lo ha hecho». También este experto en ciberseguridad muestra sus dudas ante el conocimiento real de los pacientes sobre el consentimiento que se otorga al uso de los mismo y si éste es el correcto en todos los casos. «Es importante el consentimiento del uso de los datos en una institución u hospital, pero, ¿qué pasa cuando esos datos no los gestionan ellos en concreto, sino que es un tercero, una empresa la que lo hace?, ¿se le ha cedido el consentimiento de los datos sin que lo sepa el paciente?».

Todo lo relacionado a la seguridad crea y genera miedo y desconfianza a partes iguales, porque, como explica Campo, la nueva reglamentación europea contempla muchos más supuestos en el ámbito sanitario y le dote de la más elevada seguridad, ello no desemboca en un cumplimiento fiel por parte de los actores implicados en el Big Data de las directrices legislativas, lo que termina al final por acabar en lagunas, zonas donde la seguridad se aplica y áreas en las que no está tan claro su correcto uso.

Así, desde la patronal de los laboratorios españoles, se ha puesto en marcha el Código de Conducta de Protección de Datos Personales en el ámbito de la investigación clínica y de la farmacovigilancia. El objetivo de este Código es garantizar el adecuado equilibrio entre la protección de datos personales obtenidos en el entorno clínico y el fomento de la investigación biomédica, en un momento en el que el proceso de digitalización permite generar una gran cantidad de información (big data) que tiene a su vez un enorme potencial de cara a favorecer la I+D de nuevos medicamentos.

Si el conservar el anonimato es un reto, preservar la seguridad en sí es otro mayor. Aquí merece la pena recordar los ataques que recientemente han sufrido grandes empresas que han visto cómo les robaban los datos y les extorsionaban. «Los últimos ataque de malware y randsoware han puesto en jaque a muchas empresas e instituciones», subraya Campo y enumera casos en los que el ataque ha puesto patas arriba los datos de un hospital o el robo de los mismos para hacer chantaje. Los ciberataques en sanidad son un asunto muy serio, sobre todo cuando el ataque es a un gran escala, como ocurría en mayo en el NHS de Reino Unido. El ataque producido afecto a más de 40 hospitales y centros sanitarios y provocó la desviación de los pacientes de emergencias a otros centros; los historiales médicos y las citas se volvieron inaccesibles; la privacidad de los datos no se vio comprometida, pero se puso en jaque todo el sistema. De hecho, ya hay estimaciones del precio que podrían tener todos estos datos, ya que bien pagando –desde la extorsión– desde un euro hasta medio millón (según el acceso a qué permitiesen), se emplearían para falsificar recetas, documentos e historiales clínicos, tal y como apunta la empresa de ciberseguridad Trend Micro. Porque al final las entidades sanitarias son las responsables del cumplimiento de la privacidad para evitar, pese a los ataques, las sanciones que establece la ley y que pueden ascender hasta 20 millones de euros y/o el 4% de la facturación total, global del ejercicio precedente.

Tras la seguridad, otra de las «pegas» que se suele encontrar en este tipo de tecnología es el dato, cómo es y que no cualquiera sirve. La forma de organizarlos también puede convertirse en un handicap que dificulte más el acceso. «Muchos científicos del dato hablan de la calidad y la limpieza de los datos; el big data se basa en una serie de datos estructurado y no estructurados obtenidos de diversas fuentes. Cuando se trabaja con ellos se ha de poder separar el trigo de la paja. Al mismo tiempo, hay cierta tendencia, según los expertos, a la acumulación de datos sin tener claros cuáles son las preguntas que han de plantearse mediante una serie de algoritmos a ese volumen concreto de datos para obtener respuestas coherentes que obtenga un valor de conocimiento», concluye el experto en ciberseguridad de Axon.

Watson, gran apuesta de IBM

La tecnología «cognitiva» y en concreto el sofisticado sistema Watson de IBM, con su avanzada capacidad de procesado de datos, incluso los no estructurados, está demostrando la capacidad de las máquinas para tomar decisiones «inteligentes» a partir del análisis de millones de datos en tiempo real en todo tipo de ámbitos. Aquí destaca el área de la salud en cuanto a «impacto» de esta tecnología, que utiliza razonamientos que buscan imitar a los del hombre para establecer hipótesis y tomar decisiones más acertadas muchas veces que las humanas y en muy poco tiempo, en el sentido de que permite salvar vidas más allá del ahorro de costes en procesos de negocio que garantiza. IBM ha creado incluso una unidad cognitiva específica para la salud, con 4.000 millones de dólares invertidos en adquisiciones cuando lleva un año en funcionamiento, que integra a unos 6.000 empleados.

Mendelian, diagnosticar enfermedades raras

En algunas enfermedades minoritarias se tarda hasta cinco años en dar con el nombre exacto de la dolencia. Para muchos padres conocer qué tiene su hijo es una meta que se celebra tanto o más que un cumpleaños. Desde hace poco más de un año, Mendelian se ha convertido en una plataforma que se revela como revolucionaria para ayudar a los profesionales médicos a «encontrar los genes que están implicados en la enfermedad, así como delimitar cuál puede ser, con tan sólo introducir una serie de síntomas del paciente», explica Ignacio Medrano, cofundador de Mendelian y neurólogo del Hospital Ramón y Cajal de Madrid. Se trata de una herramienta on-line que puede ayudar a los profesionales sanitarios a investigar y, consecuentemente, agilizar el diagnóstico precoz de las enfermedades raras gracias a un mapeo global de estas patologías mediante técnicas de Big Data e inteligencia artificial. Mónica López, coordinadora del Grupo de Trabajo de Enfermedades Minoritarias de la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) avala esta idea. «No cabe duda de que se convertirá en una herramienta muy útil para ayudar al profesional en el diagnóstico diferencial de casos complejos y enfermedades raras». Mendelian utiliza la inteligencia artificial y el Big Data para facilitar la labor de los médicos en la búsqueda de un diagnóstico, por lo que puede ayudar a reducir los enormes gastos causados por la repetición innecesaria de pruebas médicas y visitas a especialistas. Otra de las ventajas de esta plataforma tecnológica es que descenderán el número de errores diagnósticos, que en ocasiones supone un uso de tratamientos no indicados. «Este proyecto parte de una idea anglo-española emprendedora e innovadora que ha recibido el apoyo incondicional de Pfizer», explica Medrano.