Entrevista al Dr. Julio Mayol durante la XXX Reunión Nacional de GETECCU 2019
Puedes escuchar el podcast de GETTECU On Air aquí:
La aplicación del Big Data es cada vez más evidente y necesaria en el mundo de la salud. Nos habilita para manejar cantidades ingentes de datos y tomar decisiones que generen mejores resultados en salud. Sin embargo, la explotación de grandes repositorios de datos con herramientas no convencionales todavía es más una promesa que una realidad. Así lo asegura el Dr. Julio Mayol, director médico del Hospital Clínico San Carlos de Madrid, en este podcast de Geteccu Onair, realizado con la colaboración de Amgen. En esta entrevista, el Dr. Mayol recuerda que gestionar grandes volúmenes de datos no siempre significa hacer Big Data.
Para afirmar que estamos haciendo Big Data en salud, los datos deben cumplir con una serie de criterios: “Que su volúmen sea muy grande, que sean variados y que supongan una gran velocidad de proceso, y que no sean interpretaciones, es decir, que sean una fiel representación de lo que le pasa al paciente”, subraya el Dr. Mayol. Además, el Big Data requiere una planificación desde el diseño y unas estrictas medidas de seguridad para evitar exponer a los ciudadanos a riesgos de privacidad.
En el ámbito de la
Enfermedad Inflamatoria Intestinal existen varios proyectos de Big Data. Algunos sistemas trabajan con el microbioma y el ADN, con algoritmos que hay presentes en nuestro
tubo digestivo.
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“Cuando los pacientes buscan en Google, lo que están haciendo es recurrir a un buscador dentro de grandes cantidades de datos, pero todavía no sabemos si eso mejora o no la salud de nuestros pacientes”
¿Qué dos catalizadores permitirán un crecimiento exponencial en el uso del Big Data?
A día de hoy, el paciente maneja grandes cantidades de datos. Lo hace cuando recurre a herramientas como Google. “Cuando los pacientes buscan en Google, lo que están haciendo es recurrir a un buscador dentro de grandes cantidades de datos, pero todavía no sabemos si eso mejora o no la salud de nuestros pacientes”, opina el Dr. Mayol.
Precisamente, el paciente es uno de los catalizadores que, según el Dr. Mayol, teóricamente permitirá que el uso del Big Data experimente un crecimiento exponencial. El segundo de estos catalizadores son las grandes compañías tecnológicas. “Sin duda, un catalizador serán las grandes compañías tecnológicas. Tienen cantidades masivas de datos que afectan a nuestra vida y describen lo que pasa en nuestro día a día. Probablemente sean los que encuentren soluciones que pongan a nuestra disposición aparentemente de forma gratuita pero que posteriormente tengan un alto impacto en nuestro día a día”, explica el Dr. Mayol.
Los profesionales sanitarios ante el reto del Big Data
Los profesionales sanitarios deberían estar muy atentos tanto al hecho de que los pacientes sientan la necesidad de generar un nuevo modelo de asistencia sanitaria como a la irrupción de estas compañías tecnológicas. “Corremos el riesgo de tener un papel poco relevante. Y va a ser difícil competir porque no tenemos una estrategia bien definida. No nos hemos parado a pensar. Todavía creemos que alguien va traernos la solución directamente y eso es poco probable”, asegura. Y subraya que los profesionales no sólo necesitan las herramientas, sino también “la inteligencia en las preguntas”. Por tanto, anima a diseñar nuevos sistemas, nuevas bases de datos que sean más transparentes, que estén bien reguladas, que estén bien diseñadas y que no supongan un consumo de energía ni para el paciente ni para los profesionales a la hora de meter los datos. “Si automatizamos desde el momento que se toma la medida y se captura el dato, hasta el momento que se incorpora en la base de datos, la fiabilidad será mucho mayor”, insiste.
El Dr. Julio Mayol anima a las sociedades científicas a que se alíen con los pacientes para poder planificar y tener una estrategia de medio y largo plazo: ¿Cómo vamos a utilizar los datos para eso que llamamos la transformación digital, para dejar de pensar y enforcarnos en los servicios que prestamos y más en los resultados que obtenemos? ¿Cómo mejorar la experiencia del paciente en el sistema? ¿Cómo mejorar la calidad de vida percibida por el propio paciente después de interaccionar con el sistema?
Aceptar y salir
