El sector sanitario ante el Big Data a debate en una jornada en Madrid

Para Diego Gracia, presidente de la Fundación de Ciencias de la Salud, los bancos de datos médicos anonimizados están permitiendo llevar a cabo investigaciones sobre enfermedades y terapias a un ritmo mucho más rápido que los tradicionales. Sin embargo, hay problemas para la elaboración de algoritmos que permitan pasar del lenguaje natural al lenguaje que pueden procesar los programas informáticos.

El uso de las tecnologías de Big Data supone la posibilidad de aprovechar los datos masivos que se generan en la práctica clínica para hacer inferencias estadísticas extraer conocimiento que permitan readecuar o innovar en todos los procesos de la sanidad. En este sentido, Urko M. Marigorta, investigador del CIC bioGUNE, ha afirmado que gran parte de las diferencias que explican que unos individuos sufran enfermedad (diabetes, esquizofrenia, etc), y otros no, se deben a factores genéticos: “Cada vez sabemos usar mejor los datos genéticos de cada individuo para hacer un estudio exhaustivo sobre el riesgo de enfermedad en cada persona y lo hacemos a un menor coste”, apunta.

Por su parte, Francisco Herrera, director del Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI) Universidad de Granada, ha asegurado que se avanza “hacia una medicina de precisión que procesará toda la información del paciente (genética, dietética e incluso del entorno en el que vive, permitiendo crear tratamientos altamente personalizados”.

Según los expertos reunidos en el XX Ateneo de Bioética, el problema ético más importante que se plantea es el de la “confidencialidad” de los datos, de manera que se respete la intimidad y privacidad de las personas y se controle la circulación de noticias falsas”.