Big Data | #DatosDeVerano II

Entrega 1: Medicina a la carta

Los avances tecnológicos a partir del big data están revolucionando cada día más en varias áreas de la sociedad. La salud es una de ellas. La biotecnología, la realidad aumentada, los wearables son realidades hoy en día en el ámbito de la medicina.

Entrée: Vioxx al ajillo

Luis Joyales Aguilar, catedrático de lenguajes y sistemas informáticos de la Universidad Pontificia de Salamanca, y Juan Miguel Poyatos, ingeniero de telecomunicación, sostienen que la “Big Data en sanidad se utilizará para predecir, prevenir y personalizar enfermedades y con ello los pacientes afectados”. De concretarse esta proyección, significaría un cambio determinante en el mundo, pero para lograrlo es imperioso recolectar y analizar todos los datos disponibles.

Un caso que ilustra que el uso de la información disponible puede resultar un gran avance para la ciencia es el que llevó adelante García Cantero, analista independiente, quién logró a través de  la observación de los datos adecuados, más específicamente las historias clínicas, que se retirara del mercado el medicamento Vioxx (en los próximos párrafos trataremos de éste).

“Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o  a sus combinaciones cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante las tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles” (Vicente Mosco, 2014).

Principal: Wearables cocidos

La Big Data podría hacer grandes aportes al área de la salud a través del procesamiento y análisis de los mismos, mejorando la vida de los enfermos. Uno de los inconvenientes es la cantidad de información que es muy grande, ya que pueden llegar a provenir tanto de datos hospitalarios como de redes sociales  e incluso de los wearables1.  Los wearables orientados a la salud pretenden mejorar la calidad de vida de los pacientes registrando datos biométricos que luego serán analizados por un especialista de la medicina. Pero por otra parte, existen muchos  datos no estructurados, es decir, que no han pasado por un proceso de almacenado y observación, lo cual impide que puedan ser usados para el aporte en el desarrollo de la ciencia y en favor de los pacientes.

Un caso ejemplar del aporte de la Big Data en la salud es la historia del analgésico Vioxx, analizado por García Cantero. Gracias a la aplicación de analítica de Big Data se pudo detectar el mal comportamiento de un medicamento que produjo el incremento de muertes por su mal uso y sus efectos nocivos no previstos en su fabricación y desde que se detectó el problema se pudo evitar el riesgo de los pacientes. Es la historia de Vioxx, un analgésico de última generación desarrollado por Merck con ventas anuales de más 2.500 millones de dólares. Vioxx era una historia de éxito en el sector farmacéutico hasta que una de las primeras aplicaciones de Big Data en el ámbito de la salud descubrió la verdad sobre el fármaco.

Kaiser Permanente, un consorcio sanitario californiano, junto a la U.S. Food and Drug Administration utilizaron técnicas de análisis de datos pioneras en su momento para estudiar la historia clínica de  más de un millón de pacientes tratados con Vioxx y descubrieron que la probabilidad de sufrir un ataque al corazón  en ellos se triplicaba. El exitoso analgésico estaba matando a gente o al menos poniendo en peligro la vida de millones de personas en todo el mundo. El estudio demostró los efectos secundarios del medicamento y consiguió que éste fuera retirado del mercado, ahorrando no dólares ni euros sino enfermedades y posibles muertes de enfermos. En esencia, los riesgos vasculares para los pacientes se descubrieron cuando se realizó un análisis de los enormes volúmenes de datos existentes del medicamento y de los miles y miles de pacientes que llegaron a consumirlo.

 

Guarnición: Big Data rejilla

¿Cómo se alimenta la big data?

  • Flujos de clicks, entradas de Twitter, Google, Facebook, LinkedIn, blogs y diversos contenidos Web.
  • Sensores en dispositivos weareables o de smartphones en pacientes monitorizados en teleasistencia.
  • Registros de facturación, de telecomunicaciones y registros detallados de llamadas.
  • Información biométrica, como huellas digitales, de reconocimiento facial, de escaneo de retina, de genética (ADN).
  • Datos generados por personas, como los que se guardan en un call center al establecer una llamada telefónica, las notas de voz, correos electrónicos, documentos, estudios y registros médicos electrónicos o recetas médicas.

Ensaladas: Gyant con parmesano

Una muestra de la recolección de datos y las nuevas formas de ver la salud que existen hoy en día es una aplicación llamada Gyant lanzada en 2016 a través de la red social Facebook, en su descripción se lee “puedo ayudarte a pasar de síntoma a solución”. Allí podes conversar a través del Messenger con “el robot de salud”, que te hará varias preguntas para terminar diagnosticando gracias a la base de datos con la que trabaja. Mientras más gente hable con él más información podrá recabar y será más preciso en sus conclusiones, la aplicación incluso tiene un mecanismo para detectar cuando se lo esta consultando por un problema real y cuando se lo está poniendo a prueba. No solo realiza preguntas sobre la enfermedad sino que también consulta sobre algunos datos personales, y es necesario aceptar términos y condiciones para poder continuar. Al final de la conversación dará su diagnóstico y sugerirá algunos pasos a seguir.

Postre: Fresco y condiciones sanitarias

Intuimos, que los proyectos entre salud y los datos masivos hacen foco sobre un porcentaje de la población, que son aquellas personas con capacidad para fabricar información de manera masiva y digital, excluyendo a los que no.

¿Qué capacidad de generar datos vía internet, móviles, tarjetas de crédito o computadoras, etcétera, tiene la población mundial?. La población que se queda afuera, ¿cómo puede ser medible mediante Big Data sin tener acceso a las TIC?

Está comprobado que la Big Data pueden provocar un cambio transcendental en la vida de las personas a través del correcto análisis de la información e incluso puede llegar  a salvar vidas, como en el caso presentado por García Cantero. El inconveniente se presenta cuando ese gran porcentaje de la población mundial que no puede acceder a internet o a otras fuentes  generadoras de datos y que son necesarios para los estudios e investigaciones que podrían cambiarles la vida, está privada de recibir los beneficios que estos traen.

Existe un vínculo entre: los niveles educativos y la salud, las condiciones económicas y la calidad de vida, los accesos al agua potable, a centros sanitarios cercanos, condiciones ambientales no contaminadas, etc. Según la web de la Organización Mmundial de la Salud (OMS), evitar enfermedades y muertes depende de muchos más factores. Como por ejemplo las condiciones socioeconómicas de las personas. Y es necesario aclarar que el alcance predictivo de la Big Data, es limitado a la hora de cubrir un tema tan abarcativo como la salud.

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Notas:

  1. Concepto que hace referencia al conjunto de aparatos y dispositivos electrónicos con un microchip incorporado. Son objetos de uso diario que portamos continuamente junto a nuestros cuerpos. Como por ejemplo: Celulares, zapatillas con chip, relojes inteligentes, herramientas de trabajo con GPS, pulseras que controlan nuestro estado de salud, etc.

Entrega 2: Big Ball Data

Armamos una cuenta en Instagram @bigballdata donde creamos contenido constante sobre la fuerte vinculación que hay entre el deporte y la Big Data.

Entrega 3: Big Ball Data Fantasy

Nuestra propuesta final. Un cierre y propuesta para poner todo en un juego de cara al Mundial Rusia 2018. Hicimos una Demo en vivo, simulamos y probamos exitosamente! Ahora solamente nos queda: Deploy or Die!

Aquí va el demo en formato PPT, seguramente vean espacios en blanco, eso es porque en la presentación en vivo se iba generando automáticamente a partir de una programación realizada. Cuando estén disponibles los videos de la misma, podrán ver el resultado.

Federico Javier Aita – Julieta Agostina Juarez – Catalina Pierro – Ignacio Mendez – Leonardo Roldan Muntaabski