BIG DATA, UN ALIAT RENDIBLE PER AL SISTEMA SANITARI

L’esperança de vida dels ciutadans augmenta cada any i també s’incrementa el nombre de persones que pateixen una malaltia crònica. Ambdues realitats estan relacionades i s’estima que, mundialment, hi ha uns 150 milions de pacients crònics que arribaran a la xifra de 171 el 2030, segons l’informe fet per la RAND Corporation “Projection of Chronic Illness Prevalence and Cost Inflation”. La manca d’adherència als tractaments prescrits pel metges, que afecta més d’un 50% en les patologies cròniques, costa al sistema sanitari espanyol més d’11.250 milions d’euros anuals segons la Societat Espanyola de Farmàcia Hospitalària.

Per abordar aquest problema de salut pública, l’Observatori d’Adherència al Tractament va congregar a les V Jornades Anuals entitats sanitàries i empreses que estan engegant iniciatives capaces de contribuir a la millora de l’adherència. GMV va presentar la seva plataforma de telemedicina per a malalts crònics i la d’intel·ligència artificial que poden minorar la prescripció de tractaments innecessaris, proves addicionals, augments de visites al professional sanitari o ingressos hospitalaris que podrien evitar-se si el pacient prengués la seva medicació amb rigor i atengués a les indicacions del seu especialista: als països desenvolupats, el 50% dels malalts crònics no ho fan.

Tal com va comentar Carlos Royo, director de Desenvolupament de Negoci, durant la seva intervenció, “la transformació de tota mena de dades, recollides en la història clínica, en informació útil impacta directament en la millora de l’atenció sanitària i, per tant, en el benestar del ciutadà”. Els sistemes de Big Data per a la presa de decisions no substituiran els clínics, ja que són aquests “els que han de traduir als enginyers el coneixement mèdic perquè el converteixin en algorismes” va apuntar el directiu, que, com a metge, ha exercit aquesta tasca en desenvolupar la suite de productes de telemedicina i control epidemiològic de la companyia, antari.

Prestacions

L’aplicació de tècniques de Big Data a la salut, segons l’estudi Big Data “The next frontier for innovation, competition, and productivity” fet per McKinsey, podria representar fins a un estalvi de 250.000 milions d’euros en els sistemes de salut públics. La utilització de l’anàlisi massiva de dades, de cara a establir models d’actuació predictius mitjançant algorismes específics, contribuirà segons els experts a millorar el compliment terapèutic i, per tant, el pronòstic i la qualitat de vida dels pacients.

L’obtenció de dades objectives de manera massiva sobre el compliment i no compliment terapèutic en patologies concretes, recollides en diversos centres, fa capaç la configuració d’estratègies d’actuació per reduir els índexs de negligència en l’autocura.

Al seu torn, les anàlisis predictives que possibiliten els algorismes de les eines de Big Data, procura un ús més eficient dels recursos generant protocols i procediments d’actuació que facin més efectiu el tractament. De la mateixa manera, contribueixen a millorar les accions terapèutiques, generant coneixement específic i qualificat. Amb tot això, s’està en disposició de dispensar tractaments ad hoc, individualitzats.

El Big Data aplicat a la salut pot representar estalvis importants als sistemes de salut tant per la millora en l’atenció sanitària com per la reducció d’ineficiències administratives i clíniques. Això implica una millora global en tots els aspectes relacionats amb l’atenció, el diagnòstic, la logística i la gestió del material sanitari.

Com va assenyalar Carlos Royo, en concloure la seva intervenció, “el Big Data aplicat a la salut representa un canvi de paradigma en la pràctica de la medicina, la de les 4P: personalitzada, predictiva, preventiva i participativa”.