Ciencia de datos en medicina de precisión

 


También la buena salud está en la nube, a donde llega desde las computadoras instaladas en los centros de investigación universitarios y en los gabinetes de clínicas y hospitales públicos y privados.

Por José Antonio Alonso García

BeneficiosEl tema de macrodatos o inteligencia de datos, o big data, está de moda. Y lo vemos, escuchamos y leemos en todas partes y a todas horas. Todo es big data. Así inicia su ponencia magistral el Dr. Fabián García Nocetti para celebrar los 60 años del Centro Virtual de Computación de la Universidad. Y precisa que va a enfocar este tema en el terreno de la salud, y en particular en la medicina de precisión, ejemplificado con un caso particular en el área de cardiología.

La medicina de precisión, prosigue Nocetti, es un concepto nuevo que hace referencia, gracias a la ciencia de datos, a la adaptación de tratamiento médico a las características individuales del paciente. Esta práctica sanitaria sustenta su origen en el conocimiento de las alteraciones genéticas y moleculares de cada paciente, praxis que ya está propiciando el desarrollo de fármacos que actúan a nivel de dichas alteraciones.

 

Cambio de paradigmas

bigdatagraphicLa gran cantidad de datos electrónicos ha ocasionado este cambio favorable en la manera de prestar atención sanitaria al paciente. Esta realidad ya es visible en la mayor supervivencia de enfermos y en la disminución de los costos asociados al uso de estas técnicas y tratamientos.

Como siempre ocurre en los primeros momentos de la aplicación de nuevos métodos y tecnologías, se toman posiciones a favor y en contra; sin embargo, el big data es una realidad que avanza rápidamente y se impone en todos los ámbitos de la ciencia, la vida y el arte. “Ante esta tendencia tan fuerte, tenemos que estar preparados como país asumiendo la responsabilidad que nos toca”, aseveró Nocetti ante un auditorio de autoridades, investigadores y alumnos de la Universidad.

Un primer obstáculo a salvar ante esta avalancha de información electrónica es la organización de todos los datos. Ya organizados se les ha de extraer después, mediante el análisis de patrones y tendencias, y de forma rápida y eficiente, la utilidad práctica para cada objetivo específico. El big data ha de aportar siempre información precisa para la toma de decisiones.

Impacto en cardiología

“Desde hace algunos años hemos estado trabajando en el terreno de aplicaciones en cardiología, diseñando y desarrollando instrumentos para medir el flujo sanguíneo. En el trato directo con los cardiólogos y los cirujanos cardiovasculares aparece la necesidad de implementar aplicaciones específicas de la ciencia y analítica de datos en esta especialidad médica”, informa Nocetti.

Captura1Por ejemplo, en el nodo de medicamentos llamados inductivos, verificada la premisa de que los genes desempeñan un papel importante en la progresión de una enfermedad y son objetivos terapéuticos, la idea es identificar a los pacientes que reúnen las condiciones necesarias para recibir este tipo de fármacos.

En todo el mundo ya hay bastantes estudios sobre las tendencias particulares de las enfermedades cardiovasculares. Comenta el doctor Nocetti que su equipo de trabajo ha tenido un contacto muy directo con varios grupos médicos, especialmente con un grupo de cardiólogos del Hospital de Cardiología del Seguro Social, donde se ha generado una gran base de datos en diferentes versiones.

Esta base integra toda la información asociada a los pacientes del Seguro Social que han tenido eventos cardiovasculares y, sobre todo, a los pacientes que están en condiciones de riesgo, información que permitirá hacer importantes modelos de previsión.

Esto también permitirá hacer diagnósticos no invasivos de las cardiopatías congénitas, fundamentalmente en la insuficiencia cardiaca para su manejo extrahospitalario, lo que redundará en la disminución de las costosas rehospitalizaciones.

Primera causa de muerte

Big-data-sanitarioEn este proyecto, por parte de la Universidad participan el Departamento de Ingeniería de Sistemas Computacionales y Automatización y el Departamento de Ciencias de la Computación, ambos del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, y la Facultad de Medicina, así como el Instituto Mexicano del Seguro Social y el Cardiocentro-Hospital Clínico-Quirúrgico de La Habana, Cuba.

El doctor Nocetti recordó que las enfermedades cardiovasculares son la primera causa de muerte en el mundo, también en México, donde, además, están asociadas a problemas de sobrepeso y diabetes. Ante esta situación, abogó por construir un modelo predictivo para identificar pacientes en riesgo de infarto agudo al miocardio a partir de análisis de los registros electrónicos clínicos (REC) utilizando un enfoque de aprendizaje profundo no supervisado.

Las dos principales características de este modelo predictivo son el procesamiento de toda la información contenida en los registros (respetando la naturaleza de los datos y considerando temporalidad), y la construcción de una red neuronal profunda (eficiente en el tratamiento de temporalidad y generación de soluciones escalares).

Para finalizar, expuso algunos de los retos y previsiones, o “elementos a considerar”, como prefirió denominarlos, para que la computación médica brinde más, mejores y mayores beneficios a la sociedad: los vaivenes de las circunstancias electorales en el 2018 en América Latina, que afectan a los presupuestos asignados a la investigación científica médica; el incremento sostenido de la transformación digital hospitalaria; la sistematización de las historias clínicas electrónicas interoperables; el crecimiento moderado y firme de los REC en la nube (cloud computing), el incremento y uso de aplicaciones móviles en salud, así como la disminución del déficit de infraestructura.