El ritmo actual de generación de grandes cantidades de datos no tiene precedentes. En el ámbito de las ciencias de la salud, las historias clínicas electrónicas, las imágenes médicas, los datos “ómicos” y de investigación, así como la información procedente de wearables y dispositivos médicos, son ejemplos de fuentes de Big data con potencial para repercutir en el manejo de los pacientes y el avance de la medicina personalizada.
Sin embargo, existen una serie de factores, tanto técnicos como humanos, que ocasionan que dichos datos permanezcan aislados, lo que impide aprovechar todo su potencial en beneficio de los pacientes.
A partir de estas premisas, dos expertos estadounidenses abordan en un
post reciente del blog de la American Association for Cancer Research (AACR) la situación actual del Big data en salud y los retos que plantea. Ambos autores, los Dres. Hisham Hamadeh y Shawn M. Sweeney, han copresidido durante los dos últimos años a un grupo de expertos de distintos ámbitos que, bajo el auspicio de la Foundation for the National Institutes of Health, tenía como objetivo elaborar una serie de recomendaciones sobre la democratización de los datos de la atención sanitaria.
Un grupo de expertos ha analizado casos de éxito de la aplicación del Big data en oncología
El trabajo llevado a cabo por el grupo de expertos ha desembocado en dos artículos de revisión publicados recientemente.
Un primer trabajo aborda la importancia del
Big data a la hora de mejorar la comprensión de las enfermedades y sus tratamientos, especialmente en oncología. En este sentido, el artículo pone el acento en los principales retos a superar, como la calidad e interoperabilidad de los datos, así como garantizar su privacidad.
Un segundo artículo desgrana cinco casos de estudio del ámbito estadounidense que pueden servir de ejemplo como casos de éxito para abordar los desafíos planteados en el primer trabajo. El uso de canales que permitan la agregación de datos, la integración de la recepción de dichos datos en el flujo de trabajo clínico y la anonimización de los mismos son algunos de los rasgos comunes en los ejemplos de buenas prácticas.
Los autores del post apuntan que el Big data podría convertirse en conocimiento para apoyar la toma de decisiones clínicas, y consideran que si bien esta situación no ha llegado todavía, puede que no estemos tan lejos de alcanzarla.
Referencia
Sweeney SM, Hamadeh HK, Abrams N, et al. Challenges to using big data in cancer [published online ahead of print, 2023 Jan 10].
Cancer Res. 2023;CAN-22-1274.
doi:10.1158/0008-5472.CAN-22-1274Sweeney SM, Hamadeh HK, Abrams N, et al. Case studies for overcoming challenges in using big data in cancer [published online ahead of print, 2023 Jan 10].
Cancer Res. 2023;CAN-22-1277.
doi:10.1158/0008-5472.CAN-22-1277OAD-ES-AMG-0001
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