En la Tierra a martes, diciembre 24, 2024

Watson, Savana, Sparra o FotoSkin: Ejemplos de soluciones basadas en Big Data

 

La opinión de Xavi Olba, responsable de estrategia digital de Sanofi Iberia.

La digitalización de la Historia Clínica o el uso de dispositivos wearables por parte de los pacientes son algunos de los factores que están generando un crecimiento exponencial de los datos que gestiona el sistema de salud. De hecho, de seguir este ritmo se prevé que en el año 2020 habrá 200 veces más información médica, por especialidad, de la que un médico puede absorber. Para entenderlo mejor, se calcula que harían falta 21 horas al día para leer todos los papers que se publican de una única especialidad. Esto supone un panorama bastante desafiante para el profesional sanitario, pues cada vez le costará más mantenerse actualizado.

Para evitar que el sistema sanitario sufra las consecuencia de esta previsible infoxicación, algunas compañías se han lanzado a desarrollar plataformas de inteligencia artificial que ayuden a transformar en conocimiento esta cantidad ingente de datos de salud. Esto no solo permitirá aligerar el trabajo al profesional sanitario, sino también seguir avanzando en la resolución de problemas de salud. El uso del Big Data también es clave para la investigación de patologías. Ha permitido identificar, por ejemplo, la relación entre las varices y determinadas mutaciones genéticas. Algunos ejemplos de soluciones que demuestran los potenciales beneficios del Big Data en salud son:

SAVANA. Las utilidades del Big Data quedan ilustradas en el último capítulo de la webserie Urgencia Digital, disponible en la web de Campus Sanofi. El Dr. Ignacio Hernandez Medrano se deja asesorar por la coach digital para aprender a gestionar y organizar toda la información de su día a día profesional. Utiliza Savana, la primera plataforma de inteligencia artificial disponible en español que ayuda al médico a tomar mejores decisiones en la atención a sus pacientes. Savana permite tomar decisiones basándose en los datos y no en la evidencia o en la experiencia del facultativo.

WATSON. Otra de las compañías que ha hecho una apuesta firme por el desarrollo de inteligencia artificial para ayudar al médico en la toma de decisiones clínicas es IBM. El gigante de la informática sigue desarrollando Watson. Se trata del servidor más importante del mundo y del contenedor de datos de Historias Clínica y de estudios clínicos más extenso a nivel global. Todavía es un proyecto, pero seguro que IBM conseguirá ponerlo en marcha.

SPARRA. Este es un proyecto del sistema de salud escocés que permite determinar la probabilidad que tiene cada paciente de ser hospitalizado o acudir a Urgencias en el corto plazo. Es decir, permite que los médicos de cabecera y farmacéuticos tengan identificados a los pacientes que están en riesgo de tener una urgencia hospitalaria para que puedan seguir un plan de cuidados preventivos. Los resultados alcanzados hoy en día son espectaculares: se han reducido las emergencias en un 20%, se ha acortado la estancia hospitalaria en un 10% y se han ahorrado varios millones de euros a la sanidad británica. Y eso que no todos los pacientes están clasificados en SPARRA. Solo está contemplada el 80% de la población (unos 4,2 millones de escoceses).

FOTOSKIN. En España contamos con una aplicación para Smartphone que desarrolló el dermatólogo Sergio Vañó para ayudar en el pre-diagnostico de lesiones de la piel. El usuario se hace una fotografía de una mancha que tenga en la piel y la aplicación busca la fotografía de su base de datos que más se asemeje. Así es capaz de recomendar al paciente que vaya a la consulta del dermatólogo. La aplicación contiene una base de datos de millones de fotografías.

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