Retos y dificultades de aplicar el Big Data a proyectos de innovación del sector sanitario

19/12/2018

El octavo y último Brunch de Innovación del año del Hub B30, que se celebró el día 14 de diciembre, estuvo dedicado a la incidencia del Big Data en el sector sociosanitario. Consiguió reunir unas cincuenta personas en el Parc de Recerca UAB, entre investigadores, empresas, personal de la administración pública y miembros de los hospitales de la Esfera UAB-CEI, que debatieron sobre los retos y las dificultades de llevar a cabo proyectos de innovación de analítica avanzada en el sistema sanitario.

Ana Ripoll, catedrática de arquitectura y tecnología de computadores y ex rectora de la UAB, hizo la apertura del acto como presidenta de Bioinformàtics Barcelona (BIB), una asociación sin ánimo de lucro que trabaja en los ámbitos de la salud, agroalimentario y tecnológico. Para Ripoll, la gestión inteligente de los datos en Internet constituye un cambio de paradigma al que la Universidad deberá adaptarse y ofrecer la formación adecuada para preparar nuevos profesionales y reciclar a los que ya están en activo.

A continuación, se presentó un caso de éxito de transferencia entre Eurecat y la Corporación Sanitaria Parc Taulí para hacer diagnóstico precoz de cáncer de pulmón a partir de la detección de nódulos en radiografías de tórax. Uno de los objetivos de esta prueba piloto es ver si, utilizando técnicas de Deep Learning, el algoritmo se podría aplicar a grandes bases de datos de imágenes digitales, correspondientes a radiografías que no han sido procesadas por el análisis de potenciales nódulos tumorales. El sistema sanitario catalán ya tiene un gran número de placas digitalizadas, el algoritmo debería detectar cuáles requieren la revisión de un radiólogo.

Después se abrió el debate, que estuvo moderado por Toni Manzano, co-fundador de la startup Bigfinite Inc., y durante el cual afloraron los retos y dificultades de aplicar la ciencia de datos en el sector sanitario. En primer lugar, la necesidad de cumplir con la política de privacidad de datos de los pacientes, lo que provoca que en muchos casos se deban evitar tecnologías en la nube o de Cloud Computing. En segundo lugar, la necesidad de trabajar con bases de datos desidentificadas o anonimizadas para cumplir con la normativa de protección de datos, pero también que puedan ser trazables, es decir que, si es necesario, se pueda saber cuál es el paciente que requiere más pruebas o tratamiento. Las capacidades del Cloud (como por ejemplo el uso de funciones server-less) pueden dar respuesta a estos problemas deslocalizando la computación y manteniendo el dato local. La homogeneización de las bases de datos clínicos de diferentes hospitales fue otra de las necesidades comentadas.

Los asistentes también destacaron el requerimiento de que los algoritmos tengan una validación científica. Por tanto, se hizo evidente la imprescindible colaboración entre científicos de datos y clínicos, a los que hay que explicarles las ventajas y la utilidad de facilitar datos para proyectos de este tipo. Es, por tanto, imprescindible tratar la inteligencia artificial como un proceso transparente y no como una caja negra. Finalmente, estuvieron de acuerdo en que hay que favorecer la colaboración público-privada para que los proyectos de ciencia de datos puedan tener un retorno de negocio, y en que la administración debería tener una hoja de ruta de la gobernanza de datos.

Como corolario de la sesión, Daniel Franco, director de la Escuela de Ingeniería, identificó una carencia de cultura del dato que permita una permeabilización de los beneficios que de ello se pueden extraer, a través de los diferentes actores involucrados: productores, proveedores, consumidores y legisladores del dato y del conocimiento.

Esta actividad ha contado con el apoyo de la Secretaría de Universidades e Investigación del Departamento de Empresa y Conocimiento de la Generalitat de Catalunya y la cofinanciación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

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Álbum de fotos del acto
Informe de Vigilancia Tecnológica