02 Feb ‘Big data’ contra la obesidad
El Hospital La Fe de Valencia dirige un estudio piloto para crear una historia clínica «holística» que ayude a manejar mejor los problemas de sobrepeso.
CRISTINA G. LUCIO
George Orwell no lo predijo, pero el Gran Hermano también podría combatir la obesidad. Si el big data permite obtener una cantidad ingente de información, filtrarla, analizarla, encontrar patrones y correlaciones y anticipar resultados, ¿qué mejor diana para utilizarla que una epidemia que ya afecta a 641 millones de personas en el mundo y no deja de crecer?
Este es uno de los planteamientos que se hace el proyecto Crowd Health, una iniciativa que aúna a 19 organismos europeos y que pretende, a través de la inteligencia de datos, conseguir que las políticas de salud pública sean más efectivas.
La información puede ser una gran arma contra el sobrepeso, plantea el consorcio. Pero, para ello, hay que aprender a leerla, gestionarla y utilizarla.
En esa tarea está el Hospital La Fe de Valencia, uno de los centros adheridos a Crowd Health, que ya trabaja en un estudio piloto que pretende crear una «historia clínica holística», en la que no sólo figuren datos clínicos de los pacientes, sino también referencias veraces y en tiempo real sobre su actividad física o hábitos nutricionales.
«A través de plataformas de telemedicina, el objetivo es sumar a los datos asistenciales de los pacientes otra información que es fundamental para saber, por ejemplo, si están cumpliendo con las pautas de dieta y ejercicio que se les han indicado», explica Bernardo Valdivieso, investigador principal del estudio y director del área de Planificación del centro valenciano.
La alimentación y la actividad física son claves en el manejo de la obesidad, continúa Valdivieso, pero a menudo desde la Sanidad Pública no se someten a un seguimiento exhaustivo por falta de medios.
«Tener información en tiempo real sobre qué está pasando, sobre cómo se está comportando el paciente, permitiría evaluar si las intervenciones están funcionando e incluso llegar a predecir en qué casos es más probable que no den resultado», añade el investigador, quien subraya que el big data contribuye en gran medida a desarrollar el tan aclamado concepto de medicina de precisión.
Además, el modelo también permite «involucrar más al paciente, conseguir que participe más en el manejo de su propia salud». Con este modelo no hay que esperar a que el enfermo venga a la consulta, sino que se puede corregir un patrón o adelantarse a un posible mal resultado desde la distancia», continúa.
Una vez que el estudio piloto comience a arrojar resultados, el objetivo del equipo de Valdivieso es elaborar un software que permita analizar todos los casos y extraer conclusiones que contribuyan a una mejora de las prácticas sanitarias. La situación no admite demoras ya que, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), cada año mueren unos 2,8 millones de personas a causa de una epidemia cuya prevalencia ha crecido exponencialmente en los últimos años y no da visos de detenerse. «Hay que frenar esa tendencia, y la tecnología de la información puede ayudarnos», subraya Valdivieso, que recuerda que también es fundamental tener en cuanta factores socioeconómicos, educativos o de ordenación urbanística, ya que la obesidad es un problema multifactorial que debe abordarse desde diferentes esferas.
Antes de formar parte de esta iniciativa, el Hospital La Fe de Valencia llevaba un tiempo trabajando en una plataforma propia de big data. Así, el banco de datos Data Warehouse ha ido almacenando datos de diversas áreas asistenciales, como Urgencias, Laboratorio, Consultas Externas, Imagen, Farmacia Hospitalaria u Hospitalización a domicilio, entre otras.
La plataforma ya está permitiendo la medición de los resultados, el análisis del valor de las intervenciones y la creación de unidades de gestión clínica, comenta Valdivieso. De hecho, añade, en el ámbito de la investigación, este enfoque ya ha hecho posible desarrollar proyectos para el abordaje de la diabetes, el cáncer de próstata o la enfermedad inflamatoria intestinal, en los que el big data se ha utilizado para desarrollar herramientas de ayuda a la decisión clínica.
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