Tratamientos a medida y cirugía guiada con GPS: el ‘big data’ llega a la medicina

Diagnóstico temprano de enfermedades, mejora de procedimientos, modelización 3D de órganos para intervenciones quirúrgicas... El uso intensivo de datos cala en la sanidad

El diagnóstico temprano de enfermedades, la mejora de procedimientos para pacientes de mayor riesgo o la modelización 3D de órganos para una intervención quirúrgica muestran nuevas posibilidades en el terreno de la medicina. El big data tiene mucho que decir en todas estas áreas: se emplea para generar modelos probabilísticos que ofrecen porcentajes de éxito de determinados tratamientos para una población.

Sin embargo, Débora Gil, directora de investigación del grupo Interactive and Augmented Modelling en el Computer Vision Center de la UAB, cree que en esta estandarización del modelo producida con técnicas como el machine learning, las minorías quedan relegadas. En esta entrega de la serie #DataFutures, que elaboramos en colaboración con Ideas for Change, examinamos la contribución de los datos para determinar diagnósticos y tratamientos personalizados así como facilitar el rol del médico en el quirófano.

  • Tratamientos a medida

Los tratamientos personalizados son fundamentales para enfermedades como el cáncer, en tanto que hay que determinar qué tipo de mutación tiene cada paciente y así brindarle un tratamiento inmunológico o bioquímico específico para atacar a la célula.

Para desarrollar dichos tratamientos se cruzan datos de los análisis poblacionales, genéticos, de hábitos, etcétera. Estos datos son vitales pero no siempre accesibles. Existen diferentes iniciativas ciudadanas como la cooperativa Salus.coop, la primera cooperativa de datos de salud de España, que busca legitimar el derecho de los ciudadanos a controlar sus propios datos y facilita su intercambio para acelerar la investigación y la innovación en el sector médico.

  • ¿Una endoscopia con GPS?

Una de las principales limitaciones de los procedimientos endoscópicos es la imposibilidad de obtener información precisa sobre los órganos y la ubicación de las lesiones en tejidos, lo que puede llevar a la repetición de intervenciones quirúrgicas.

Según explica Gil, los médicos necesitan sistemas capaces de proporcionar un modelo 3D personalizado del órgano previo a la cirugía que les permita conocer el miembro a intervenir. En el caso del cáncer de pulmón, y a través de posicionamiento 3D y herramientas objetivas de caracterización de tejidos, durante la intervención endoscópica trabajarán con un sistema de asistencia de guía (como si fuese un GPS) que simplifica la dificultad de acceder a la zona deseada.

Aquí sale a relucir otra vez la importancia de los datos. Con información específica del órgano y la posibilidad de navegar en vivo sobre el mismo se facilita la construcción de mejores sistemas de detección, diagnóstico y planificación de tratamiento de lesiones.

En otros tipos de tratamientos, realizados en pacientes con enfermedades neurodegenerativas, se utilizan los videojuegos o serious games, aplicados a diferentes situaciones de la vida real, por ejemplo, simuladores de conducción para verificar los riesgos que podrían presentarse en la vida real mientras las personas conducen su coche.

  • Un futuro que mola…

Según Gil,el futuro que mola en la intersección entre datos y saludes llegar a realizar diagnósticos personalizados de cáncer en vivo.

Sobre #DataFutures

¿Cómo va a cambiar nuestra sociedad por el uso masivo de los datos? ¿Cómo serán los materiales, las cadenas de suministro, el trabajo o la democracia del futuro? Si los datos son el nuevo combustible, ¿qué podemos hacer con ellos y cómo podemos participar en la creación y distribución de la riqueza que producen?

EL PAÍS RETINA e Ideas for Change buscamos indagar con expertos en diversos campos de qué manera los datos pueden ayudarnos a alcanzar futuros deseables, en contraposición a las narrativas distópicas actuales que dominan el discurso. Queremos entender qué #futurosquemolan son viables en un mundo de datos. Os vamos a contar lo que hemos aprendido con la serie de vídeos #DataFutures, que publicaremos semanalmente. Tenemos 13 entregas preparadas. ¡No te las pierdas!

Retina

19/09/2018
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