Enrique Dans

Mi columna en Invertia de esta semana se titula «La medicina como ciencia de datos» (pdf), y trata de actualizar a mis lectores el panorama de los sistemas de salud públicos y privados en algunos países a medida que comienzan a entrever las posibilidades de la aplicación de la ciencia de datos al cuidado de la salud, tanto desde el punto de vista de reducción del sufrimiento de los pacientes como desde el del coste derivado del funcionamiento del sistema.

Un artículo reciente da algunos detalles sobre el 100,000 Genome Project, un proyecto británico de donación de datos genéticos anonimizados a un gigantesco repositorio de código abierto para la investigación que se inició hace ya más de ocho años, y sobre cómo su uso ha permitido localizar muchas de las llamadas «mutational signatures» que posibilitan determinar qué células van a evolucionar, por sus propios procesos de envejecimiento o por exposición a factores ambientales, para generar tumores cancerosos, y avanzar así de manera drástica en el tratamiento del cáncer y en el desarrollo de pruebas diagnósticas sencillas, cada vez más disponibles.

El análisis de nuestro genoma y su aplicación al cuidado de la salud es cada vez más susceptible de permitirnos una transición de una medicina centrada en el tratamiento posterior a la aparición de determinadas sintomatologías, hacia una mucho más personalizada y orientada a la prevención. Numerosas rondas de inversión recientes en compañías dedicadas al tema prueban el interés en este área, que comienza a hablar ya de la aplicación de los llamados «gemelos digitales« al cuidado de la salud, el perfecto paradigma de la personalización de los diagnósticos y de la posibilidad de llevar a cabo tratamientos preventivos en función de las circunstancias de cada persona, antes incluso de que aparezcan síntomas.

Que la tecnología está cambiando el cuidado de la salud y que muchos de esos cambios se basan en la capacidad de analizar datos de manera masiva mediante algoritmos de machine learning es ya prácticamente una obviedad. Lo que viene ahora es, lógicamente, la reorientación de los sistemas de salud, tanto públicos como privados, hacia este enfoque. En el caso de los sistemas privados, empezamos a verlo ya, con la oferta de cada vez más pruebas diagnósticas a personas con un historial familiar de determinadas dolencias o con trastornos cuyo tratamiento se puede beneficiar de un nivel de monitorización detallado. Pero en el caso de los sistemas públicos, hablamos de un reenfoque que puede convertirse, en muchos sentidos, en una gran ventaja competitiva, si los países son capaces de plantearse obtener estos repositorios de datos, de ofrecerlos – adecuadamente anonimizados – para su uso en investigación, y de pasar de una visión de los datos de salud llena de obstáculos, problemas de confidencialidad y protección a ultranza, a otra que, obviamente sin desproteger el ámbito de la privacidad, haga posible su análisis masivo.

El reto, en el caso de España, es cómo gestionar un sistema de salud completamente atomizado por comunidades autónomas, para que permita reducir los problemas administrativos derivados del uso de los datos tanto para investigación como para el tratamiento. Considerando los años que nos ha llevado simplemente conseguir que una receta de un medicamento expedida electrónicamente en Madrid pueda ser utilizada en Galicia, no parece una tarea fácil. Pero los frutos de llevarla a cabo de la manera adecuada pueden ser muy importantes para todos en algo tan crítico como el cuidado de la salud.

This article is also available in English on my Medium page, «Why data is the future of healthcare«