Azken urteotan, osasun-kudeaketako ereduak berritzea lehentasun bihurtu da herrialde askorentzat. Horretarako, adimen artifizialaren aldeko apustua egin da, pazienteen arreta optimizatzen eta gaixotasunei aurrea hartzen lagunduko duen funtsezko tresna gisa. Baina ez da ibilbide-orria bat-batean aldatzea.Bizi-itxaropena eta medikuntza-zientziaren aurrerapenak handitu ahala, data lakes direlakoak sortu dira. Hona hemen data lake sanitarioa eta haren aplikazio garrantzitsuenak.
Zer da ‘data lake’ sanitarioa?
Data lakeak datu gordinen biltegi zentralizatuak dira —egituratu eta sailkatu gabeak—, eta big datako tresnekin prozesa daitezke. Helburua da informazio-fluxua erraztea, aldagai klinikoak sailkatzeko modua egokituz, eta, azken batean, osasun-arazoak prebenitu, diagnostikatu eta tratatzeko gaitasuna hobetzea.
Europako Berreskuratze Funtsekin, Espainiak erronka bat du: osasun-sistema ezagutza integratuko ekosistema bihurtzea, osasunaren eta gaixotasunaren mekanismo ezezagunenak agerian uzteko.
Historia klinikoetatik haratago
Adimen artifizialaren bidez prozesu ugari automatizatzea konstante bat da gaur egun. Data lakeak egituratu eta iragazi gabeko informazio-kantitate handiak gordetzeko irtenbide gisa aurkezten dira. Datu horiek guztiak gorde ondoren, big datak helburu jakin bat emango dio kontsultan.
“Gaur egun, informazio mediko ugari sortzen da. Asko ospitaleetatik (erradiologia-probak, laborategiak, tratamenduak) eta Oinarrizko Osasun Laguntzako beste maila batzuetatik (larrialdiak, errezeta elektronikoak…) dator. Medikuntzan garrantzitsua da sintomen testuingurua; horregatik, informazio hori guztia homogeneizatzea da erronka”, azaldu du Antonio Urda traumatologoak eta Savanako ospitaleetako lehendakariordeak. Savana osasun-datuetan espezializatutako teknologia-enpresa da.
Informazioa bildu eta biltegiratzeak bi datu base mota sortzen ditu:
- lehenengoa, pazienteen informazio pertsonalik gabe, baina haren kudeatzaileak datu guztiak identifikatzeko gaitasuna izango luke.
- bigarrena erabat anonimoa da, hau da, ezin dira identifikatu datu horiek sortzen dituzten pazienteak.
Zertarako balio du ‘data lake’ sanitarioak?
“Paziente bakoitzarekin harremanetan jartzeko datu-basea izatea oso baliagarria da osasun-alertaren kasuetan, informazio-iturri desberdinetara jo beharrik gabe gaixorik egon daitezkeen pertsona guztiak identifikatzeko”, adierazi du Urda doktoreak, adibide gisa taupada-markagailuen, inplanteen edo protesien loteetako akatsak detektatzeko.
Saiakuntza klinikoetarako pazienteak biltzen ere lagundu dezake. “Adibidez, azterketa irekirik badago, datu-base horretara jo daiteke, tratamendu onkologikoko lerroak agortu dituzten eta tratamendu-lerro berri horri etekina atera diezaioketen pazienteak detektatzeko”, gehitu du Urkak.
Bestalde, Sergio Cinza Oinarrizko Osasun Laguntzako Medikuen Espainiako Elkarteko (SEMERGEN) Ikerketa Agentziako zuzendariak ere lagundu dezake data lake sanitario bat. “Aspalditik dakigu psoriasia duten pazienteek arrisku kardiobaskular handiagoa dutela beste gaixo batzuek baino, bi patologien atzean hantura-mekanismo komun bat dagoelako, eta oso gutxi aztertu da”, azaldu du. Harreman hori ulertzeko, REPICA azterketa jarri dute martxan. Psoriasia duten 102 gaixo hartzen ari dira Oinarrizko Osasun Laguntzan, eta, azterketa horren bidez, arrisku kardiobaskularreko faktoreak, tratamenduak, bihotzeko gaixotasuna duten ala ez eta bost urtez horiek jarraitzeko pronostikoa aztertzen dira. “Data lake plataforma bat izanez gero, bost urte horiek aurreztu eta parte-hartzaileen kopurua 2.000ra igo ahal izango genuke, gaixotasun kardiobaskular bat garatzeko arrisku handia duen psoriasia duen gaixo mota identifikatzeko adinako potentzia estatistikoa lortzeko”, azaldu du Sergio Cinzak.
Adituen aburuz, algoritmoaren ondorioek estatistika klasikotik haratago joateko aukera ematen dute, eta horrek aurrera egiten du gaixotasun arraroei buruzko azterlanetan; izan ere, gaixoen prebalentzia eta sakabanatze baxuak zaildu egiten ditu patologien eboluzioari buruzko iragarpenak eta jarduketak.
Irudia: herbert11timtim
Eta datuak anonimoak badira?
Datu-basea erabat anonimoa bada, populazio-lagin handiekin ikerketa-azterketetan paradigma alda daiteke. Horrela, ikaskuntza automatikoaren hainbat aldagai erabil litezke gaixotasun asko eragiten dituzten arrisku-faktoreak denboran zehaztasun handiagoz aurreratzeko.
Halaber, denbora errealean infekzio-epidemia berriak detektatzeko eta haien transmisio-prozesuak ulertzeko eta, hartara, prebentzioa hobetzeko balioko luke.
Zertarako erabil daiteke?
Savanaren arabera, laburbilduz, hauek dira data lakeen aplikazioak:
- Kasu errealen ebidentzian oinarritutako behaketa azterlanak. Botiken, osasun produktuen edo tratamendu kliniko edo terapeutikoko protokoloen ikerketa klinikoan aplika daiteke.
- Saiakuntza klinikoetarako pazienteak biltzea. Saiakuntza horien ardura duten ikertzaileek oso azkar eskuratu dezakete pazienteen informazioa.
- Datuak ikusi eta aztertzeko plataforma. Informazio hori eskura izanen dute osasun zentro eta agintariek, baliabideak kudeatzeko edo erabakiak hartzeko.
- Aurresateko ereduak. Tratamendu gidatuak hautatzeko (medikuntza pertsonalizatua) edo espezialistengana bideratzeari aurrea hartzeko.
- Osasuna kudeatzeko eredu berriak. Ospitaleek eskuratutako osasun-teknologia berriaren jarraipena egitea, eraginkorra den ala ez jakiteko.
Pazienteetatik pertsonetara
Data lakeetan oinarritutako ikerketak gaixo kronikoen egoera aldatzea esan nahi du, eta tratamendu eta aukera berriak ematen ditu. Pedro Carrascalentzat, Pazienteen Antolakundeen Plataformako (POP) Zuzendarien Batzordeko kidea: “Datuak ikusezina ikusarazteko aukera dira. Esklerosi anizkoitza bezalako gaixotasunetan, ikusten ez diren sintoma asko daude. Data lakeek eta informazioa gero eta xeheago erabiltzeak ospitaleko probetatik haratago joatea ahalbidetuko luke, bizi-kalitatea edo gizarte- edo bizi-alderdiak kontuan hartzen dituen ikuspegia ematen duten datuak integratzeko, pazientea pertsona bakar eta errepikaezina den aldetik zentroan jartzen dutenak”.
Baina pazienteen elkarteek badakite datuak partekatzeak mesfidantza sortzen duela osasun-sistemen erabiltzaileen artean. “Elkarteok bultza dezakegu pazienteak bere datuak partekatzea eta osasun-hezkuntzaren bidez data lakeak sortzen aktiboki parte hartzea, plataforma horien erabilgarritasuna ikus dezaten”, gehitu du Pedro Carrascalek. Gainera, erakunde horiek osasun-datuak ustiatzeko araudi bat egitearen alde ere egingo lukete, pribatutasun-eskubidea kaltetu gabe.
