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viernes, 14 de enero de 2022

La transformación digital como nuevo determinante de salud

Elena Torrente
Hilo de Ariadna



El Ministerio de Sanidad ha publicado recientemente la Estrategia de Salud Digital del Sistema Nacional de Salud. El documento, muy alineado con la estrategia de la OMS y de la Unión Europea en esta materia, presenta tres grandes líneas de actuación: 

  1. Desarrollo de servicios sanitarios digitales orientados a las personas, a las organizaciones y a los procesos que integran el sistema de protección de la salud, con un enfoque de equidad. 
  2. Generalización al máximo de la interoperabilidad de la información sanitaria. 
  3. Impulso al análisis de los datos relacionados con la salud, sus determinantes y el sistema sanitario.

Las tres líneas parecen muy apropiadas dado el nuevo contexto de auge de la salud digital que la COVID-19 ha traído de la mano. 

viernes, 28 de mayo de 2021

Más big data en investigación clínica, una obligación ética

Paco Miralles
Nos omnes male



La revolución que supuso internet y los cambios que la red produjo en el modelo económico y social ya son una realidad consolidada. Hoy, en un dispositivo que cabe en la palma de la mano tenemos una ventana abierta al mundo. Actualmente, las tecnologías de la información y la comunicación están ya más extendidas que la electricidad y llegan a 3.000 de los 7.000 millones de personas que hay en el planeta.

viernes, 29 de noviembre de 2019

La confianza en tiempos difíciles








La irrupción de la inteligencia artificial en las relaciones médico-paciente

Vivimos una época de incertidumbre. Si la comparamos con otros tiempos recientes, nuestra confianza en las instituciones públicas, organizaciones, entidades sociales e incluso en las personas, ha ido mermando.

Esta realidad afecta también a las relaciones entre el médico o profesional clínico y el paciente. Muchos factores han influido en esta pérdida de confianza y no es mi objetivo entrar en profundidad en tan amplio y complejo tema. Sin embargo, quiero destacar como la inteligencia artificial (IA) está afectando ya a esa relación de confianza. Con el concepto IA me refiero al tratamiento de grandes cantidades de datos (big data) a través de sofisticados algoritmos –mediante cálculo de probabilidades, inferencias, deducciones y predicciones– que, entre otros aspectos, nos permitirán tener mayor seguridad en la toma de decisiones complejas.

lunes, 1 de julio de 2019

Con Amazon no hay vuelta atrás








Una sobremesa de invierno. Tertulia del autor del post con amigos.
- “El futuro de la medicina está cambiando a diario, pero el punto de no retorno será cuando Amazon se introduzca en el mercado sanitario…”

Notaba la sonrisa en la cara de mis amigos cuando les hacía estos comentarios. No tengo la suficiente relevancia científica para prodigarme en charlas divulgativas, por lo que mis comentarios quedaban en opiniones del mismo nivel que las referidas a lo que hará el Atleti si no se clasifica para la Champions. Pensaban que era una exageración y que efectivamente la medicina estaba cambiando mucho, pero que me había “pasado de vueltas”.

lunes, 30 de abril de 2018

Investigación en cáncer: "Little Science", "Big Data" o "Big Science"








La duración y los costes de los ensayos clínicos de los nuevos fármacos oncológicos podrían aparentemente ser reducidos, si en vez de la supervivencia se utilizan medidas subrogadas, como la reducción del tumor o el tiempo de progresión, pero un meta-análisis de 146 ensayos clínicos de cáncer colorrectal y 191 de cáncer de pulmón descubrió que solo el 10-16% de la supervivencia era explicada por dichas variables. Una correlación, a todas luces, demasiado pobre. Por otro lado está la cuestión de la metodología empleada. Una revisión de 43 estudios observó que, en el 81% de los casos, los resultados prometedores de la fase II (sin grupo control) no lograban trasladarlos a la fase III (ensayo aleatorizado a doble ciego). Este último es otro hallazgo nada favorable a las prisas con que muchos fármacos oncológicos son introducidos en el mercado. Quizá es por este motivo que, en una observación de 94 artículos sobre el tema, Abola y Prasad, han descubierto que, en la mitad de ellos, los redactores habían recurrido a adjetivos del tipo: milagroso, revolucionario, innovador, maravilloso, transformativo, etc.

"Little Science"

Las personas afectadas de cánceres poco frecuentes reclaman la bondad de las medidas subrogadas y la validez de la fase II para la aprobación de los nuevos fármacos, dado que a sus médicos les es imposible conseguir el número suficiente de casos para desplegar estudios de supervivencia de fase III. La razón que defienden es dramática: no tienen tiempo. Bajo esta presión, las agencias reguladoras se ven empujadas a aprobar nuevos productos de los que sólo se sabe que han logrado cambios anatomo-patológicos esperanzadores o reducciones revolucionarias de los marcadores tumorales, pero pocas pistas sobre toxicidad, afectación de la calidad de vida, ni lógicamente supervivencia.

Víctor Montori califica este fenómeno de "Little Science", en el sentido de que hoy en la mayoría de centros universitarios se lleva a cabo una investigación incapaz de hacer planteamientos válidos para estas situaciones. Valga como ejemplo del alcance del problema una evaluación que muestra que, la mayoría de los medicamentos oncológicos aprobados por la Agencia Europea del Medicamento en el periodo 2009-2013, obtuvieron el visto bueno sin evidencias suficientes, y en los pocos casos que había, sus efectos eran marginales si se comparaban con los tratamientos existentes.

"Big Data"

Para algunos, el "Big Data" debería ser una solución para los avances terapéuticos de las enfermedades raras o los cánceres poco frecuentes, dado que debería permitir analizar montones de datos que harían que el número de casos, aunque insuficientes a nivel local, serían notables desde un ámbito global. Pese a disponer de un planteamiento metodológico atractivo, el "Big Data" está teniendo problemas debido a la mala calidad de las bases de datos clínicos, lo que limita, y mucho, sus usos, especialmente en evaluaciones terapéuticas y análisis de causalidad. Como dice Montori: demasiado a menudo el "Big Data" es simplemente "not Great Data".

"Big Science"

Vinay Prasad afirma que las personas con cánceres poco frecuentes, o con enfermedades raras, merecen también una investigación de calidad, es decir, ensayos clínicos en fase III, y por eso es necesario que la ciencia dé una respuesta cooperativa, en vez de competitiva. En esta línea él mismo da un ejemplo que confirma que esto es posible. El cáncer adrenocortical tiene una incidencia muy baja, mala respuesta a los tratamientos y mal pronóstico. A pesar de ello, FIRM-ACT logró elaborar un ensayo clínico recolectando 304 enfermos de 40 hospitales de 12 países diferentes. Gracias a esta iniciativa, se pudieron probar, por primera vez, varias terapéuticas citotóxicas contando, de manera sólida, con la supervivencia como medida de los resultados.

Para favorecer la "Big Science" frente a la "Little Science", continúa diciendo Montori, las instituciones deberían recompensar a los científicos generosos y colaborativos que fomentan los proyectos compartidos entre las diferentes comunidades de investigación y de práctica clínica. Valga otro ejemplo de la importancia de esta visión: el artículo que explica el descubrimiento del bosón de Higgs está firmado por 5.154 científicos. ¿Alguien piensa que el hallazgo se habría conseguido sin haber reunido tanto conocimiento?

Los pacientes con cánceres poco frecuentes deberían pedir que los investigadores colaboraran tanto como fuera necesario para la elaboración de ensayos clínicos robustos bien diseñados, en vez de los estudios apresurados y entusiastas que les ofrecen ahora.


Jordi Varela
Editor

viernes, 26 de mayo de 2017

¿Qué les ofrecemos a los pacientes para que nos den su información?








Como ya se ha hablado en diversas ocasiones en este blog, por ejemplo Cristina Roure aquí, el NIH estadounidense comienza esta semana su ambicioso programa de medicina personalizada (o “de precisión”, como traducen algunos) bajo el nombre de All of Us. Como saben, el objetivo último de la medicina personalizada es llegar a desarrollar procedimientos, tratamientos y tecnologías sanitarias que tengan mucho más en cuenta los factores individuales del paciente, tanto biológicos como medioambientales y conductuales en lugar del “one pill fits all” (una misma pastilla para todos los afectados por la misma enfermedad) habitual. El lanzamiento apenas se ha publicitado, puesto que se encuentra aún en fase de prueba. La razón es sencilla: aunque el objetivo es crear una inmensa base de datos en la que participen al menos un millón de americanos de toda condición, dando acceso para la investigación a sus informes médicos en formato electrónico (“EHR”), no está todavía del todo claro a cambio de qué, y más en el clima político americano actual, los pacientes estadounidenses van a participar en este proyecto.

viernes, 14 de abril de 2017

Fellini, Berlusconi y el Big data





¿Cómo conectan Fellini, Berlusconi y el Big data? En 3 minutos se lo cuento.

Quiero hablar sobre la necesidad de gestionar, con criterios restrictivos, el uso de los datos de los usuarios de los servicios de salud, especialmente cuando se intuye que puede haber alguna empresa interesada en hacer negocio.

Quizás una mayoría considera evidente que debe ser así, pero yo no.

viernes, 20 de enero de 2017

La línea roja de los datos de salud


Los grandes gigantes tecnológicos (Google, Apple, IBM o Microsoft) están fichando científicos y expertos en investigación médica. Su apuesta por transformar la medicina es decidida, pero John T. Wilbanks y Eric J. Topol advierten de posibles riesgos en este interesante artículo publicado en Nature el julio pasado. Dadas las dificultades que la investigación médica siempre ha encontrado para obtener datos de salud, los autores creen que puede ser tentador para científicos clínicos acceder a proyectos de gran escala de Internet, con importante capacidad de colección de datos y algoritmos para el análisis.

Pero existe el riesgo de que Google, u otras empresas más pequeñas como 23andMe, posean datos de salud con el objetivo de controlar los métodos que se utilizan para ofrecer determinados servicios en función del perfil digital. Es lo que en otros sectores de Internet se está llamando la sociedad de la "caja negra". Hay anuncios que sólo se ofrecen a determinados grupos de personas y si a estos algoritmos se incorporaran datos de salud, los autores aseguran que se aumentarían sesgos pre-existentes en nuestra sociedad y se acentuarían las desigualdades.

viernes, 1 de julio de 2016

La provisión de los servicios sanitarios de precisión








Se comenta a menudo que la introducción de las TIC en sanidad es un proceso largo y complejo. Además, últimamente y desde el boom de las apps y gadgets, se nos muestra como reiterativo y en muchas ocasiones anodino por la ausencia de resultados que generen cambios. Está por ver el impacto y rendimiento de la propuesta recién publicitada del “nuevo modelo de compra y digitalización” del NHS. En cualquier caso, observamos algunas señales de avance bajo el paraguas del concepto "salud digital". Un buen ejemplo de ello fue en el reciente 16th International Conference on Integrated Care, comentado acertadamente por Jordi Varela en su editorial del 30 de Mayo. Allí se pudo observar el potencial y las dificultades al abordar temas como son el uso masivo de datos y su computación.

En ICIC 2016 tuvimos la oportunidad de asistir a una presentación de IBM sobre la aplicación de la computación cognitiva con IBM Watson en el terreno de la gestión de servicios. Aunque el enfoque teórico fue correcto, su traslación a la práctica fue muy poco concreta, particularmente si la comparamos con los prometedores resultados obtenidos en el terreno de la oncología.

miércoles, 25 de noviembre de 2015

Big data y salud








Karalee Close en su conferencia TED "Will healthcare embrace digital or will we die waiting?" pone una de cal y otra de arena. Repasa algunas aplicaciones interesantes del Big Data a la salud pero pregunta abiertamente cómo puede ser que sectores como el comercio o el transporte vayan tan por delante de la salud en la renovación de los servicios mediante la creación de aplicaciones y sistemas que aprovechan el análisis de los datos que recogen masivamente, lo que se conoce como Big Data.


Una cadena de supermercados ha demostrado que es capaz, (sin mirar) de saber si una clienta habitual está esperando un hijo e incluso de adivinar el momento del nacimiento con cierta precisión. La noticia llamaba la atención de los medios por que la familia de una joven se enteró del embarazo sorpresa de su hija por los cupones regalo para embarazadas que el "super" le empezó a enviar a casa. No es ningún misterio, simplemente se trata de recoger de forma sistemática el comportamiento histórico de compra de muchas mujeres y hacer un análisis encaminado a descubrir patrones como que en el cuarto mes las mujeres compran colonias sin olor y justo antes del nacimiento compran grandes cantidades de determinados productos de higiene. Con todos estos datos, convenientemente cocinados, el supermercado puede calcular un indicador de "predicción de embarazo" para cada mujer. Este es un sencillo ejemplo de Big Data del ámbito "customer analytics" que lidera el ranking de aplicaciones. Todas nuestras actividades generan un rastro de datos que crece de forma exponencial sumando todos los objetos que gradualmente se van conectando a Internet. Como dice Karalee, si una cadena de tiendas es capaz de hacer esto, ¿qué no seremos capaces de hacer en los hospitales?

miércoles, 11 de noviembre de 2015

La digitalización y el futuro de la atención primaria


Cuando hablamos de futuro, quizás la mejor introducción es reproducir la afirmación de The Lancet que, en un excelente artículo publicado el pasado agosto, en el que se exponían los resultados de una encuesta realizada en el Reino Unido sobre la visón de varios profesionales sobre el futuro de la medicina decía: “Cuando se mira hacia el futuro a menudo se crea una mezcla de incertidumbre y expectación”.  N Lee et al, Health of the UK population in 2040. Complementariamente es pertinente recordar aquí la frase de Abraham Lincoln: “La mejor manera de predecir el futuro es creándolo”.

Recientemente empieza a discutirse y a publicarse mucha opinión sobre cómo la digitalización / robotización / inteligencia artificial afectará el futuro de la medicina. El tema es apasionante y parece que al final ha emergido un debate soterrado en el que participan ingenieros, informáticos, matemáticos, sociólogos, diseñadores, etc.

La traslación al terreno sanitario de lo que está aconteciendo en el terreno industrial, y en otros servicios, parece irrefutable. A modo de síntesis parece muy explicativa la imagen de MIT Technology Review que acompañaba a los artículos publicados por D. Rotman en un abordaje genérico de esta temática bajo el título: “Will Advances in Technology Create a Jobless Future? Who Will Own the Robots?"



miércoles, 10 de junio de 2015

Datos al servicio de la salud








La semana pasada tuvo lugar en Estados Unidos el Health Datapalooza, la conferencia anual de referencia sobre la liberación de datos de salud. O lo que se conoce por open health data o datos abiertos de salud. Más de 2.000 participantes, académicos, emprendedores, empresarios y representantes de agencias gubernamentales se encontraron en Washington durante tres días para buscar maneras efectivas de utilizar los datos de salud para mejorar la salud de los pacientes.

El movimiento por los datos de salud en los Estados Unidos comenzó con el empuje de la administración Obama cuando en 2010 el Institute of Medicine y el U.S. Department of Health & Human Services impulsaron la Health Data Initiative. El propósito era claro: poner a disposición del público, de manera gratuita, online y en formato descargable, las enormes cantidades de datos de las que dispone el Departamento de Salud (tasas de obesidad, hospitalizaciones evitables o determinantes de salud...) para que emprendedores de todo el mundo desarrollaran aplicaciones (mapas de salud comunitaria, buscadores de proveedores, juegos educativos, herramientas analíticas, etc.) útiles para tomar mejores decisiones y mejorar la salud.

miércoles, 8 de octubre de 2014

Política sanitaria: la tercera revolución




"Estamos a las puertas de una revolución en la política sanitaria que cambiará para siempre nuestra forma de pensar sobre la salud y la atención sanitaria. En unos cuantos años, nuestra visión de la organización y de la administración de los servicios sanitarios será transformada."”

Con un comienzo como este, no es de extrañar que me enganchara este artículo pillado a través de Twitter. Se trata de un editorial del Internacional Journal of Health Policy and Management firmado por Pierre-Gerlier Forest (@pgfor), director del Johns Hopkins Institute for Health and Social Policy. El autor plantea que nos encontramos ante una nueva revolución en política sanitaria, según él, la tercera de esta magnitud, después de las dos que la han precedido:

1era revolución: Años 70s con la introducción de un gran cambio conceptual: las necesidades de salud de la población como vector principal para ajustar la oferta de servicios sanitarios (Aspects of Medical Care de Avedis Donabedian).

viernes, 8 de agosto de 2014

Datos personales de salud: un nuevo tesoro para la ciencia







Viendo una encuesta del Institute of Medicine (IOM) destaca un dato: el 94% de los norteamericanos que tienen un diagnóstico de una patología crónica y que además son usuarios de redes sociales estarían dispuestos a donar sus datos para incentivar la investigación y así poder ayudar a otros pacientes como ellos.

En ese entorno, la página web "PatientsLikeMe", la red social de pacientes más desarrollada del mundo, ha lanzado una campaña para incentivar la donación de datos, y por eso les invito a ver el video promocional: "Tus datos tienen un latido que da vida a la investigación médica".