Política y Sociedad A pesar de ser una gran ayuda para la toma de decisiones clínicas

El Big Data en Salud nunca sustituirá la función prescriptora del médico

A pesar de su gran potencial para la toma de decisiones clínicas, diferentes especialistas han estimado que el Big Data puede aconsejar en salud, pero no sustituir en ningún caso la función prescriptora de los médicos.

La tercera edición del encuentro de Executive Forum sobre ‘Big Data, Analytics y Salud’ contó con la participación de responsables del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), la compañía tecnológica IBM y Sanitas. Como denominador común, todos los ponentes ayudaron a despejar las dudas y temores que representa el nuevo reglamento europeo de protección de datos personales y de pacientes.

César Chiva

Invitación a lo público

Inauguró el encuentro el director de Executive Forum, César Chiva, con mención especial a su programa de difusión sanitaria, al que ya han acudido hasta la fecha la mitad de los consejeros de Sanidad, con una próxima cita con el del Gobierno del País Vasco, Jon Darpón, en la segunda quincena de abril; así como otro acto previsto sobre innovación en salud, al que asistirán representantes del Ministerio de Sanidad. Dentro del proceso de evangelización tecnológica que pretende su entidad, no dejó de detectar dificultades habituales para atraer a responsables de la Sanidad Pública hasta los foros de debate técnico.

Impedir muertes “evitables”

Seguidamente, el anfitrión alertó de que cerca de 100 personas, 91 de media, mueren cada año en Estados Unidos, por enfermedades potencialmente tratables. Estos son fallecimientos causados, aseveró, porque no se comparte la información de forma inteligente entre los sistemas de salud, ya que hay una clara incapacidad para recoger, organizar y administrar datos importantes de salud con resultados letales.

Elías Ramírez de la Piscina

Potencia de grupo

Tras las palabras de bienvenida y la reflexión de César Chiva, el responsable tecnológico del Grupo Ilunion, Elías Ramírez de la Piscina, situó en 2016 la creación de su corporación empresarial, con una plantilla que tiene en la actualidad un 32 por ciento de empleados con discapacidad.

Como especialista en redes, y responsable de Contact Center BPO para gestión documental, y procesos de negocios, este ponente describió las cinco divisiones de Ilunion, formadas por el área sociosanitaria, con centros de día, para mayores y otros; la de turismo, con una cadena de hoteles, servicios de catering y el Club Deportivo Somontes; la de comercialización, con tiendas detallistas en hospitales e intercambiadores de autobuses y una correduría de seguros; la de consultoría; y la de Business & Facility Services, con servicios para externalización de seguridad, montaje de equipamiento industrial, mantenimiento, limpieza y el referido Contact Center y BPO. Este último servicio realiza ocho millones de citas médicas para la Sanidad Pública y Privada. Incluyó la integración de los sistemas de citación de los distintos hospitales de un importante grupo tras sus fusiones y adquisiciones.

Eusebio Azorín

Aciertos y fracasos en Big Data

A lo anterior, Elías Ramírez de la Piscina sumó una definición de Big data, entendido como la captación y uso de datos útiles para la toma de decisiones en salud; por volumen, velocidad y variedad, y otros posibles añadidos, como la veracidad y el valor. Todo ello mediante procedimientos en los que se utiliza documentación no digitalizada, datos de Contact Center y los datos de salud y de negocio, además de la información obtenida con sistemas de monitorización de pacientes: IOT y M2M.

Patinazo de Google en gripe

Dentro de su exposición, este ponente relató el caso de Vioxx, medicamento que se retiró del mercado al haber detectado efectos secundarios en un millón de pacientes, gracias a la tecnología Big Data. Frente a esa experiencia de éxito, que supuso, sin embargo, condena para la farmacéutica propietaria, explicó el fiasco de Google Flu Trends al anticipar las tendencias de gripe esperadas para 2014, a pesar de sus aciertos iniciales en 2009. Hace tres años, explicó, Google fracasó en su previsión de un importante brote de gripe en Estados Unidos. Como explicación al caso se señaló la no actualización del algoritmo, que no incluyó el fenómeno de la Gripe A. Un factor externo disparó ese año las consultas sobre gripe en Internet y confundió a la aplicación.

Ramírez de la Piscina también habló de Speech analytics análisis semántico, que estudia la traducción escrita de los chats orales, en sintonía con herramientas de análisis emocional. También comentó un caso práctico del Servicio Riojano de Salud para las citaciones de pacientes, diurna mediante agentes y nocturna con sistema IVR, además de fusión en un software BI.

Julia Díaz García

Instituto en vanguardia

Presentada como un ejemplo de que es posible el trabajo coordinado desde la universidad y el mundo de la empresa, la directora de Analítica Predictiva de Salud y Energía del IIC, Julia Díaz García, recurrió al sistema de Gartner para hablar de la Inteligencia de las máquinas que permite recoger información, además del aprendizaje automático y el aprovechamiento del lenguaje natural. Estos son terrenos en los que la institución a la que representa lleva más de 30 años de trabajo, de los cuales los últimos siete también incluyen la salud.

Como últimas tendencias publicadas, citó el lenguaje automático, que ahora se llama Big Data, junto a la importancia de los dispositivos, con mención también a los sistemas expertos de los años 80 en Estados Unidos, iniciados de forma innovadora y como primicia por el sector salud.

Por detrás de los bancos

Según Díaz García, el sector salud ocupa un puesto en Big Data en España por detrás de la Banca, pero hizo la observación de que, raramente, se dispone de millones de datos en Medicina. Así, comentó que para ciertas patologías, a veces, solo se obtienen datos de 40.000 de personas en varios países.

Igualmente, asumió esta matemática que los datos de monitorización de los pacientes, obtenidos cada 15 minutos, tampoco aportan una masa ingente de información. Cuestionadas así las dos primeras “uves”, de volumen y velocidad de Big Data, sí le concedió al Big Data sanitario las de valor y veracidad. Valor porque basta una vida salvada para justificar el uso de esa tecnología; y veracidad, porque se apoya en pruebas como resonancias, analíticas sanguíneas y las historias clínicas muy ricas en lenguaje, entre otras fuentes.

Aconsejar sí, prescribir no

Dentro del valor, esta ponente señaló los escasos centros que todavía usan historias clínicas en papel, identificando estas fuentes también como importantes a efectos de información.

Sin salir de Gartner, Díaz García fijó los estratos de la analítica: descriptiva, predictiva y prescriptiva; en cuyo segundo nivel, los hospitales pueden alertar sobre la llegada de un paciente con riesgo de sepsis. En cuanto a la prescripción, expresó su rechazo, ya que no se puede quitar las decisiones al médico. En cambio, los sistemas que permiten aconsejar al facultativo y aprender ellos mismos sí ofrecen, según la ponente, información muy útil, por lo que concluyó con un apoyo claro a los sistemas de recomendación, pero no de prescripción.

Alertas inteligentes

Como parte de la actividad del IIC, su integrante destacó las alertas inteligentes para la detección precoz de sepsis, el seguimiento de la neurodegeneración y la previsión de los partos en obstetricia, con la aportación de protocolos, optimización de procedimientos y predicción de demanda, que permiten segmentar pacientes, predecir necesidades y conocer tanto la hiperfrecuentación como la hiperprescripción en el medio hospitalario. Estos son servicios, con el enunciado de patrones, ya en curso en algunos servicios de salud, como el madrileño (SERMAS), según añadió.

Sin miedo al reglamento

Animó Díaz García a perder el miedo al reglamento de protección de datos que viene de Europa, ya que su misión es establecer las reglas del juego. En cuanto al Big Data en salud, se alineó con el Harvard Businees Review al reiterar que el objetivo de la atención médica son los resultados de salud para cada paciente.

Díaz García añadió la gran proyección del lenguaje natural, con capacidad para transcribir con fidelidad los informes de alta, las historias clínicas y otros soportes para los comentarios clínicos de los médicos. Concluyó con el orgullo de saber que siempre que se teclea “Big data en Salud” en Google, sale el IIC en la primera posición, algo que honra a los 127 profesionales de la entidad, varias veces laureada por su carácter innovador.

Juan José Casado

De la Medicina Predictiva a la Participativa

El director de uso científico de datos de Sanitas, Juan José Casado, vaticinó que pronto los humanos serán reducidos a billones de datos. Como responsable de un equipo de 30 personas en esta corporación empresarial, se apoyó en el doctor Lee Hood, cuando describió la Medicina del futuro como Predictiva, Preventiva, Personalizada y Participativa.

Del grupo al que representa, Juan José Casado afirmó que utiliza sus seguros de salud y la provisión asistencial de sus hospitales para mejorar los resultados en salud de sus pacientes. Además, explicó que se ha pasado del “Mobile first” a la “Inteligencia Artificial primero”, con gran aplicabilidad a las historias clínicas.

Dentro del Data Lake de su compañía, este ponente afirmó que hay 500 millones de registros anonimizados que permiten extraer de los historiales digitales los datos de síntomas, tratamientos y resultados en salud obtenidos. De esta forma, el médico de Sanitas dispone de un árbol de actos médicos claramente interrelacionados, una forma de exponer la información que también se realiza con los órganos. Así se hace, por ejemplo, para conocer la relación entre periodoncia y patología cardiovascular, comentó.

Atención al fútbol y las nubes

También citó Casado las técnicas de RWE y Machine Learning. Con este último, se pueden reducir los tiempos de espera, según previsiones que tienen en cuenta, incluso, los partidos de fútbol televisados más importantes, junto a otros condicionantes, como la climatología y la polución, muy incidente esta última en aparato respiratorio.

Juan Álvarez

Proyecto “Smile”

Con el portal Data Salud, Sanitas volcará todos los estudios sobre datos de salud para su difusión pública. En línea con el millón de ciudadanos que dieron sus datos al proyecto Genoma de Barack Obama en Estados Unidos o la monitorización de pacientes con enfermedad de Parkinson, a través de la Fundación Michael J. Fox. Dentro de una tradición en la que el proyecto Smile de Sanitas cuenta con datos voluntariamente aportados por más de 500 empleados. Ello permitirá, adelantó, conocer las relaciones estrechas que existen entre los hábitos de vida y la salud.

A respuesta de una pregunta del director Médico de Pfizer, este ponente afirmó que Sanitas tiene una plataforma de seguimiento de la cronicidad, con especial atención a la prevención de enfermedades.

Juan Carlos Sánchez

Un océano de “papers”

El director de Soluciones para la Industria de la Salud en el Sur de Europa de IBM, Juan Carlos Sánchez, aseguró que la tecnología es clave para sujetar el gasto sanitario, con efecto en la reducción de la demanda al favorecer la eficiencia del Sistema Nacional de Salud (SNS) y contribuir al desarrollo económico del país, además de crear empleo.

Como posibilidades del Big Data en Medicina, citó este ponente los cribados selectivos y la posibilidad de extraer el jugo a los millares de “papers” científicos que se publican constantemente.

Como puntos fuertes del registro longitudinal del paciente en su dimensión vital y patológica, Juan Carlos Sánchez vio la gran oportunidad del Big Data sanitaria en la posibilidad de anticiparse al instante en que la patología va a surgir o cuando progresará. Sobre el reglamento europeo de protección de datos, que será de plena aplicación desde el 25 de mayo de 2018, afirmó que viene a tranquilizar a todos aquellos que cumplen la ley.

Dado el carácter multinacional de IBM, Sánchez mencionó el programa estadounidense Employs, con datos de 500.000 colaboradores de Estados Unidos, en una experiencia similar al programa preventivo citado por Sanitas. En su análisis de las tecnologías cognitivas, explicó el proyecto Sugar-IQ, desarrollado conjuntamente por la compañía con Medtronic, para monitorización del paciente con diabetes. Ello como embrión, según su socio tecnológico, de lo que será un “páncreas artificial”.

También aludió Sánchez a los Chat Box que permiten las citas médicas online, el seguimiento de pacientes complejos y la adherencia, ya que la inteligencia artificial se puede entrenar para todo aquello que se desee. Todo ello dentro de un territorio en el que un grupo de psiquiatras realizan análisis de personalidad, empezando por la del Papa Francisco.

Innovaciones Watson

Sánchez se refirió, finalmente, a la tecnología Watson, que permite acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos. Mientras que Watson for Genomics contrasta la secuenciación de 250 genes de un tumor con toda la bibliografía científica alusiva, IBM trabaja con un psiquiatra en desintoxicación de pacientes, mediante un protocolo modelizado.

Como última frontera, Sánchez propuso usar la información masiva que aportan las pruebas de imagen, al igual que se hace con los datos léxicos, algo que ya ocurre en Dermatología de tumores para identificar o descartar melanomas, tal como apostilló.

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