La wikipedia define el concepto ‘Big data’ (traducción al inglés de ‘grandes datos’) como el término que se aplica a una colección tan grande y compleja de información, que no puede procesarse con las habituales bases de datos y aplicaciones de procesamiento de datos.
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Big data y salud
La digitalización de la información de muchos servicios sanitarios está permitiendo almacenar enormes cantidades de datos de salud, que gracias al Big Data prometen convertirse en uno de los fenómenos más importantes en eSalud de los próximos años.
El análisis de estos datos posibilitaría por ejemplo conocer mejor algunas enfermedades, determinar los mejores tratamientos y desarrollar modelos predictivos que permitan detectar de forma precoz algunas enfermedades y servir como guía para la práctica clínica y los cuidados que ofrecemos.
Joel Selanikio en su TEDtalk ‘Las semillas de la revolución Big Data en salud’ habla sobre la importancia que tiene registrar la información en salud para la toma de decisiones y las dificultades que conlleva recopilar estos datos.
TED talk de Joel Selanikio
Pero para llegar a este futuro prometedor, deberíamos primero lograr digitalizar todos los datos de los pacientes, empezando por la historia clínica electrónica y conseguir una uniformidad en la información para mejorar su análisis y tratamiento.
El Big Data plantea también algunas cuestiones oscuras, tal y como señala Gina Neff en su artículo ‘Why big data won’t cure us’ (descargar en PDF). En él nos habla de la existencia de una brecha o desconexión entre el análisis y procesamiento de los datos y su puesta en práctica en el ámbito asistencial.
Además plantea una serie de dificultades. En primer lugar, la recopilación de tal magnitud de datos puede resultar una tarea difícil de realizar si se hace de forma manual, por lo que habrá que implementar estrategias o mecanismos que se encarguen de la recogida, haciendo que no suponga una carga adicional de trabajo para los profesionales. Y además, está la dificultad de integrar los datos obtenidos (que sean interoperables en cualquier entorno) para que podamos aprovecharlos en nuestro trabajo.
Porque Big data no consiste solo en recopilar un gran número de datos y cruzarlos a la espera de grandes resultados, sino en formular las preguntas adecuadas, para conseguir así una adecuada explotación y que de verdad sirvan para mejorar la salud de las personas.
Small data y el paciente cuantificado
Empezamos a hablar también por otro lado de ‘Small Data’ y del concepto ‘Yo cuantificado’ (quantified self), otra de las tecnologías en salud más prometedoras y que más está avanzando durante los últimos años. Pulseras, sensores móviles, aplicaciones móviles y todo un arsenal de dispositivos capturando de forma continua la actividad física en busca de cuantificar nuestros hábitos cotidianos.
Gary Wolf en su charla hace un recorrido sobre el movimiento ‘yo cuantificado’ y las utilidades que tiene la aplicación de sensores en dispositivos móviles y otros gadgets, como medio para conocer nuestros propios hábitos.
TED talk de Gary Wolf
El registro de toda esta información y su integración con los datos de otros dispositivos externos (geográficos, meterorológicos, poblacionales), permitirá identificar nuestros propios patrones y cómo reaccionamos a determinados estados de salud.
Estos datos recopilados por sensores o recogidos por rastros en el uso de Internet han sido bautizados por Deborah String como ‘Small Data’, la cual aboga por un formato estándar y abierto que permita a los desarrolladores el desarrollo de aplicaciones para la recogida y procesado de esta información.
Deborah Estrin en TEDxMED
Soft Data y los datos no cuantificables
Y terminamos hablando sobre los datos blandos o ‘soft data’, que son todos aquellos datos cualitativos que no pueden ser medidos o cuantificados y que obtenemos en nuestro trabajo gracias al ‘olfato’ que otorga la experiencia profesional.
A estos datos blandos se refería hace poco Salvador Casado en su blog, señalando la importancia que tienen a la hora de resolver muchos de los problemas de salud y de lo importante que son en la atención integral de nuestros pacientes.
Ante estas perspectivas y con estos ‘datos’ surgen como siempre nuevas preguntas que tendrán que ser respondidas durante los próximos años:
- ¿Cuánto tardaremos en disponer de un Big Data lo suficientemente potente como para extraer conclusiones válidas?
- ¿Existirán en unos años nuevos profesionales expertos en Datos y Salud capaces de formular las preguntas adecuadas?
- ¿Será el Small Data una de las claves para la personalización de la medicina?
- ¿Podremos algún día integrar el Soft Data en los análisis de datos?
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