Reptes i dificultats d'aplicar el Big Data a projectes d'innovació del sector sanitari

19/12/2018

El vuitè i darrer Brunch d'Innovació de l'any del Hub B30, que es va celebrar el dia 14 de desembre, va estar dedicat a la incidència del Big Data en el sector sociosanitari. Va aconseguir reunir unes cinquanta persones al Parc de Recerca UAB, entre investigadors, empreses, personal de l'administració pública i membres dels hospitals de l'Esfera UAB-CEI, que van debatre sobre els reptes i les dificultats de portar a terme projectes d'innovació d'analítica avançada al sistema sanitari.

Ana Ripoll, catedràtica d'arquitectura i tecnologia de computadors i exrectora de la UAB, va fer l'obertura de l'acte com a presidenta de Bioinformàtics Barcelona (BIB), una associació sense ànim de lucre que treballa en els àmbits de la salut, agroalimentari i tecnològic. Per Ripoll, la gestió intel·ligent de les dades a Internet constitueix un canvi de paradigma al qual la Universitat s'haurà d'adaptar i oferir la formació adequada per a preparar nous professionals i reciclar els que ja estan en actiu.

A continuació es va presentar un cas d'èxit de transferència entre Eurecat i la Corporació Sanitària Parc Taulí per a fer diagnosi precoç de càncer de pulmó a partir de la detecció de nòduls en radiografies de tòrax. Un dels objectius d'aquesta prova pilot és veure si, utilitzant tècniques de Deep Learning, l'algoritme es podria aplicar a grans bases de dades d'imatges digitals, corresponents a radiografies que no han estat processades per l'anàlisi de potencials nòduls tumorals. El sistema sanitari català ja té un gran nombre de plaques digitalitzades, l'algoritme hauria de detectar quines requereixen la revisió d'un radiòleg.

Després es va obrir el debat, que va estar moderat per Toni Manzano, co-fundador de l'startup Bigfinite Inc., i durant el qual van aflorar els reptes i dificultats d'aplicar la ciència de dades al sector sanitari. En primer lloc, la necessitat de complir amb la política de privacitat de dades dels pacients, la qual cosa provoca que en molts casos s'hagin d'evitar tecnologies al núvol o de Cloud Computing. En segon lloc, la necessitat de treballar amb bases de dades desidentificades o anonimitzades per complir amb la normativa de protecció de dades, però també que puguin ser traçables, és a dir que, si és necessari, es pugui saber quin és el pacient que requereix més proves o tractament. Les capacitats del Cloud (com per exemple l'ús de funcions server-less) poden donar resposta a aquests problemes deslocalitzant la computació i mantenint la dada local. L'homogenització de les bases de dades clíniques de diferents hospitals va ser una altra de les necessitats comentades.

Els assistents també van destacar el requeriment que els algoritmes tinguin una validació científica. Per tant, es va fer evident la imprescindible col·laboració entre científics de dades i clínics, als quals cal explicar-los els avantatges i la utilitat de facilitar dades per a projectes d'aquest tipus. És, per tant, imprescindible tractar la intel·ligència artificial com un procés transparent i no com una caixa negra. Finalment, van estar d'acord en el fet que cal afavorir la col·laboració público-privada perquè els projectes de ciència de dades puguin tenir un retorn de negoci, i en què l'administració hauria de tenir un full de ruta de la governança de dades.

Com a corol·lari de la sessió, Daniel Franco, director de l'Escola d'Enginyeria, va identificar una mancança de cultura de la dada que permeti una permeabilització dels beneficis que se'n poden extreure, a través dels diferents actors involucrats: productors, proveïdors, consumidors i legisladors de la dada i del coneixement.

Aquesta activitat ha comptat amb el suport de la Secretaria d’Universitats i Recerca del Departament d’Empresa i Coneixement de la Generalitat de Catalunya i el cofinançament del Fons Europeu de Desenvolupament Regional (FEDER).

Més informació
Àlbum de fotografies de l'acte
Informe de Vigilància Tecnològica