{"id":514,"date":"2017-11-03T10:05:33","date_gmt":"2017-11-03T09:05:33","guid":{"rendered":"https:\/\/dimor.es\/?page_id=514"},"modified":"2017-11-03T11:03:48","modified_gmt":"2017-11-03T10:03:48","slug":"big-data-al-servicio-del-especialista","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/dimor.es\/index.php\/big-data-al-servicio-del-especialista\/","title":{"rendered":"Big Data al servicio del especialista"},"content":{"rendered":"<div><strong>El PNL es la llave para exprimir al m\u00e1ximo la Historia Cl\u00ednica Electr\u00f3nica<\/strong><\/div>\n<div><\/div>\n<div>El Big Data no es algo nuevo, y su aplicaci\u00f3n como herramienta fundamental de ayuda a la toma de decisiones de los profesionales m\u00e9dicos para mejorar los resultados en salud es una realidad en Espa\u00f1a. Desde Dimor Projects: The e-Health Factory con la colaboraci\u00f3n de diferentes parterns tecnol\u00f3gicos y cient\u00edficos se est\u00e1n llevando a cabo diversos proyectos piloto en el \u00e1rea de oncolog\u00eda de centros sanitarios madrile\u00f1os con el objetivo de<br \/>\n\u00abconocer a trav\u00e9s de la historia cl\u00ednica electr\u00f3nica la evoluci\u00f3n de los diferentes tratamientos instaurados en pacientes con el objetivo de mejorar los diagn\u00f3sticos y tender a una medicina personalizada de \u00e9xito\u00bb, ha comentado el CEO and founder de la compa\u00f1\u00eda <strong>Rafael D\u00edaz Zamora<\/strong>.<\/div>\n<div>Los estudios Big Data ligado al mundo de la biolog\u00eda molecular y, en general, a la salud tiene su punto de partida en el proyecto \u2018Genoma Humano\u2019 que consigui\u00f3 descifrar la secuencia de tres mil millones de letras de nuestro ADN en 2002, con casi un a\u00f1o de adelanto respecto al calendario previsto. Hoy en d\u00eda todos los stakeholders<br \/>\nreman en una misma direcci\u00f3n con el objetivo de extender el uso de Big Data para mejorar el diagn\u00f3stico y tratamiento de las enfermedades.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Para ello, se utilizan datos como el registro del paciente, su historial cl\u00ednico, sus h\u00e1bitos de vida, su dieta y, por supuesto, su genoma y otras caracter\u00edsticas de biolog\u00eda molecular. Dimor Projects ha centrado su atenci\u00f3n en el an\u00e1lisis de campos abiertos en la HCE mediante lautilizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Procesamiento del Lenguaje natural \u00aby poder as\u00ed extraer muchas variables hasta ahora ocultas de vital importancia para realizar un estudio<br \/>\nReal World Data lo m\u00e1s rico y amplio posible\u00bb, ha puntualizado D\u00edaz.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>El Big Data sobre todo se est\u00e1 utilizando en el \u00e1rea oncol\u00f3gica aunque se est\u00e1 ampliando su utilizaci\u00f3n a otras patolog\u00edas, por ejemplo, es conocida la influencia gen\u00e9tica en la esclerosis m\u00faltiple. En caso de que uno de dos hermanos gemelos padezcan esta enfermedad,<br \/>\nla probabilidad de que el otro la desarrolle es cercana al 30%, frente al 0.01% de la poblaci\u00f3n general. Estos datos muestran que la enfermedad tiene una fuerte componente gen\u00e9tica. Pero no es la \u00fanica. Si s\u00f3lo se tiene en cuenta el genoma para predecir la aparici\u00f3n de esta enfermedad nos equivocar\u00edamos en el 70% de las veces. Es necesario conocer su historial cl\u00ednico de enfermedades, h\u00e1bitos deportivos, enfermedades v\u00edricas anteriores, etc\u00e9tera.<\/div>\n<div>Los sistemas de Big Data tratan de integrar toda la informaci\u00f3n de los pacientes para ver c\u00f3mo afectan globalmente a una enfermedad.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Una vez integrados y \u00abdesbrozados\u00bb los datos, estos sistemas buscan objetivos \u2018translacionales\u2019, es decir, directamente relacionados con curar la enfermedad. Los resultados de estos an\u00e1lisis son, sustancialmente, de dos tipos: marcadores y dianas terap\u00e9uticas.\u00a0 Los marcadores pueden ser de predisposici\u00f3n (para prevenir la enfermedad), de diagn\u00f3stico (para descubrir la enfermedad en estadios m\u00e1s incipientes),<\/div>\n<div>de pron\u00f3stico (saber la gravedad de una enfermedad) o de respuesta a tratamiento (para saber cu\u00e1l es el m\u00e1s adecuado o si es necesario cambiarlo). Por otra parte, el Big Data tambi\u00e9n sirve para indicar dianas terap\u00e9uticas que muestran en qu\u00e9 prote\u00ednas o genes hay que actuar para evitar el desarrollo de la enfermedad. De esta manera pueden dise\u00f1arse f\u00e1rmacos que \u00abdisparan\u00bb a estas dianas para conseguir la curaci\u00f3n [Medicina Personalizada].<\/div>\n<div>Algunas dificultades. Buscar marcadores de predisposici\u00f3n gen\u00e9tica en enfermedades complejas (pr\u00e1cticamente todos los tipos de c\u00e1ncer, la esclerosis m\u00faltiple ya citada, enfermedades asociadas con la vejez como el Alzheimer o el Parkinson) requiere decenas de miles de datos de pacientes para poder obtener respuestas fiables.<\/div>\n<div>Encontrar estos resultados es mucho m\u00e1s complicado que encontrar una aguja en un pajar: requiere mucha informaci\u00f3n, conocer a fondo el problema biol\u00f3gico estudiado \u2013para hacer las preguntas adecuadas\u2013 y disponer de las t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas para conseguir las respuestas.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Hace un a\u00f1o, un editorial de \u2018Nature\u2019 se hac\u00eda varias preguntas en este campo: cu\u00e1ntos datos son suficientes, si son \u00fatiles, como asegurar la privacidad y, en fin, c\u00f3mo ganar la confianza de las agencias reguladores y del p\u00fablico para poder utilizar estos datos. Por \u00faltimo, se preguntaba si las Universidades y la comunidad cient\u00edfica est\u00e1n preparando suficientes matem\u00e1ticos y analistas de datos m\u00e9dicos que puedan extraer informaci\u00f3n que facilite el objetivo \u00faltimo: mejorar la salud humana. A pesar de estas dificultades, se est\u00e1n consiguiendo resultados que tendr\u00e1n (y tienen) aplicaci\u00f3n directa a la salud. Ahora mismo, la profesi\u00f3n de analista de datos m\u00e9dicos tiene presente y futuro: no puede hacerse investigaci\u00f3n biom\u00e9dica de calidad sin ellos.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Algunos ejemplos de estos resultados ha sido encontrar alteraciones en cromosomas o mutaciones en genes que discriminan cu\u00e1l es la mejor terapia. Se han encontrado nuevas dianas \u2013con sus correspondientes f\u00e1rmacos\u2013 que ya est\u00e1n en fase cl\u00ednica. El futuro es todav\u00eda m\u00e1s interesante: ahora mismo se puede secuenciar un genoma por menos de mil euros y en un futuro pr\u00f3ximo por menos de cien. Las t\u00e9cnicas de secuenciaci\u00f3n har\u00e1n de forma mucho m\u00e1s barata pruebas que ahora mismo se hacen con costosas t\u00e9cnicas de biolog\u00eda molecular y permitir\u00e1n<br \/>\nproyectos m\u00e1s ambiciosos por la reducci\u00f3n de costes.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Obviamente, el Big Data no es la panacea, pero gracias al an\u00e1lisis de datos, los pasos que se est\u00e1n dando hoy en d\u00eda en el conocimiento y tratamiento de diferentes enfermedades, muestran un futuro prometedor para la medicina y para mejorar nuestra salud. El uso de Big data en medicina ya ha mostrado su valor y es la tecnolog\u00eda del futuro.<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El PNL es la llave para exprimir al m\u00e1ximo la Historia Cl\u00ednica Electr\u00f3nica El Big Data no es algo nuevo, y su aplicaci\u00f3n como herramienta fundamental de ayuda a la toma de decisiones de los profesionales m\u00e9dicos para mejorar los resultados en salud es una realidad en Espa\u00f1a. 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