Big data y salud

Barcelona es desde hace tiempo una ciudad abierta a la transformación digital. Transformación cuya herramienta principal es el Big Data, entendido como generación y análisis masivo de datos con el fin de predecir y/o prevenir comportamientos y tendencias, entre otros. 

El Big data se puede aplicar a cualquier sector, siendo el de la salud el más destacado por sus innumerables beneficios. En el ámbito sanitario, la información a estudiar se extrae de:

• Registros de los centros médicos: número de pacientes atendidos, horarios de funcionamiento, recursos utilizados, patologías tratadas, etc.
• Historias clínicas electrónicas 
• Pruebas diagnósticas por imagen
• Dispositivos de telemedicina 
• Aparatos y dispositivos electrónicos como los relojes inteligentes (tecnología wearable) 
• Muestras biológicas preservadas en bancos, como células, tejidos u órganos.
• Investigación médica 
• Referencias epidemiológicas, nutricionales y genómicas. 

Como ya hemos comentado, la generación y el análisis masivo de datos es para la salud una valiosa fuente de información que permite:

• Analizar los diferentes datos para hacer pronósticos sobre la afluencia de pacientes y la evolución asistencial en los centros médicos. Y con ello, poder ajustar la política de Recursos Humanos, la gestión de turnos del personal o la compra de materiales.

• Observar posibles cambios en los hábitos alimentarios, actividad física y adicciones, entre otros. Para con ello, detectar de manera precoz futuras enfermedades. 

• Desarrollar, por parte de la administración, políticas preventivas. Y por lo que respecta a los centros médicos, adaptar la atención médica y la práctica clínica a las necesidades reales de los pacientes.

• Prevenir la propagación de enfermedades infecciosas

• Comprender mejor los mecanismos y efectos de los medicamentos ya desarrollados y también crear otros nuevos.

• Reducir gastos en el ámbito sanitario

Medicina 4P

Gracias al Big Data y a la Inteligencia Artificial se está dando forma a una nueva medicina cimentada en 4 pilares que son:

Prevención.

El incremento de la esperanza de vida lleva a la comunidad médica a plantearse un cambio de paradigma. La medicina ya no solo se centra en la curación, sino en la anticipación para evitar cualquier riesgo. 

Pretender más calidad de vida conlleva revisiones periódicas y hábitos de vida más saludables. Para ello, es esencial la tecnología wearable, aparatos y dispositivos electrónicos que recolectan datos sobre las funciones vitales de los pacientes, permitiendo así adelantarse a cualquier alteración. 

Predicción.

Según el diccionario predecir significa Anunciar por revelación, conocimiento fundado, intuición o conjetura algo que ha de suceder. La medicina sólo puede predecir en base a conocimiento fundado. Es por ello, que la medicina diagnóstica es tan relevante, ya que mediante la observación del interior de nuestro cuerpo se pueden buscar y encontrar indicios sobre cualquier afección médica.

Asimismo, la medicina diagnóstica junto con los avances de la medicina molecular, permiten, en la actualidad, estimar si el paciente puede llegar a desarrollar algún tipo de enfermedad en el futuro, tomando medidas preventivas incluso antes de que se den los síntomas. 

Participación.

El paciente deja de ser un ser pasivo para convertirse en un individuo activo partícipe del cuidado de su propia salud.

La medicina entiende ahora la importancia de empoderar al paciente y situarlo en el centro de la toma de decisiones relacionadas con su salud. Es por ello, que hoy por hoy, mediante el uso de aplicaciones de atención médica relacionados con la salud en línea, los pacientes pueden almacenar, recuperar, administrar y compartir sus datos de salud.

Personalización.

Para conseguir individualizar tanto la atención médica como los tratamientos de acuerdo con las necesidades y estilo de vida de cada paciente es imprescindible contar con una detallada historia clínica electrónica (HCE) del Paciente para que el personal médico pueda tomar decisiones concretas y ajustadas a cada caso en particular.

La prevención, predicción, participación y personalización son los ejes sobre los que giran los siete hospitales que conforman el BIH. Para todos ellos la Medicina 4P guía sus estrategias presentes y futuras. Es por ello que:

• Apuestan por la compartición de conocimiento, tanto entre los siete centros hospitalarios que la forman como con otros hospitales nacionales e internacionales. Una muestras de ello, es el Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitari Dexeus, que, desde principios de 2019, emplea la Inteligencia Artificial en el diagnóstico precoz de cáncer de pulmón, siendo el primer hospital de España, y aporta los datos resultantes a más de 300 hospitales de todo el mundo.

   

• Crean plataformas digitales mediante las cuales diseminar la información y también recopilarla. Ejemplos de lo dicho, la plataforma digital DORYOS creada por el Grupo QuirónSalud con el fin de difundir conocimiento de médicos para médicos. O el Servicio de información integral de la Discapacidad de Origen Neurológico (SiiDON), iniciativa del Institut Guttmann y que ofrece contenido informativo contrastado y útil a todas las personas interesadas en el mundo de la discapacidad de origen neurológico.

• Modernizan sus instalaciones y equipos médicos e incorporan la última tecnología. Véase la nueva Unidad Avanzada de Diálisis de la Fundació Puigvert, en la que gracias al Big Data y la IA, se podrán crear modelos predictivos sobre la evolución de los pacientes.

   

• Desarrollan y participan en proyectos basados en el Big Data con el fin de avanzar en el cambio organizativo y asistencial para lograr una medicina más proactiva, colaborativa y personalizada. Proyectos como el «Hospital Líquido 4.0 (HL4.0)», liderado por Hospital Sant Joan de Déu-Barcelona Children’s Hospital, gracias al cual se impulsaron otras iniciativas como el centro de control de última generación CORTEX. Este proyecto está focalizado en la optimización del flujo de pacientes y monitorización o anticipación de acontecimientos adversos para pacientes con cardiopatías congénitas con algoritmos de inteligencia artificial en el centro CORTEX-eCARE. Asimismo, disponen de centros de soporte al diagnóstico avanzado como el Centro de Imagen Computacional Pediátrica o la Unidad de Planificación 3D. 

• Reforzar la investigación sobre la Inteligencia Artificial con el fin de empoderar al paciente mediante soluciones digitales. Un ejemplo de ello es el proyecto AICCELERATE, formado por  por 16 organizaciones europeas de 8 países, y cuyo objetivo es demostrar la escalabilidad de las soluciones de IA proporcionadas por Smart Hospital Care Pathway Engine para diferentes tipos de usos de atención médica.

• Organizan eventos centrados en el Big data, como el Hackathon (encuentro de programadores focalizado en el desarrollo colaborativo de software) llevado a cabo por barnaclínic+. Grupo Hospital Clínic con el propósito de desarrollar un algoritmo capaz de predecir la supervivencia de los pacientes con melanoma.

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