Anticipando la Medicina del Futuro en el Observatorio de Tendencias de Medicina Personalizada de Precisión de la Fundación Instituto Roche

La salud es una de las áreas de actividad humana que hace un uso más intensivo de la información desde hace tiempo. Sin embargo, en los últimos años asistimos a la generación de una enorme cantidad de datos de complejidad creciente que no permiten concebir hoy en día un sistema de salud sin un adecuado tratamiento digital de esta información.

Para dar respuesta al enorme reto que plantea el uso de datos a gran escala en la Medicina del futuro, el Observatorio de Tendencias en Medicina Personalizada de Precisión de la Fundación Instituto Roche ha elaborado un nuevo ‘Informe Anticipando’ dedicado a las ciencias de datos y al papel que estos tendrán en la medicina del futuro: ‘Los datos en la era de la Medicina Personalizada de Precisión’.

Como explica el Dr. Fernando Martín, profesor de investigación y director del programa de Salud Digital, Cronicidad y Cuidados del Instituto de Salud Carlos III y coordinador del informe, “en los últimos tiempos estamos asistiendo a la generación de nuevos datos en salud de una complejidad creciente, muy heterogéneos y de gran volumen debido a la aparición de nuevas tecnologías como la secuenciación del ADN, los sensores digitales personales… Todos estos sistemas apoyan la práctica clínica en nuestros centros de salud, facilitan procesos de investigación e informan las intervenciones de salud pública y planificación sanitaria”.

De hecho, el análisis de los datos en salud con herramientas de inteligencia artificial jugará sin duda un papel fundamental en la medicina del futuro, gracias a las nuevas oportunidades y aplicaciones en todas las áreas, desde la investigación biomédica y traslacional hasta la práctica clínica y salud pública. El informe señala, por ejemplo, la posibilidad de seleccionar los fármacos más adecuados en base a la identificación de nuevos marcadores, el descubrimiento de multimorbilidades ocultas en los pacientes, el diseño de nuevos modelos de ensayos clínicos, o la predicción de riesgos asociados a enfermedades a través de redes sociales…, como algunos ejemplos de las aplicaciones de los datos en salud que impulsarán la Medicina Personalizada de Precisión en el futuro.

Sin embargo, el informe alerta también de la necesidad de que España dé algunos pasos clave para ser capaz de integrar plenamente dichos datos, como señala un miembro del comité asesor del Observatorio, el Dr. Pablo Lapunzina, jefe de grupo de investigación del Instituto de Genética Médica y Molecular (INGEMM) del idiPaz y director científico del Centro de Investigación en Red sobre Enfermedades Raras (CIBERER). “España está dando pasos lentos a nivel sanitario en ciencia de datos. Los sistemas sanitarios regionales no están totalmente integrados y la comunicación entre los hospitales y la atención especializada y Primaria en muchas CCAA es mejorable. Las iniciativas nacionales de integración aún son insuficientes, por lo que es necesario invertir recursos y diseñar herramientas y políticas, tanto a nivel autonómico como nacional”, subraya el especialista.

Una idea en la que coincide el Dr. Martín, que señala como una de las grandes asignaturas pendientes “la reutilización de la enorme cantidad de datos clínicos y de otro tipo que se recogen a diario en la práctica asistencial para fines de investigación, mediante la creación de repositorios centralizados de datos anonimizados y accesibles a los investigadores”.

“Existen interesantes desarrollos en algunos hospitales y también en algunas CCAA, pero como país, solo ahora empezamos, con retraso, a organizar una política de datos en ciencia”, añade por su parte el Dr. Alfonso Valencia, profesor de investigación ICREA, director de departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación y director del Instituto Nacional de Bioinformática del Instituto de Salud Carlos III – Spanish node of Elixir. Para el Dr. Valencia, coordinador del informe, “a corto plazo hay muchos retos relacionados con el tamaño, complejidad, calidad, heterogeneidad, naturaleza distribuida y confidencialidad de los datos”. De hecho, señala, hoy por hoy es aún difícil para los sistemas de salud usar la información que generan los propios sistemas “para contestar preguntas que deberían ser sencillas, como la incompatibilidad de fármacos o relaciones de comorbilidad entre enfermedades”.

El informe también señala otros dos aspectos en los que España aún habrá de mejorar, como es la aplicación de la inteligencia artificial para dar soporte a procesos de toma de decisión clínica; pero sobre todo la formación de los futuros profesionales sanitarios para que sean capaces de afrontar la enorme transformación digital a la que nos enfrentará la medicina del futuro.
“En España no ha habido históricamente un plan para mejorar las competencias digitales entre los profesionales sanitarios,estudiantes, gestores…”.

Además, alerta el Dr. Martín, “necesitamos tratar este problema a varios niveles, que van desde aumentar las competencias digitales en la población, incluir contenidos en los planes de estudios de las profesiones sanitarias, formar a los profesionales sanitarios en ejercicio, instruir a los gestores y, finalmente, formar a más especialistas e investigadores en informática de la salud para que lideren el cambio”. La buena noticia, apunta para concluir, es que no hay que partir de cero, sino que España podría adaptar y adoptar experiencias que ya están funcionando en otros países de nuestro entorno.

Y como señala por su parte el Dr. Lapunzina: “El informe concluye que las ciencias de datos y el Big data serán imprescindibles para una implementación ordenada de la Medicina Personalizada de Precisión. Y será imprescindible complementar estas tecnologías y conocimientos con herramientas de ‘machine learning’ e inteligencia artificial para conformar un set de aplicaciones que puedan estar al servicio de los pacientes, los profesionales sanitarios y los gestores de la salud para una mejor toma de decisiones”.

“El objetivo del uso de los datos es mejorar la capacidad diagnóstica, ofrecer sistemas de soporte a la decisión… Si los hospitales tuvieran la capacidad para analizar sus datos, podrían ellos mismos mejorar estas capacidades. Esta situación se reproduce a todas las escalas del sistema de salud y es aparentemente mucho más grave que en otros sectores que tradicionalmente han considerado sus datos como parte de su actividad, cosa que no ha sido así en sanidad hasta muy recientemente”, apunta el Dr. Valencia para concluir.

“En la medicina del futuro, toda la información relativa a la salud de los individuos podrá estar disponible a través de sistemas de información integrados y con capacidad de análisis, que nos permitirá llevar a cabo una medicina más inteligente y eficiente”, señala por su parte Consuelo Martín de Dios, directora gerente de la Fundación Instituto Roche. “Para que este futuro no tan lejano nos pille preparados como país es necesario trabajar ya en la estandarización de los sistemas informáticos, la formación de los futuros profesionales sanitarios y, en definitiva, disponer de una estrategia estatal de Medicina Personalizada de Precisión en la que la interoperabilidad y el adecuado procesamiento de datos de salud sean uno de los ejes fundamentales, como venimos insistiendo desde la Fundación Instituto Roche”.

Informe Anticipando coordinado por:

Fernando Martín Sánchez. Profesor de Investigación. Director del Programa de Salud Digital, Cronicidad y Cuidados del Instituto de Salud Carlos III.
Alfonso Valencia Herrera. Profesor de investigación ICREA en el Centro de Supercomputación de Barcelona-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS).
Expertos colaboradores:
Fátima Al-Shahrour. Jefa de la Unidad de Bioinformática del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO). Co-directora del Máster en Bioinformática aplicada a la Medicina Personalizada y la Salud (ISCIII).
Nuria Malats Malats. Jefa del Grupo de Genética y Epidemiología Molecular del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO).
Víctor Maojo García. Catedrático de Universidad del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.
Arcadi Navarro Cuatriellas. Profesor de Investigación ICREA y Catedrático de Genética de la Universidad Pompeu Fabra, Barcelona.