Exponential Medicine: hacia la gran transformación de la medicina y la salud en los próximos 10 años

En los próximos diez años, la salud y la medicina sufrirán una gran
transformación
, mayor que la de cualquier otro sector. No hay duda de que los tratamientos y la tecnología avanzarán de forma
significativa. Sin embargo, será la liberación de los datos lo que hará que la
atención sanitaria sea más específica, proactiva y eficaz
.

Congreso Exponential Medicine 2014, previsiones para los próximos 10 años
Fuente: exponential.singularityu.org

 

Hacia una gran transformación de la salud y la medina en los próximos 10 años

El tema primordial en el congreso Exponential Medicine este año fue la información.

En su discurso de apertura, Peter Diamandis, Presidente y CEO de la X PRIZE Foundation, dijo que la salud y la medicina sufrirán, en los próximos diez años, una gran transformación, mayor que la de cualquier otra industria o campo. Por supuesto, los tratamientos y la tecnología avanzarán de forma significativa, pero será la liberación de los datos lo que hará que la atención sanitaria sea más específica, proactiva y eficaz.

Pero para entender el futuro es fundamental entender en qué punto nos encontramos ahora:

El problema:  el diagnóstico y el tratamiento es un arte, admitámoslo


Según el capitalista de riesgo Vinod Khosla, el diagnóstico y el tratamiento son más “un arte” que lo que la mayoría están dispuestos a admitir; y eso es un problema.

Decenas de miles de pacientes mueren anualmente en la UCI debido a un mal diagnóstico y si vamos a tres médicos diferentes y obtendremos tres diagnósticos y tratamientos diferentes. Sin embargo, el problema no está en los médicos, sino en que se enfrentan a una tarea imposible.

El capitalista de riesgo Vinod Khosla en Exponential Medicine
Vinod Khosla, Exponential Medicine

El problema de los ensayos clínicos: conclusiones generales sobre la base de pequeños conjuntos de datos

Al igual que los médicos de hoy en día toman decisiones de vida o muerte basadas en una información muy limitada, los investigadores y los científicos extraen conclusiones generales a partir de pequeños conjuntos de datos, extraídos de una pequeña porción de la población en un corto período de tiempo.

En su conferencia sobre los ensayos clínicos, la Dra. Laura Esserman señaló que el 70% de los ensayos clínicos fallan, probablemente debido a que los estudios en los que se basan esos ensayos no están respaldados por información extraída de grandes poblaciones, sino que se ven limitados por un exceso de especificidad y por la escasez de datos.

La promesa: sensores, big data, analítica..


Hoy en día, la información no es gratuita, pero se prevé un cambio en el horizonte:

1) Gran cantidad de información nueva recogida con sensores corporales.

Pronto se colocarán en el entorno y en nuestro cuerpo numerosos sensores corporales pequeños y eficientes, con un bajo consumo de energía y, lo más importante, conectados, que recogerán información cada día, hora o minuto y permitirán detectar la enfermedad antes de que sea grave, es decir, antes de que los síntomas nos lleven a buscar ayuda, logrando diagnósticos más precoces y precisos.

Los dispositivos de salud más conocidos adaptan los sensores de movimiento de los teléfonos inteligentes para detectar el movimiento, pero esto es sólo el comienzo. La próxima generación de sensores medirá diversos signos vitales relacionados con el corazón, la sangre y el cerebro.

Entre los sensores que se exhibieron en Exponential Medicine se incluyen:

  • Dos elegantes dispositivos de EEG para registrar la actividad cerebral.
  • La diadema Muse.

Diadema Muse
Fuente: choosemuse.com

  • El iBrain.
iBrain
Fuente: neurovigil.com

  • El ganador del XPRIZE Nokia Sensing Challenge, otorgado durante el congreso: un sistema compacto capaz de realizar una amplia variedad de pruebas de laboratorio de diagnóstico con una sola gota de sangre.

2) Reorganización de la información que ya está en el sistema para que sea útil.

A medida que los sensores obtienen nueva información, podemos empezar el desbloquear y aprovechar los datos ya existentes en el sistema. Los hospitales disponen de una gran cantidad de información que es invisible tanto para los pacientes como para los médicos. Toda esa información está dispersa e inmersa en una maraña de datos, pero los científicos afirman que el software puede reorganizar esa información y hacer que sea útil.

El Dr. Isaac Kohane contó la historia de un grupo de pacientes que buscaban tratamientos recurrentes para diversas lesiones. Utilizando un software para analizar el patrón de los tratamientos, Kohane realizó un diagnóstico sorprendente: violencia doméstica. Posteriormente, mucho después de haber recibido el alta, se confirmó que esos pacientes habían sido víctimas de violencia doméstica.

Kohane cree que se podría obtener mucha más información en los hospitales, si alguien se preocupara de buscar.

3) Los investigadores podrán utilizar toda esa información

Además de los médicos, los investigadores pueden utilizar la información de los sensores y el propio sistema para estudiar poblaciones de decenas o cientos de miles de pacientes. Y estos estudios abarcarán períodos de tiempo antes, durante y después de las fases agudas de enfermedad.

El famoso estudio del corazón de Framingham recopiló información cada pocos años de unos pocos de miles de pacientes durante varias décadas y, gracias a él, se descubrieron conocimientos importantes sobre la enfermedad cardíaca. Ahora, imaginemos que se hace el mismo estudio de nuevo, pero recogiendo información todos los días y ampliando la población del estudio en un orden de magnitud o más.

El estudio Health eHeart, dirigido por el Dr. Jeff Olgin, de la UCSF, pretende hacer precisamente eso.

Cómo será el futuro: el papel de la inteligencia artificial


Los médicos ya están abrumados por la cantidad de información. ¿Cómo haremos cuando la información aumente exponencialmente?

Vinod Khosla cree que los ordenadores reemplazarán a los médicos hasta en el 80% de las tareas que realizan hoy en día. El resultado:

  • Un número mucho menor de errores
  • Unos costes más bajos
  • Menos trabajo por médico
  • Interacciones más rápidas
  • Más oportunidades de que los médicos investiguen.

Para Craig Venter, famoso bioquímico y empresario, la respuesta está en la inteligencia artificial.  

Craig Venter, famosos bioquímico y empresario, en Exponential Medicine
Craig Venter, Exponential Medicine

Sin embargo, el director ejecutivo de Exponential Medicine, Daniel Kraft cree que no debemos pensar en ello como inteligencia artificial, sino como en un aumento de la inteligencia. En el futuro, los médicos trabajarán con un software inteligente para investigar, diagnosticar y prescribir tratamientos con mayor rapidez y exhaustividad.




El ejemplo de Watson

La computadora Watson de IBM, por ejemplo, es capaz de escanear todo un cuerpo de investigación médica actualizada sobre un campo en fracciones de segundo y mostrar:

  • Los estudios pertinentes.
  • Los efectos secundarios raros de los medicamentos.
  • E incluso posibles diagnósticos. 

También hay software que analiza las imágenes

Las técnicas de aprendizaje automático permiten al software escanear imágenes. La precisión en la clasificación de objetos o identificación de características discretas en imágenes ha experimentado enormes mejoras en los últimos años. Estos algoritmos ya están demostrando que son mejores que los humanos en el análisis de algunos tejidos cancerosos.

¿Reemplazarán los ordenadores a los médicos?

No necesariamente. Mientras las máquinas hacen lo que mejor saben hacer, los médicos, menos abrumados por los datos que no son capaces de digerir, posiblemente, encontrarán tiempo para mejorar la relación médico-paciente, respondiendo a sus preguntas, manteniéndolos informados y haciendo que se sientan cómodos.

El lado oscuro: ¿corre riesgos nuestra privacidad?

A medida que se recogen más datos de pacientes y se ponen disponibles para su estudio y diagnóstico en dispositivos que se conectan a Internet, la información sanitaria se puede convertir en un objetivo de explotación: si está en línea, es hackeable.

Según Marc Goodman, el robo de identidad típica tiene un valor de 2.000 dólares para el ladrón y el robo de una identidad médica vale más aún, alrededor de 20.000 dólares. Actualmente, en 2014, el cibercrimen médico asciende al 600%, porque, según Goodman, es un blanco fácil.

Marc Goodman, en Exponential Medicine
Marc Goodman, Exponential Medicine

Sin embargo, la respuesta no es detener la innovación, sino prestar más atención a la seguridad y el cumplimiento del la ley. Goodman sugiere algunas soluciones simples:

  • Usar diferentes contraseñas en cada sitio web
  • Proteger las conexiones a las redes públicas
  • Cifrar los datos
  • Y, quizá lo más importante: cuidar qué información se comparte en línea.

La tecnología es amoral, es lo que los seres humanos hacemos con ella lo que determina que se convierta en una fuerza del bien o del mal. Podemos decidir establecer límites severos sobre qué información se comparte y cómo pero, en general, los beneficios de compartir la información serán mayores que los riesgos.

Fuente: http://singularityhub.com/2014/11/16/exponential-medicine-data-deluge-to-disrupt-healthcare-this-decade/

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