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Big Data potenciará investigaciones clínicas

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El uso y análisis profundo del Big Data se muestra hoy en día como una importante herramienta que potenciará los estudios clínicos de investigación.

Nadie niega que el Big Data, y sobre todo su análisis, se ha convertido en una de las principales herramientas para impulsar las decisiones empresariales en diversas industrias, y poco a poco se va masificando a otros sectores como el de la salud. Imagina cómo esta tecnología va a impulsar las investigaciones clínicas y a reducir los tiempos en que los expertos van a responder a ciertas interrogantes sobre diversos padecimientos y mejorar tratamientos.

KEY INSIGHT

Algunos de los patrones inesperados que pueden encontrarse con el Big Data y su análisis pueden llevar a los investigadores a nuevas hipótesis que pueden ser validadas con pruebas más estructuradas.

En el pasado, las investigaciones clínicas sólo utilizaban datos estructurados, de origen clínico, que eran relativamente fáciles de organizar y extraer. Pero, con la llegada de la nube, los dispositivos que monitorean nuestra salud y actividad física que siempre están conectados y las aplicaciones que utilizan, la cantidad de datos que se obtienen son tantos que es necesario usar nuevas tecnologías como la inteligencia artificial y sus algoritmos para analizarlos.

Contención de epidemias

A principios de mes, la Organización Mundial de la Salud (OMS) lanzó una alerta sobre brote importante de ébola en países de África, como la República del Congo, e inició un trabajo de recopilación de millones de datos para tratar de descifrar como detener el virus y monitorear pacientes para ver si hay mutaciones y evitar su propagación.

Esto es análisis del Big Data para mejorar las investigaciones clínicas, y evitar en el futuro que nuevos padecimientos se conviertan en epidemias que pongan en riesgo la vida de millones de personas en el mundo.

A este tipo de tecnologías de análisis masivo de información se suma el uso de la nube que permite a los investigadores del sector salud incluir una gran cantidad de datos no estructurados de muchas fuentes diferentes y reales (perfiles genéticos, datos fenotípicos, dispositivos conectados del Internet de las Cosas, etc.).

Con esta capacidad de escalar la tecnología para recopilar estos datos no estructurados del mundo real de innumerables sistemas, organizarlos en formatos comparables, analizarlos y visualizar los resultados, pueden profundizar la evidencia de los factores de ensayos relacionales conocidos y explorar la información en busca de patrones inesperados o recurrentes para aplicar campañas preventivas o adelantarse a los hechos.

El Big Data y su análisis

Algunos de los patrones inesperados que pueden encontrarse con el Big Data y su análisis pueden llevar a los investigadores a nuevas hipótesis que pueden ser validadas con pruebas más estructuradas. Además, los datos genéticos pueden proporcionar información más detallada sobre la naturaleza y el tamaño de los grupos de sub poblaciones a los que podría beneficiarse un nuevo tratamiento. Es crear lo que se conoce como medicina y tratamiento personalizado para poblaciones específicas.

Las grandes cantidades de datos que hoy en día se consiguen con el uso de millones de sensores colocados en todo tipo de dispositivos móviles y fijos, ayudan a los especialistas en investigaciones clínicas a visualizar comportamientos de pacientes y enfermedades, con el objetivo de acelerar tratamientos y fabricar medicamentos, que hace algunos años hubiera tomado gran cantidad de tiempo, poniendo en riesgo sus vidas y la de la población, si el mal es un padecimiento infeccioso.

Información en tiempo real gracias a los metadatos

La administración y uso de metadatos en los ensayos clínicos, agilizan el proceso de enriquecer y proporcionar información en tiempo real relacionados con el sujeto clínico o un mal que se presente. Además, ayuda a rastrear un paciente cero, para ayudar a encontrar algún tratamiento contra epidemias como la del ébola, que sigue acelerando su expansión en África.

El Big Data inclusive ofrece la posibilidad de obtener información más rápida y práctica en todo el mundo, para realizar análisis de cartera cruzada, y ver como se comportan infecciones o padecimientos en poblaciones específicas, y de esta manera evitar el gasto en la fabricación de fármacos que funcionan en unos y fallan en otros.

En México, el Instituto Nacional de Cancerología trabaja con software y equipos de empresas como Microsoft para analizar los diferentes tipo de tumores malignos y benignos que se desarrollan entre la población de las diferentes regiones del país, para prevenir y crear tratamientos más personalizados, e ir erradicando conductas que conlleven a la población a desarrollar este mal crónico degenerativo. Todo mediante el uso de Big Data.

Las investigaciones clínicas usando las nuevas tecnologías ha permitido a este instituto obtener una comprensión más profunda de la red de interacciones gen-cáncer y los factores que detonan este padecimiento en México.

Curar enfermedades

La capacidad de amalgamar, organizar y analizar conjuntos de datos del mundo real con conjuntos de datos estructurados, sólo puede mejorar las preguntas que sabemos para formular en los ensayos clínicos. Pero, además, esta capacidad puede proporcionar indicios nuevos y demostrables de relaciones ocultas que pueden precipitar un mejor apoyo, nuevas hipótesis y provocar nuevas preguntas que podrían salvar vidas que no pensamos formular antes.

Es así como el Big Data y su análisis usando desarrollos como la Inteligencia Artificial y sus nuevos algoritmos está cambiando el mundo de la salud, y creando nuevos métodos de prevención y atención en todo el mundo.

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Autor: Karen Ortega

Experta en temas de tecnología y nuevas tendencias, reportera en HackerTV de ExcélsiorTV, y colaboradora en diversos medios especializados en Innovación, Ciencia y Tecnología.

Autor: Karen Ortega

Experta en temas de tecnología y nuevas tendencias, reportera en HackerTV de ExcélsiorTV, y colaboradora en diversos medios especializados en Innovación, Ciencia y Tecnología.