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Salud

La integración de la información clínica con datos de diferentes fuentes, clave en la Medicina del futuro

La forma de concebir la asistencia sanitaria ha experimentado importantes cambios en los últimos años, gracias a los avances en la Biología Molecular y a la mejora tecnológica, que han permitido abordar retos y avanzar en la aplicación de la Medicina Personalizada de Precisión (MPP).

De izquierda a derecha, las doctoras Berta Almoguera y Pilar Nicolás, Plaza, la doctora Ayuso, Martín de Dios, Josu Rodríguez y el doctor Rojo
De izquierda a derecha, las doctoras Berta Almoguera y Pilar Nicolás, Plaza, la doctora Ayuso, Martín de Dios, Josu Rodríguez y el doctor Rojo

A través del Big Data, que integra datos ómicos -aquellos referidos a ciencias como la Genómica, la Metagenómica o la Proteómica-, los datos procedentes de imágenes y del estilo de vida, será posible mejorar los resultados en salud y abrir camino para un abordaje de precisión.

Para abordar estas cuestiones, la Fundación Instituto Roche en colaboración con el Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz y el Instituto de Investigación Sanitaria del citado hospital (IIS-FJD), celebra la 14ª Reunión Internacional sobre Investigación Traslacional y Medicina de Precisión, en esta ocasión bajo el título “Big Data: Integración de ómicas, imagen y datos clínicos”, en la que participan destacados clínicos e investigadores en estas áreas.

La aplicación del Big Data en salud supone una mejora en la atención a los pacientes, así como en la prevención, diagnóstico y tratamiento de las enfermedades, contribuyendo a la sostenibilidad del sistema sanitario. Además, su integración de forma centralizada y accesible permite extrapolar información muy útil para desarrollar estudios en salud, identificar nuevas dianas terapéuticas y profundizar en el desarrollo e implantación de la Medicina Personalizada de Precisión.

Así lo explica el Dr. Federico Rojo, jefe de Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz, quien aclara que “contar con gran cantidad de información agrupada, imágenes, historia clínica y datos genómicos, va a permitir disponer de herramientas de inteligencia artificial para afrontar problemas de salud relevantes, mejorando la asistencia y el diagnóstico de los pacientes”.

Integración de datos, esencial para una Medicina Personalizada de Precisión efectiva

Las posibilidades que ofrece el Big Data están abriendo un nuevo horizonte en la asistencia sanitaria, logrando mediante la integración de datos y el desarrollo de nuevas tecnologías que mejoren los resultados en salud y se consiga una mayor optimización de los recursos.

Incide en ello el vicepresidente de la Fundación Instituto Roche, Federico Plaza, recalcando que “es necesario promover el desarrollo e implantación de herramientas de data mining que permitan la explotación de la información disponible, tanto estructurada como no estructurada”.

La Dra. Carmen Ayuso, directora científica del Instituto de Investigación Sanitaria-Fundación Jiménez Díaz, explica que “es importante lograr unos parámetros objetivos para los datos ómicos, mediante algoritmos y aplicaciones digitales, con los que se pueda refinar el diagnóstico de cada paciente, conocer mejor las comorbilidades asociadas, dar luz a beneficios directos y anticiparnos a posibles situaciones”.

Big Data accesible y estandarizado

Las diferencias entre los distintos sistemas de salud en las comunidades autónomas en España hacen necesaria la creación de un sistema de calidad que estructure estos datos de forma accesible. Para lograr esta integración de diferentes fuentes resulta clave dotar a España de infraestructuras y recursos de computación e identificar servicios centralizados que permitan el acceso a información útil compartida.

La mesa inaugural antes del inicio de la jornada: Federico Plaza, la doctora Carmen Ayuso, Consuelo Martín de Dios y Josu Rodríguez

La mesa inaugural antes del inicio de la jornada: Federico Plaza, la doctora Carmen Ayuso, Consuelo Martín de Dios y Josu Rodríguez

Para ello es necesario, en primer lugar, “reunir la información ómica, ya que muchos hospitales todavía no cuentan con ella; y, después, lograr una organización que permita compartirla. Es decir, disponer de datos fiables y estandarizados, para lograr que sean trasladados a la práctica clínica real”, explica la Dra. Carmen Ayuso.

En este sentido, el Dr. Antoni Andreu, director científico de EATRIS (European Infraestructure for Traslational Medicine), indica que “debemos conseguir que los datos científicos sean fáciles de encontrar, accesibles, interoperables y reutilizables (según los llamados principios FAIR – Findable, Accesible, Interoperable y Reusable, en inglés)”.

La integración de la información clínica con datos generados de diferentes fuentes es clave para la Medicina del futuro. En este sentido, la directora gerente de la Fundación Instituto Roche, Consuelo Martín de Dios, comenta que “la posibilidad de gestionar y analizar grandes cantidades de datos y transformarlos en información útil para la toma de decisiones en salud, son aspectos que deberían estar contemplados en una Estrategia Estatal de MPP, tal y como se recoge en el documento Propuesta de Recomendaciones para una Estrategia Estatal de Medicina Personalizada de Precisión, impulsada por la Fundación Instituto Roche y publicada en 2017”.

A nivel europeo ya existen guías, programas de control de calidad y procedimientos estandarizados para lograr esta integración. Así, en EATRIS se trabaja para lograr un marco único que asegure los máximos niveles de calidad en todo el proceso, también a nivel preclínico. “Nos hemos adaptado a la normativa europea de protección de datos, asegurando las consideraciones éticas que debería tener el nuevo sistema y la implicación absoluta de las comunidades de pacientes en la toma de decisiones”, afirma el Dr. Antoni Andreu.

Además de EATRIS, hay otras iniciativas europeas para avanzar en esta dirección, como la European Open Science Cloud (EOSC), que pretende asegurar un sistema que garantice la interoperabilidad y accesibilidad de los datos a nivel de investigación.

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