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Canarias y Comunidad Valenciana ponen en marcha el proyecto MedP Big Data, Medicina Personalizada y Big Data

Medicina Personalizada y Big Data

La transformación digital es uno de los retos que afronta el sistema sanitario. La crisis del Covid ha hecho evidente una necesidad que estaba latente y que pone de manifiesto las dificultades a las que debe enfrentarse. Desde la investigación, al diagnóstico y tratamiento, el big data es fundamental en esta transformación y va de la mano para lograr una medicina personalizada.

2021, el año de la revolución sanitaria impulsada por el Big Data

La pandemia ha acelerado sin duda la necesidad de afrontar de una manera diferente los problemas de salud, provocando una revolución sanitaria impulsada por el Big Data. En 2021, los macrodatos van a tomar especial relevancia en el sector de la salud y serán un instrumento fundamental, tanto en la orientación del diagnóstico, como en las alternativas terapéuticas.

En este sentido, el Gobierno de Canarias y la Generalitat Valenciana han firmado un convenio para poner en marcha el proyecto, MedP BigData, Medicina Personalizada y Big Data. El objetivo es revolucionar las nuevas tecnologías en el sector salud y desarrollar una herramienta que permita dar soporte al diagnóstico médico, basado en el conocimiento predictivo.

El proyecto, en el que también participa el ministerio de Ciencia e Innovación, promueve la utilización de Big Data e Inteligencia Artificial para alcanzar una atención sanitaria personalizada con un doble beneficio: por un lado, el paciente obtiene un tratamiento totalmente ajustado a sus necesidades médicas; y, por otro, la administración optimiza los recursos disponibles, permitiéndole dedicar más tiempo a la investigación.

Esta iniciativa, que cuenta con un presupuesto de 5.833.774 euros con una cofinanciación FEDER (Fondo Europeo de Desarrollo Regional) del 50%, pretende facilitar al personal médico el seguimiento de la evolución, prevenir recaídas, optimizar las derivaciones a los centros sanitarios, disponer de estudios con múltiples datos enfocados a la variabilidad de respuestas   y, en definitiva, incrementar la calidad y la eficiencia en la atención a las personas.

Barreras para el uso de la IA en Big Data clínico

El principal obstáculo al que se enfrenta la Inteligencia Artificial en el Big Data clínico es la Ley Orgánica de Protección de Datos. “No es un dato como otro cualquiera que se pueda manejar fuera de un contexto hospitalario, y esto dificulta enormemente su uso”, aseguraba Joaquín Dopazo, director del Área Bioinformática de la Fundación Progreso y Salud de Sevilla el pasado mes de octubre en la jornada organizada por la Fundación del Instituto Roche, Algoritmos para la salud: Big Data Clínico, Inteligencia Artificial y su trasladación a la medicina personalizada de precisión.

“Todos los datos de salud son datos altamente confidenciales y, además, se produce una situación paradójica. Por lo general, el personal médico sabe exactamente qué tipo de información necesita extraer de esos datos que están muy protegidos, pero no dispone de las capacidades analíticas necesarias para hacerlo; por el contrario, las personas que sí las tienen, desconocen cuál es el tipo de información verdaderamente interesante que debe extraer porque no convive a diario con esos datos. Ésta es la paradoja con la que hay que lidiar”, añadía Joaquín Dopazo.

Otra de las barreras que comentaba a la que tiene que enfrentarse el uso de la IA en el Big Data clínico es el propio sistema de salud que está transferido a las diferentes comunidades autónomas. “Nuestro sistema de salud está muy fragmentando y esto dificulta enormemente la conectividad de los datos”.

Más allá del Covid-19, el Big Data aplicado a la atención sanitaria supone un gran avance médico ya que podría aportar diagnósticos más precisos y generar soluciones innovadoras con protocolos más personalizados para tratar enfermedades como el cáncer, la demencia, enfermedades raras u otras patologías infecciosas. Los expertos auguran que 2021 será clave en la puesta en marcha de una estrategia de medicina personalizada, una de las tareas pendientes del sistema sanitario.

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