Aplicar técnicas Big Data en medicina para combatir la sepsis puede suponer la diferencia entre salvar o no salvar una vida. Los especialistas en esta enfermedad comenzaron a trabajar aplicando técnicas Big Data a los datos recogidos por las diferentes unidades de atención sanitaria en busca de un avance tecnológico que les permitiría reducir los costes humanos y económicos producidos por la sepsis.

La sepsis es una respuesta inflamatoria generalizada del organismo frente a una infección de cualquier tipo (bacteriana, vírica, fúngica…). La intensidad de la respuesta inflamatoria y el número de órganos afectados (que dejan de funcionar correctamente) se relaciona directamente con su índice de mortalidad, que hoy se eleva a 17.000 pacientes al año en nuestro país. La idea de combatir la sepsis con técnicas Big Data en sanidad fue el origen del proyecto Código Sepsis.

El proyecto Código Sepsis nació con la vocación de convertirse en un referente en el sistema sanitario español. Su objetivo principal: homogeneizar la detección precoz de esta enfermedad y poner en marcha medidas terapéuticas y de monitorización de los pacientes para controlar su evolución. Este tipo de códigos (que también se desarrollan en otros países como Estados Unidos) sirven como modelo de actuación para la detección y el tratamiento de una enfermedad, recogen los diferentes procedimientos para cada caso y son fruto del consenso de grandes expertos en el tema y una dilata experiencia tanto médica como tecnológica en el análisis de datos médicos.

Debemos estudiar los datos. Es fundamental recoger, encriptar, anonimizar y estructurar bien toda la información (respetando el tema de la seguridad y la privacidad de los datos). Discriminar los datos realmente importantes y cuidar de que la información que aportan sea de valor. Después, hay que crear algoritmos específicos, probar modelos matemáticos y técnicas de aprendizaje automático e ir aprendiendo.

Técnicas Big Data de análisis predictivo en salud

Gracias a estas técnicas Big Data de análisis predictivo, en una unidad de medicina intensiva en la que trabajan a diario especialistas, internistas, médicos de urgencias, cirujanos, neumólogos, microbiólogos y farmacólogos combatiendo infecciones comunitarias y hospitalarias graves como la sepsis, mejorar los índices en detección de pacientes con dicha enfermedad supone ahorrar costes y salvar vidas. Generalizar soluciones electrónicas capaces de analizar de forma automática los datos de los centros sanitarios, y ofrecer las debidas recomendaciones sobre el tratamiento de los pacientes conseguiría sin duda una sanidad más económica y más eficiente.

La sepsis está dentro de las 10 principales causas de muerte en España, su frecuencia es alta y afecta a 100-150 de cada 100.000 habitantes al año, lo que supone en España más de 50.000 pacientes al año, de los que una tercera parte no logra superarla. Su evolución es muy rápida y su índice de mortalidad es proporcional al tiempo sin ser tratada, por lo que las sociedades médicas deben recortar los tiempos de reacción. Deben atajar la detección precoz de casos de sepsis (reduciendo las tasas de falsos positivos y mejorando las alertas por casos reales) y empezar a tratarlos con urgencia.

Por esta razón, y porque la sepsis es el proceso clínico más frecuente dentro de un hospital, la Unidad Multidisciplinar de Sepsis del Hospital Son Llàtzer de Palma de Mallorca, bajo la coordinación del Dr. Marcio Borges Sa, fue la primera en Europa que empezó a preocuparse por combatir esta enfermedad desde la innovación. Afortunadamente, no es la única, y recientemente, a través del Dr. Rafael Zaragoza, el Hospital Dr. Peset de Valencia también ha recurrido a los avances que proporciona el Big Data para crear una alerta informática que detecta posibles casos de sepsis de forma prematura.

Casos de éxito como los de estos hospitales, con los que estamos colaborando en el IIC, reflejan que un mejor uso de los datos en el sector sanitario permitiría un notable ahorro en costes económicos y vidas humanas. Así lo reflejan los resultados presentados tanto en la sesión Big Data y Analítica Predictiva en el II Encuentro Multidisciplinar sobre Sepsis, que tuvo lugar en el Auditorio del Hospital San Carlos de Madrid, como en la sesión Big Data y Predictive Analytics para una sanidad más eficiente que tuvo lugar en el Auditorio de la Fundación Rafael del Pino en Madrid y donde quedó patente la importancia de combatir enfermedades utilizando técnicas Big Data.

Fuente: Instituto Tecnológico de Ingenieria del Conocimiento