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'Big Data' y Sanidad, un tándem bien avenido

Diagnósticos más precisos y reducción de los errores médicos son algunos de los beneficios de la aplicación de 'Big Data' en el sector sanitario, según las conclusiones de una jornada organizada por la Universidad Rey Juan Carlos y MBIT School.

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La adopción universal de la historia clínica electrónica y de los distintos sistemas de información sanitaria está dando como resultado en una cantidad ingente de datos almacenados que contienen información relativa a los pacientes y a la evolución de su salud. Esta información sensible tiene un enorme potencial en investigación médica si se procesa adecuadamente.

Durante la jornada ‘Big Data y el uso secundario de la historia clínica electrónica’, Pablo Serrano, director de planificación en el Hospital Universitario 12 de octubre; Javier Ramos, Catedrático de la Universidad Rey Juan Carlos y Director de la Escuela de Ingeniería de Telecomunicaciones, y Cristina Soguero Ruiz, Investigadora y docente en la Universidad Rey Juan Carlos, han destacado el potencial que tiene el análisis de datos desde el punto de vista clínico y cómo la utilización de técnicas de procesado masivo de datos posibilita la identificación de patrones de respuesta en los pacientes frente a tratamientos o pruebas diagnósticas. Unas nuevas técnicas que superan la capacidad de los métodos tradicionales de la investigación médica y permiten el avance de la ciencia médica a una velocidad sin precedentes.

Big Data, por tanto, puede realizar diagnósticos más precios, reducir el número de errores médicos, pautar una medicación más efectiva, hacer un seguimiento más exhaustivo del paciente y planificar mejor los recursos. El objetivo es que, a través del análisis de datos, los clínicos tomen decisiones más acertadas.

“La aplicación del Big Data a la historia clínica electrónica y, en general, al sector de la salud está abriendo nuevos campos no solo a la gestión administrativa sino también en el terreno de la investigación médica, mediante la aplicación de nuevas técnicas que son más eficientes en cuanto a sus conclusiones e infinitamente más rápidas en cuanto a sus resultados”, señaló Juan José Gilsanz, director general de MBIT School.

La ética en el tratamiento de estos datos y las consecuencias que puede ocasionar también se han abordado en esta jornada, incidiendo en la necesidad de que Big Data respete los principios éticos de autonomía del paciente, beneficencia, justicia, no maleficencia, privacidad y aquellas consideraciones legales contempladas en el marco español y europeo.

Por último, también se han comentado aspectos como el futuro de la asistencia sanitaria, sus retos y riesgos éticos y los resultados obtenidos en las distintas aplicaciones reales.

Entre los retos más notables a los que se enfrenta el sector están hacer frente a datos irregulares, la temporalidad de los mismos y la falta de clasificación y de integración entre los clasificadores del sistema de salud.

En el futuro, los wearables ayudarán a ampliar el número de datos en la salud y a completar la historia clínica de los pacientes, incrementando la información a tratar para extraer mejores conclusiones.



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