Big Data resulta crucial en la medicina personalizada, según personal sanitario.

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