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El Big Data, aliado contra el cáncer de mama

Responsabilidad social

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18 de octubre de 2019

El cáncer de mama sigue siendo el más frecuente entre las mujeres, aunque las estadísticas son positivas y arrojan tasas de supervivencia, pasados 5 años del diagnóstico, de cerca del 90% en USA y Canadá, o del 83% en España.

La valoración temprana y lo que se conoce como medicina de precisión son los mejores aliados; gracias a ambos la tasa de supervivencia alcanza porcentajes esperanzadores. La medicina de precisión se traduce no solo en el diagnóstico, sino en la habilidad de identificar el riesgo de padecer la enfermedad antes de que dé la cara para evitar su aparición o, como poco, hacerlo en la fase más temprana posible.

La aplicación de las técnicas de Big Data para la interpretación de las mamografías y ecografías de mama consigue diagnósticos en lesiones incipientes; y la seguridad del diagnóstico es sinónimo de un diagnóstico más temprano, más preciso y más seguro. Y es que el análisis de los datos nos acerca a lo que desde sus inicios forma parte de la práctica médica.

El Big Data como recurso para la investigación urooncológica es la base de la medicina de precisión; es una realidad que está trasformando distintos ámbitos, el diagnóstico, los tratamientos y el pronóstico de los diferentes tipos de cáncer. Los datos que se generan a través de las distintas técnicas de Big Data son capaces de predecir riesgos futuros de padecer la enfermedad y ayudarán a encontrar agentes tanto del origen como de las causas de los diferentes tumores

Junto al Big Data, analizar los datos de los historiales médicos, junto a otra información medioambiental, laboral, sociosanitaria, genética o familiar, es lo que hace posible establecer análisis predictivos para mujeres o grupos de mujeres con distintos grados de predisposición a desarrollar un cáncer de mama.

Y muchos de estos datos provienen de la historia clínica, que implica un trabajo de exploración, observación y análisis deductivo de profesionales que se enfrentan cada día a estos procesos de enfermedad. La obtención de estos datos y su análisis mediante la aplicación de metodologías y técnicas de Big Data se convierten en la gran oportunidad para mejorar en tiempo y seguridad el diagnóstico, así como para buscar terapias individualizadas que aplicar a aquellas pacientes con una predisposición genética. Pero aquí la realidad enfrenta un hándicap importante, el de la privacidad de los pacientes y sus datos clínicos, que cubre una importante barrera legal pero que al mismo tiempo supone un freno en el desarrollo de la investigación y en el incremento de la seguridad y eficiencia de los tratamientos.

Una de las mayores preocupaciones de los sistemas de salud es conseguir un modelo sostenible por el incremento de la edad media de las poblaciones, el aumento de los costes de los nuevos medicamentos, especialmente los oncológicos, y los efectos no deseados y adversos de las medicaciones; sin un análisis de los datos de los pacientes resulta casi imposible aplicar tratamientos con la inmediatez y evidencia científica exigida en estos casos. Queda patente el hecho de que en los países desarrollados la mayoría de los casos de cáncer de mama se diagnostican en fases avanzadas.

Regina Barzilay es profesora en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y forma parte de su Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial; para más señas, Regina ha sobrevivido a un cáncer de mama. Cuando fue diagnosticada le resultó extraño que la mayoría de los tratamientos de cáncer que ofrecían los centros especializados se basaran en los análisis de los resultados de otros pacientes obtenidos a partir de ensayos clínicos, lo que significa que, en la gran mayoría de los casos, provenían de tan solo un 3% de pacientes y no tenían en cuenta el 97% de pacientes restantes. Los datos de ese 97% están contenidos en la Historia Clínica. Una vez más el dato es una mina de oro que no siempre se excava.

Regina explica que “Desde la década de 1960, los radiólogos han notado que las mujeres tienen patrones únicos y ampliamente variables de tejido mamario visibles en la mamografía. Estos patrones pueden representar la influencia de la genética, las hormonas, el embarazo, la lactancia, la dieta, la pérdida y el aumento de peso, etc. Ahora podemos aprovechar esta información detallada para ser más precisos en nuestra evaluación de riesgos a nivel individual, y en lugar de adoptar un enfoque único para todos, personalizar la detección alrededor del riesgo de una mujer de desarrollar cáncer“.

Detectar quién va a padecer cáncer a futuro, con un plazo de tiempo de anticipación de hasta 5 años, salvará muchas vidas; el objetivo es detectar la enfermedad antes de que aparezcan los primeros síntomas. Y para ello el análisis de los datos es primordial. Porque conocer el pasado permite, una vez más, mirar al futuro con optimismo.

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