Cuando un equipo de la Fórmula Uno utiliza la tecnología para recolección de datos en las paradas en los pits para ayudar a una farmacéutica a mejorar la forma en que produce los ventiladores para la gente que padece asma, hay pocas dudas de que los grandes datos transforman los sistemas farmacéuticos y de atención de salud.
GlaxoSmithKline emplea la tecnología en línea y el algoritmo de datos que desarrolló el equipo McLaren Applied Technologies de la F1 para minimizar el riesgo de fugas de su medicamento broncodilatador Ventolin.
Por medio del uso de varios sensores y cientos de miles de lecturas, la posibilidad de fugas se reduce a “cerca de cero”, dice Brian Neill, director de diagnósticos del programa y de la división de gestión de riesgos de GSK.
Esta liga aparentemente improbable de McLaren, más conocido por el equipo de pilotos estelares como Fernando Alonso y Jenson Button, se amplía más allá del horizonte del trabajo con GSK. Se asoció con el hospital Birmingham Children en un proyecto de 1.8 millones de libras en el que se utiliza la experiencia de McLaren en el análisis de datos durante las carreras de automóviles para recolectar información de los pacientes como sus ritmos cardíacos y de respiración y los niveles de oxígeno. Imperial College London, por su parte, utiliza la tecnología de sensor F1 para detectar una disfunción neurológica.
Los grandes datos atraviesan por un explosivo periodo de crecimiento, y todos se preguntan a qué equivale eso. En atención de salud, McKinsey Global Institute en 2013 estimó que hacer mayor uso de los grandes datos tendrá dentro de poco un valor de alrededor de 100,000 millones de dólares (mdd) anuales en todo el sistema de salud de EU.
La revista Public Library of Science de PLOS Biology, pronostica que los datos que se generan solo por la genómica estarán a la par de lo que generó la ciencia de la astronomía, YouTube y Twitter, para 2025.
El análisis de grandes datos ya ayuda a reconfigurar las ventas y mercadotecnia dentro del sector farmacéutico. Sin embargo, hay un gran potencial en su capacidad para afinar la investigación y los ensayos clínicos, así como proporcionar nuevas capacidades de medición para médicos, aseguradoras y reguladores, y hasta los pacientes. Sus aplicaciones parecen ser infinitas.
BC Plataforms, una compañía suiza-finlandesa que gestiona datos clínicos y genómicos, firmó un acuerdo con Microsoft Azure y Código46 de México para crear el mayor biobanco en América Latina. Busca tomar los datos genómicos de un millón de personas en los próximos tres años.
Tero Silvola, director ejecutivo de BC, dice que el problema está en lograr “que tengan sentido” los 100 millones de puntos de datos del futuro biobanco, al igual que los de otros 19 biobancos en todo el mundo, si los datos están para apoyar a las empresas farmacétuicas en su búsqueda de una medicina cada vez más personalizada.
“Hoy hacemos cosas que hace cinco años no podíamos ni soñar”, dice Stephen Cleaver, jefe de sistemas de informática de Novartis Institutes for Biomedical Research en Cambridge, Massachusetts. “Nuestro trabajo se alimenta cada vez más por datos. Ahora tomamos una dirección hacia el aprendizaje profundo que es un subcampo de la inteligencia artificial, en la que podremos detectar y comprender patrones ocultos en estas enormes series de datos”.
Dejando de lado el entusiasmo, manejar los datos personales de millones de personas crea problemas de calidad de datos, privacidad y seguridad. Doug Given, director de Health2047, una consultora de sistemas de salud, dice que gran parte de los datos que se recopilaron a la fecha tendrán un uso que se limita a los proveedores de atención de salud. “El riesgo está en los grandes datos malos”, dice. “Por ejemplo, los datos del índice de masa corporal. No sabemos cómo se midieron. ¿La gente tenía puesta la ropa?”.
La OCDE el año pasado dijo que los gobiernos necesitan mejores reglas de gobierno de datos dada la “gran variabilidad” que hay entre los países de la OCDE con respecto a la privacidad del paciente. Recientemente, DeepMind, una compañía de inteligencia artificial propiedad de Google, firmó un acuerdo con un fideicomiso del Sistema Nacional de Salud del Reino Unido para procesar, a través de una aplicación móvil, los datos médicos de 1.6 millones de pacientes.
Los defensores de la privacidad dicen que es “preocupante”. Julia Powels, experta en derecho de tecnología de la Universidad de Cambridge, pregunta si a la empresa se le da “pase libre” a raíz de “promesas de eficiencia e innovación aún no comprobadas”.