Big Data y algoritmos

La semana pasada tuvo lugar en Palma de Mallorca el XXVI Congreso de Juristas de la Salud, se tocaron  todo tipo de temáticas relacionadas con el sector . Nos acogía el Colegio de Abogados de  Illes Balears  y la Facultad de Derecho,  tuvimos el placer de escuchar a expertos en materias de todo tipo y como no el BIG DATA al que la Prof. Cristina Gil llamó “el oro del S.XXI”.

Cristina Gil ,  expuso brillantemente los avances que ello suponía, los desafíos clínicos inherentes a ello y los dilemas legales y bioéticos generados .

BIG DATA salto cualitativo y cuantitativo

Hay quien piensa e identifica el BIG DATA con lo que hacíamos antes – tratamiento estadístico sobre Historia Clínicas –  pero con mayor volumen de datos. Y no es ese el concepto, BIG DATA es ver correlaciones e interrelaciones entre datos de la historia clínica que la mente humana no ha sido capaz de establecer. Cuando se analizan conjuntos de datos mediante algoritmos, se establecen relaciones que la mente humana a priori no ha sido capaz de establecer, o que en todo caso nos parecería ilógica. Con lo que el BIG DATA es un salto cualitativo además de cuantitativo.

Así, esta tecnología nos permite predecir hechos sin conocer exactamente qué los rige, como si fuera una caja negra en la que se observa lo que entra y lo que sale, pero no lo que sucede dentro. Esto se conoce como machine learning y es ahí donde radica lo fuerte de los datos masivos: en que no sabes lo que no sabes¡

Explosión de utilidades del Big Data

Si los análisis dependieran únicamente del juicio de nuestra mente, no habríamos s asistido en los últimos 6 meses a la mejora de resultados a cargo de la inteligencia artificial sobre el estándar medico de especialistas, a la hora de diagnosticar retinopatía diabética, melanoma n y cáncer de mama.  Ello sería imposible sin el Big Data.

Por no hablar del algoritmo predictivo desarrollado en Sevilla, que acierta en un 99% de casos que de los pacientes que van a volver a Urgencias, gracias a la combinación de su Historia Clínica  con las temperaturas de la ciudad.

También sería imposible que ocurriera, como ocurre hace ya años, que una empresa como Recursion Pharmaceuticals fuera capaz de descubrir dianas terapéuticas aplicando técnicas de análisis sistémico, descubriendo con ello nuevos fármacos mediante el empleo de bibliotecas masivas.

Dejándonos ver, en suma, que la ansiada Medicina Personalizada no es más que el aterrizaje del big data en salud, toda vez que el precio de la secuenciación genómica ha caído tan dramáticamente que permite la identificación de cada individuo, aplicando computación masiva a su descifrado, como ya hacen innumerables empresas desde hace más de cinco años (Human Longevity Inc, por ejemplo), o como recogen proyectos financiados por H2020 (Harmony, dedicado a las leucemias, es un buen ejemplo con liderazgo español).

Si cuando piensan en big data en salud, sólo viene a su mente el famoso caso de Google y la gripe, deben saber que desde entonces las cosas han avanzado deprisa; no se pierdan la espectacular explosión de utilidades que ya remodelan hoy la forma en que atendemos a los pacientes.

En este sentido,  García Cantero, un prestigioso analista de TIC, en el portal tecnológico TICbeat, donde gracias a la aplicación de analítica de big data se pudo detectar el mal comportamiento de un medicamento que produjo el incremento de muertes por su mal uso y sus efectos nocivos no previstos en su fabricación, evitando claro muertes desde que se detectó el problema.  Es la historia de “Vioxx, un analgésico de última generación desarrollado por Merck que llegó a convertirse en un bestseller de los medicamentos con ventas anuales de más 2.500 millones de dólares. Vioxx era una historia de éxito en el sector farmacéutico hasta que una de las primeras aplicaciones de big data en el ámbito de la salud descubrió la verdad sobre el fármaco. Kaiser Permanente, un consorcio sanitario californiano, junto a la U.S. Food and Drug Administration utilizaron técnicas de análisis de datos pioneras en su momento para estudiar la historia clínica de  más de un millón de pacientes tratados con Vioxx y descubrieron que la probabilidad de sufrir un ataque al corazón se triplicaba en dichos pacientes. Vioxx, el exitoso analgésico, estaba matando a gente o al menos poniendo en peligro la vida de millones de personas en todo el mundo. El estudio demostró los efectos secundarios del medicamento y consiguió que éste fuera retirado del mercado, ahorrando no dólares ni euros sino enfermedades y posibles muertes de enfermos”. En esencia, los riesgos vasculares para los pacientes se descubrieron cuando se realizó un análisis de los enormes volúmenes de datos existentes del medicamento y de los miles y miles de pacientes que llegaron a consumirlo.

Otros ejemplos, más recientes aportado por nuestra española Savana (ya trabaja en 40 hospitales), la cual, sin tener conocimiento específico sobre Neumología o Hematología, es capaz de predecir qué tromboembolismos pulmonares se complicarán durante el ingreso, ayudando a los médicos a decidir sobre la conveniencia o no de darles el alta.

O el que está validando la española-inglesa Mendelian, la cual mapea un número de bases de datos de enfermedades raras tan grande como para ofrecer con una capacidad de acierto sin precedentes cuál es el gen probablemente causal.

¿El Big Data sustituirá al juicio clínico tradicional?

Como ven el Big Data es útil y ha venido para quedarse, pero inmediatamente surge la pregunta  ¿Creen Uds. que el Big Data sustituirá los protocolos asistenciales?

Pues bajo mi humilde opinión , la respuesta es no. Lo que harán será ayudarnos a diseñar mejor los protocolos, dado que nos indicaran relaciones entre datos que la mente humana no utilizaba, y en este sentido nos ayudará a tomar decisiones clínicas en base a los parámetros generados por el algoritmo. Nos permitirá predecir complicaciones o reingresos, etc.…

Pero el papel tradicional del médico y su juicio clínico no serán sustituibles por Watson o Deep Blue …., recuerden lo que decía el ilustre cirujano Moisés Broggi … las máquinas no curan!!!.