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El big data se caracteriza por el alto volumen de información, variedad de datos y sus diferentes procedencias. La velocidad en su procesamiento por diferentes formas innovadoras puede ser eficiente para la mejora del conocimiento y la toma de decisiones, considerando siempre que los datos sean correctos y no contengan sesgos que puedan distorsionar las conclusiones que se extraigan.
En concreto, en sanidad, los avances tecnológicos están generando datos de todo tipo: historias clínicas, telemedicina, Holter, etc. que provienen de una gran cantidad de dispositivos. Estos datos, bien ordenados y utilizados, son importantes a la hora de tomar decisiones médicas, influyendo en la forma de diagnóstico y teniendo un gran potencial para la prevención y tratamientos de enfermedades.
Pero en este nuevo entorno digital sanitario existen algunos puntos críticos, ¿Cómo se puede utilizar esta información?, ¿por quién y para qué? No debemos olvidar el problema de la confidencialidad de los datos de los y las pacientes, o el cruce de datos con otras bases de datos disponibles. Se trata de una cuestión extremadamente delicada, ya que es una información muy sensible y con consecuencias económicas. Hay que tener en cuenta el riesgo de la cesión de datos a terceros ajenos a la actividad asistencial, como por ejemplo, las compañías aseguradoras que pueden encontrar aquí una excelente oportunidad de negocio con el acceso a estos datos, condicionando la contratación de productos o las perspectivas de salud.
Pero también es cierto que el big data favorece la medicina personalizada de forma más específica. En Atención Primaria siempre se ha intentado llevar a cabo una atención personalizada e integral, pero lo que ahora se denomina personalizada, combina los datos tradicionales con otras nuevas formas de datos, gracias a que las nuevas tecnologías permiten procesar y analizar, integrando toda la información que, bien empleada, puede suponer una mejora en la calidad de la atención sanitaria y cuidado de la persona.
Hace un año, en la reunión anual de la Sociedad Americana de Oncología Clínica, se manifestaron los avances significativos que se están realizando en el campo de las medicinas personalizadas, y se constató que, con la investigación continua y colaborativa, se están desarrollando medicamentos y sofisticados métodos de diagnóstico y se integran grandes volúmenes de datos hacia la meta de curar el cáncer. Sin embargo, la última publicación significativa es la del CNIO, “Un potencial revés a la medicina personalizada del cáncer” en la cual Oscar Capetillo Fernández , principal autor del estudio, comenta “ que las células tumorales podrían desarrollar resistencias frente a los posibles inhibidores de Ras. Las mutaciones en Ras son las que inician muchos de los tumores más letales, de ahí que la búsqueda de fármacos que inhiben esas proteínas se hayan convertido en objetivo prioritario de la batalla contra el cáncer. Esta publicación muestra la complejidad de la medicina personalizada.
Por todo ello, está claro que aún queda camino por recorrer en el campo del big data sanitario, pero también que tendremos que seguir trabajando en la investigación y el desarrollo cauteloso de su potencial real.
“Hay que tener en cuenta el riesgo de la cesión de datos a terceros ajenos a la actividad asistencial”
