'Big data' se alía con la medicina personalizada en beneficio del paciente

Los profesionales sanitarios reconocen que big data resulta crucial en la medicina personalizada que, según el 74% de los participantes en el estudio, está teniendo resultados cuantificables en los pacientes. Por eso, en los próximos dos años invertirán fundamentalmente en analíticas (44%), analíticas predictivas (43%), captura y almacenamiento (41%) y herramientas para compartir datos entre organizaciones y departamentos (38%).

Ésta es una de las principales conclusiones de un estudio de Oxford Economics que ha patrocinado SAP.

Las bases de la medicina personalizada son la genética, la genómica, big data y la colaboración, ya que resulta crucial poder compartir los datos y los resultados de estudios y tratamientos que acarrearán grandes beneficios como la mejora en los resultados y la reducción del gasto sanitario, al aumentar la eficacia de los tratamientos y mejorar la prevención.

Retos a superar

Uno de los pilares de la medicina personalizada debe ser la cooperación. Para poder avanzar más rápido en las investigaciones debería trabajarse en pos de una mayor capacidad para compartir los datos, aunque no siempre resulta fácil, por diversas razones, bien legislativas, bien técnicas.

La información muchas veces, por cuestiones técnicas, está aislada y resulta muy complejo compartirla, y de ahí la relevancia de la tecnología de big data. Otro de los grandes desafíos, dice el informe, es la cualificación, ya que para poder extraer todo el partido a esa tecnología y lograr los máximos beneficios de la medicina personalizada hacen falta profesionales con las competencias adecuadas para cubrir nuevos puestos de trabajo como biólogos informáticos y bio-estadistas.

En este sentido, los participantes en el estudio han destacado qué puestos y competencias están bien cubiertas en sus organizaciones y cuáles no tanto: programación (33%), analíticas (42%), desarrollo de TI (47%), soporte TI (51%), estrategia TI (51%), especialización (54%), habilidades sociales (65%) y ciencia de datos (74%). Sin embargo, desde Oxford Economics advierten que “aunque las grandes organizaciones no tendrán problemas para encontrar personal cualificado, la medicina personalizada debe llegar también a centros y laboratorios pequeños donde, probablemente, sí se enfrenten a importantes problemas a la hora de encontrar los profesionales necesarios”.

Otro gran escollo es que la medicina personalizada se basa en datos y son de pacientes y, por tanto, cobran relevancia la regulación y la privacidad de los datos. Se hace necesario, según los profesionales, disponer de legislaciones que regulen el manejo de muestras de sangre o de tejidos. De hecho, cuando se consulta sobre este aspecto a los participantes en el estudio, menos de un tercio (30%), dice ser capaz de proteger la identidad de los individuos. El 64% coincide en que han cambiado sus políticas de privacidad para reflejar la naturaleza cada vez más personalizada de la investigación y los tratamientos, mientras el 60% ha incrementado la seguridad de los datos de los pacientes. Además, el 47% piensa que la cultura institucional está cambiando para reflejar los desafíos de seguridad y privacidad de la medicina personalizada; el 38% ha modificado la formación y contratación de su personal para garantizar la seguridad de los datos de los pacientes, mientras el 36% advierte que el hecho de que se hayan establecido diferentes estándares de privacidad en las distintas jurisdicciones puede suponer un problema para su estrategia y solo el 32% confiesan ser transparentes con sus pacientes sobre esta cuestión.

En el estudio han participado 120 profesionales de 8 países de Norteamérica y Europa. Además, se ha completado con entrevistas a personalidades de la medicina y la investigación.