Investigadores de la Universitat Politécnica de València (España),
pertenecientes al laboratorio de Ciencia de Datos Biomédicos BDSLab-ITACA, han
desarrollado una nueva metodología para medir la Variabilidad de los Datos
Biomédicos masivos, que ayuda a la reutilización de datos de múltiples centros
en investigación clínica, así como a mejorar la gestión clínica y optimizar la
planificación en los centros hospitalarios, entre otras ventajas. Su trabajo ha
sido seleccionado como uno de los más relevantes en el área de Big Data aplicado
a Salud por la Asociación Internacional de Informática Médica, que lo ha
incluido en una edición especial de su anuario con motivo de su 50 aniversario-
El método diseñado permite analizar la calidad de los datos biomédicos con el
fin de aprovechar al máximo los recursos existentes en los servicios de salud y
extraer así el conocimiento más fidedigno y confiable, en beneficio tanto de los
propios centros y pacientes, como de la investigación médica.
Actualmente, la investigación y toma de decisiones en entornos biomédicos
dependen en gran medida de los datos almacenados en los sistemas de información.
En consecuencia, una falta de calidad en los datos puede tener consecuencias
directas o indirectas en la salud pública, así como en la atención de los
pacientes, u obstaculizar la reutilización de datos para investigación, ensayos
clínicos o políticas sanitarias.
“El método que hemos desarrollado permite evaluar y ayuda a asegurar la calidad
de la información biomédica a nivel global. En este campo, nos encontramos a
menudo con problemas como la diversidad de fuentes de los datos –hospitales,
centros de salud, etc. de diferentes Comunidades- así como de políticas de
atención sanitarias o simplemente los modelos de adquisición de datos.
Caracterizar esta variabilidad es fundamental para contribuir a una mejor
gestión de la práctica clínica”, explica Juan M. García-Gómez, investigador
principal del BDSLab-ITACA de la UPV.
(Foto: UPV)
Según explican los investigadores del BDSLab-ITACA de la UPV es necesario medir
la variabilidad de las Historias Clínicas Electrónicas (HCE) entre sus fuentes
de creación y a lo largo del tiempo, para que los médicos e investigadores
puedan usar mejor la información que contienen, y así dar un mejor servicio a
los pacientes.
“Cuando estos datos presentan diferencias o errores sistemáticos entre fuentes
o en determinados periodos de tiempo, generalmente asociados a una falta de
calidad, hay que considerar si se integran y combinan para su uso o si es
necesario corregirlos previamente para asegurar su utilidad posterior. Disponer
de la información adecuada y de calidad de la HCE resulta imprescindible para
una correcta toma de decisiones clínicas, para optimizar los recursos sanitarios
y para una adecuada investigación a partir de datos de la HCE, tendencia actual
en la investigación clínica”, apunta Carlos Sáez, investigador del grupo BDSLab-ITACA
de la Universitat Politécnica de València.
El trabajo desarrollado por los investigadores de la UPV les ha abierto las
puertas para colaborar en el grupo para el aseguramiento de calidad de la
información sanitaria del proyecto European Institute for Innovation through
Heath Data, que pretende ofrecer unas métricas y procesos de mejora de los datos
clínicos en el ámbito internacional. Como resultado de dicha colaboración, los
investigadores del BDSLab-ITACA han consensuado y propuesto un estándar europeo
de calidad de datos biomédicos, así como las herramientas necesarias para su
evaluación.
Para validar la utilidad de esta metodología, los investigadores de la UPV la
aplicaron al análisis de la calidad de datos del Registro de Mortalidad de la
Comunitat Valenciana. Su trabajo permitió ratificar los motivos del brusco
cambio en las estadísticas de defunciones a partir de 2009, entre otros
hallazgos relacionados con la variabilidad en las distribuciones estadísticas
del Registro.
“Detectamos diferentes factores de variabilidad: un cambio en el Certificado de
Defunción, anomalías mensuales debidas a datos incompletos, grupos de
Departamentos de Salud con prácticas de codificación aisladas, Departamentos
anómalos…. Este estudio aportó un valioso conocimiento sobre la calidad y
variabilidad del Registro de cara a la reutilización de dichos datos en
decisiones de Salud Pública e investigación, así como para mejorar la calidad de
los procesos de adquisición de datos futuros.”
Los investigadores Juan M García-Gómez y Carlos Sáez prevén que la tendencia
mundial que se ha generado para evaluar la calidad de los datos biomédicos
producirá una mejora significativa rápidamente, lo que repercutirá en mejores
resultados de investigación médica traslacional, el aprendizaje continuo basado
en casos multicéntricos en hospitales y una atención al paciente más precisa.
(Fuente: UPV)
Leído en NCyT
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