Una enfermedad no afecta igual a una persona sedentaria que una activa; tampoco es el mismo si una persona tiene predisposición genética a sufrir una dolencia y otra, no; o si vive en el campo o en la ciudad. Las variables que intervienen en el desarrollo del cáncer son diversas, pero su conocimiento y análisis pueden ayudar a entender mejor la enfermedad, personalizar los tratamientos y predecir factores de riesgo con más antelación. Así pues, el big data es un aliado en la lucha contra el cáncer.
La investigación contra el cáncer cada vez está más relacionada con las técnicas de datos masivos. Las aplicaciones son muchas: desde tomar decisiones en los tratamientos oncológicos hasta predecir cómo evolucionará el cáncer en un paciente concreto. El sector salud es consciente y aumenta cada año la inversión en este tipo de informaciones, según indican desde la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).
De hecho, un estudio de IBM indica que este año se usarán 25.000 petabytes de datos relacionados con la salud para luchar contra enfermedades determinadas. Esto supone un aumento del 5.000% en comparación a hace ocho años. La inversión total del ámbito de la salud en datos masivos será de unos 30.000 millones de euros.
El uso de información de este tipo en los sistemas de salud no es nuevo. Jordi Conesa, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, asegura que "hace mucho tiempo que los médicos analizan datos para entender, prevenir y tratar las enfermedades; la diferencia ahora es que la cantidad de datos es mayor, más variada, y tenemos técnicas para integrar y analizar datos de varias fuentes, cosa que requiere equipos más multidisciplinarios".
Esto quiere decir introducir matemáticos, físicos, químicos, ingenieros y otros profesionales, además de médicos. En este sentido, el profesor de Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación, Francisco Lupiáñez, indica que el big data es sólo una herramienta, "no es magia": "La calidad del dato es importante, y también lo es el acceso a los datos y el trabajo en equipo con los médicos y los profesionales sanitarios. Lo que hemos desarrollado es una metodología para poder ir del dato a la acción, pero de una manera realista y factible".
Datos relevantes
Como los datos disponibles y recopilados son muchos, son necesarias herramientas y procesos muy complejos. Lo más importante es discernir cuáles son los datos relevantes y "tener un equipo multidisciplinario muy coordinado para analizarlos bien y generar información de valor", indica Conesa. Esto ya ocurre en entornos alejados de la salud en los que se hace uso del big data, así que sólo se tiene que adaptar al sector.
El cáncer es la segunda causa de muerte en el mundo, según la Organización Mundial de la Salud (OMS). Cada año mueren unos nueve millones de personas por esta enfermedad. Según la comunidad científica, la clave no sólo se encuentra en el tratamiento, sino, especialmente, en la prevención y la reducción de riesgos de sufrirla. En el año 2019, se diagnosticaron un 12% más de casos nuevos de cáncer en el Estado español, según datos de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) recogidos por la UOC. Es en este punto que los datos masivos toman especial importancia.