Los profesionales sanitarios reconocen que big data resulta crucial
en la medicina personalizada. 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%).
Un estudio realizado por Oxford Economics y patrocinado por SAP en el que se
analizan los efectos y desafíos a los que se enfrenta la medicina personalizada
concluye que esta está teniendo resultados cuantificables en los pacientes. Así
lo ha manifestado dos tercios de los profesionales de la salud dedicados a la
investigación, las ciencias de la vida y organizaciones clínicas tanto de Europa
como de Estados Unidos, que han participado en la investigación y que aseguran
que en dos años ese porcentaje habrá subido hasta el 74%.
Otras áreas en las que consideran que está teniendo importantes efectos son el
volumen de proyectos y pacientes que se tratan (49% ahora y 53% en dos años), el
descubrimiento de tratamientos y medicamentos (38% frente al 46% en dos años),
el rendimiento financiero o de los presupuestos (37% y 43%), los avances
científicos (28% y 33%) y las subvenciones estatales y la financiación (26% y
34% en dos años).
Las bases de la medicina personalizada las constituyen 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.
TI y talento
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. Por eso, las soluciones de Big Data resultan cruciales.
Así lo reconocen los profesionales que han participado en este estudio, que
aseguran que en los próximos dos años invertirán: un 44% en analíticas de big
data, un 43% en analíticas predictivas, un 41% en la captura y almacenamiento de
big data, un 38% en herramientas para compartir datos entre organizaciones y
departamentos, un 37% en herramientas de colaboración, un 36% en el análisis de
escenarios, un 22% en herramientas de movilidad, un 19% en herramientas de
soporte a las decisiones, y un 11% en herramientas de visualización y un 4% en
tecnologías de cara al paciente.
Otro de los grandes desafíos 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.
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.
Privacidad, uno de los grandes escollos
La medicina personalizada se basa en datos y esos datos corresponden a
pacientes. Por eso, uno de los aspectos más complejos y delicados en esta
materia lo constituyen la regulación y la privacidad de los datos. Es necesario
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% está de acuerdo 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, 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.
Enfermedades prioritarias
En cuanto a las enfermedades o áreas de investigación a las que los
profesionales consultados por Oxford Economics están dando prioridad son:
diabetes (45%), cánceres comunes (38%), enfermedades neurológicas (33%),
enfermedades cardiovasculares (28%), envejecimiento (24%), enfermedades
autoinmunes (20%), cánceres raros y huérfanos (12%) y enfermedades huérfanas
(8%). Sin embargo, en los próximos dos años, ese orden cambiará por: diabetes
(63%), enfermedades neurológicas (58%), envejecimiento (47%), cánceres comunes
(44%), enfermedades cardiovasculares (39%), enfermedades autoinmunes (38%),
cánceres raros o huérfanos (29%) y otras enfermedades huérfanas (16%).
Elementos que impulsan el descubrimiento de nuevos tratamientos
El fin último de esta vertiente científica es encontrar el tratamiento más
adecuado para cada paciente y descubrir nuevos medicamentos que resulten más
efectivos. En el estudio se ha pedido a los participantes que indicaran cuáles
son los elementos que más contribuyen a la hora de descubrir nuevos tratamientos
y han señalado: la mejora en la eficacia del tratamiento (60%), la reducción de
costes (52%), la mejora del tiempo de salida al mercado (44%), de la
rentabilidad (44%), el incremento de la cuota de mercado (37%), fijar nuevos
modelos de precios para el tratamiento (19%), conseguir la aprobación por parte
de las autoridades sanitarias (16%), asegurar la propiedad intelectual (14%) y
mejorar la transparencia (9%).
Conclusiones
Una vez analizados todos estos aspectos, las conclusiones a las que llega Oxford
Economics en el estudio son claras: la medicina personalizada depende
fundamentalmente de la tecnología y el marco científico necesario para diseñar
tratamientos individualizados para los pacientes mediante el uso de datos
clínicos e información genómica, pero hay que ir más allá. Las organizaciones
sanitarias deben:
•
Incrementar la colaboración entre médicos, investigadores y compañías
farmacéuticas.
•
Desarrollar estrategias para gestionar los cambios culturales necesarios
para impulsar la posibilidad de compartir datos tanto entre las organizaciones
sanitarias como entre pacientes y médicos.
•
Involucrar al paciente en cada paso del tratamiento, dado que sus datos y
las respuestas a los tratamientos serán esenciales en la atención
individualizada.
•
Efectuar los cambios legislativos necesarios y en las competencias
profesionales para facilitar la evolución.
Fuente: Diario TI
