Los días 14 y 15 de febrero se ha celebrado el I Curso Big Data, organizado por la Sociedad Española de Reumatología, con la colaboración de Lilly.
En la última década, se ha producido un avance en el conocimiento y tratamiento de las enfermedades reumáticas que ha repercutido de manera muy favorable en los pacientes y su calidad de vida. A nivel terapéutico se ha pasado de la casi inexistencia de tratamientos, a la necesidad de guías y recomendaciones que ayuden a escoger el medicamento más apropiado para cada paciente entre un número importante de opciones.
Los avances en la comprensión de la patogénesis de la enfermedad, el diagnóstico y el uso del big data seguirán haciendo posible el progreso de la Reumatología, poniendo al paciente en el centro y la mirada en las nuevas herramientas que puede brindar la inteligencia artificial.
“Las nuevas técnicas de investigación, que supondrán un desplazamiento desde la estadística clásica al big data analysis y machine learning, van a requerir un esfuerzo importante que la SER tiene que abordar y un ejemplo es esta jornada formativa. En el futuro tenemos que seguir evolucionando de acuerdo a cambios que son previsibles”, ha asegurado el Dr. Juan J. Gómez-Reino, presidente de la Sociedad Española de Reumatología, con motivo de la celebración del I Curso Big Data de la SER, que ha contado con la colaboración de Lilly.
En el campo de la Reumatología, y en Medicina en general, el uso del big data tiene características comunes a otras áreas de conocimiento. “La mayoría de las personas manejan a diario muchos datos de una forma digital. El siguiente salto cualitativo es lo que hemos tratado durante esta jornada formativa, es decir, ser capaces de ver cómo podemos hacer un uso más inteligente y sacar más valor de estos datos. No es cuestión solo de almacenarlos y poder verlos, sino, de aplicar nuevas técnicas para de forma más ágil tomar mejores decisiones, acelerar el tiempo que invertimos en tomarlas, realizar un seguimiento de los pacientes mas fácil y, en definitiva, aplicar estas nuevas técnicas para ser más eficientes. Todo ello tiene mucho que ver con la inteligencia artificial y cómo este último avance nos permite sacar más partido de estos datos”, ha subrayado Manuel Zaforas, ingeniero y formador de Paradigma Digital.
“La clave es cómo podemos combinar esto con el conocimiento experto de los médicos, en este caso reumatólogos, para ayudarles en el diagnóstico o en la toma de decisiones, que es un poco el camino que estamos empezando a recorrer”, apunta su compañero Ignacio Rivera, quien también ha participado, junto a Ana Gómez, como formador en las jornadas.
Inteligencia artificial, machine learning, big data… todo ello puede contribuir a construir herramientas que ayuden a crear modelos predictivos que faciliten el diagnóstico precoz de las enfermedades reumáticas, la toma de decisiones terapéuticas, e incluso, si añadimos las posibilidades que brinda el llamado IoT (“internet de las cosas”), el seguimiento del paciente y la adherencia al tratamiento. Una ayuda que no es baladí, si tenemos en cuenta las previsiones demográficas en Europa para los próximos diez años, que demuestran un aumento de la esperanza de vida y del número de población envejecida, así como de población joven con patologías reumáticas, y lo comparamos con la previsión de ratio de reumatólogos en ese periodo de tiempo. En este contexto, “cabría preguntarse si en una década tendremos el número de reumatólogos suficientes para ejercer de forma tradicional. Según los informes europeos la respuesta sería no. Por ello, es necesario que avancemos en el conocimiento y el uso de la tecnología, puesto que, entre otras cuestiones, nos permitirá mantener la calidad asistencial para los pacientes”, ha aseverado el presidente de la Sociedad Española de Reumatología.
El Dr. Goméz-Reino también ha recordado que en ocasiones las reticencias al uso de estas nuevas herramientas tienen que ver con asuntos legales y éticos y que, por ello, desde EULAR se han elaborado recomendaciones sobre el uso óptimo y la implementación de estas tecnologías en el manejo de las enfermedades músculo esqueléticas.
El presidente de la SER considera que las posibles barreras para el uso de estas herramientas se solventarán, ya que, en Reumatología ya hay experiencia en la aplicación de nuevas tecnologías en la investigación. “Hace más de quince años que empleamos el big data y la tecnología de alto rendimiento en investigación molecular, las conocidas como omics technologies (estudios dirigidos principalmente a la detección universal de genes, ARNm, proteínas y metabolitos en una muestra biológica)”, ha ejemplificado el Dr. Gómez-Reino.
Sobre el I Curso Big Data
“Dar una visión comprensible del estado actual de la tecnología y, al mismo tiempo, abrir la mente dando ejemplos que se producen en otros sectores, pero que pueden tener un interés global y ser aplicaciones que tengan un impacto final en el mundo de la Medicina”, este es, según Manuel Zaforas, el objetivo de la jornada formativa sobre Big Data que ha celebrado en Madrid la Sociedad Española de Reumatología, con la colaboración de Lilly.
Una actividad que ha estado basada principalmente en workshop de ideación y creación. “El viernes pusimos muchos elementos encima de la mesa, con sesiones de divulgación y el sábado hemos realizado un trabajo colaborativo con técnicas de design thinking, que son técnicas que llevamos tiempo utilizando para resolver problemas complejos, en los que hay que colaborar con diferentes personas, de diferentes áreas, en periodos cortos de tiempo y llegar a conclusiones o alcanzar consensos de forma rápida. Hemos intentado sacar conclusiones: cubrir casos de uso, desarrollar ideas nuevas, etc.”, ha resumido Zaforas.
Al término de la jornada el objetivo mencionado anteriormente, de acuerdo con la percepción de los asistentes, se había cumplido. Los reumatólogos que han participado coincidían en que no hay duda que la nueva tecnología cambiará algunos aspectos en el ejercicio de la Medicina, pero que ese cambio trasformador ha de estar conducido por los propios médicos, ya que se trata de problemas biológicos complejos que van más allá de abrazar un algoritmo matemático. De manera que los médicos tendrán que participar en el desarrollo y la evaluación de dichos algoritmos, así como en la integración de los beneficios que el machine learning puede aportar en el campo de la Medicina, y para ello tendrán que recibir formación específica.
