La esperanza de vida de los ciudadanos aumenta cada año y también se incrementa el número de personas que padecen una enfermedad crónica. Ambas realidades están relacionadas y se estima que, a nivel mundial, hay unos 150 millones de pacientes crónicos que alcanzarán la cifra de 171 en 2030, según el informe realizado por la RAND Corporation “Projection of Chronic Illness Prevalence and Cost Inflation”. La falta de adherencia a los tratamientos prescritos por lo médicos, que afecta a más de un 50% en las patologías crónicas, cuesta al sistema sanitario español más de 11.250 millones de euros anuales según la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria.

Para abordar este problema de salud pública, el Observatorio de Adherencia al Tratamiento congregó en sus V Jornadas Anuales a entidades sanitarias y empresas que están poniendo en marcha iniciativas capaces de contribuir a la mejora de la adherencia. GMV presentó su plataforma de telemedicina para enfermos crónicos y la de inteligencia artificial que pueden aminorar la prescripción de tratamientos innecesarios, pruebas adicionales, aumentos de visitas al profesional sanitario o ingresos hospitalarios que podrían evitarse si el paciente tomara su medicación con rigor y atendiera a las indicaciones de su especialista: en los países desarrollados, el 50% de los enfermos crónicos no lo hacen.

Tal y como comentó Carlos Royo, Director de Desarrollo de Negocio, durante su intervención “la transformación de todo tipo de datos, recogidos en la historia clínica, en información útil impacta directamente en la mejora de la atención sanitaria y por tanto en el bienestar del ciudadano”. Los sistemas de Big Data para la toma de decisiones no sustituirán a los clínicos, ya que son éstos “quienes han de traducir a los ingenieros el conocimiento médico para que lo conviertan en algoritmos” apuntó el directivo, que como médico, ha desempeñado esta tarea al desarrollar la suite de productos de telemedicina y control epidemiológico de la compañía, antari.

Prestaciones

La aplicación de técnicas de Big Data a la salud, según el estudio Big data: "The next frontier for innovation, competition, and productivity" realizado por McKinsey, podría suponer hasta un ahorro de 250.000 millones de euros en los sistemas de salud públicos. La utilización del análisis masivo de datos, de cara a establecer modelos de actuación predictivos mediante algoritmos específicos, contribuirá según los expertos a mejorar el cumplimiento terapéutico y, por lo tanto, el pronóstico y calidad de vida de los pacientes.

La obtención de datos objetivos de forma masiva sobre el cumplimiento y no cumplimiento terapéutico en patologías concretas, recogidos en distintos centros, hace capaz la configuración de estrategias de actuación para reducir los índices de negligencia en el autocuidado.

A su vez, los análisis predictivos que posibilitan los algoritmos de las herramientas de Big Data, procura un uso más eficiente de los recursos generando protocolos y procedimientos de actuación que hagan más efectivo el tratamiento. De la misma forma, contribuyen a mejorar las acciones terapéuticas, generando conocimiento específico y cualificado. Con todo ello, se está en disposición de dispensar tratamientos ad hoc, individualizados.

El Big Data aplicado a la salud puede suponer ahorros importantes a los sistemas de salud tanto por la mejora en la atención sanitaria, como por la reducción de ineficiencias administrativas y clínicas. Ello supone una mejora global en todos los aspectos relacionados con la atención, el diagnóstico, la logística y la gestión del material sanitario.

Como señaló Carlos Royo, al concluir su intervención, “el Big Data aplicado a la salud supone un cambio de paradigma en la práctica de la Medicina, la de las 4P: personalizada, predictiva, preventiva y participativa”.