La Universidad Pública de Navarra (UPNA), a través de su Instituto de Smart Cities (ISC), ha celebrado unas jornadas, denominadas ‘Big data y toma de decisiones en salud’, en las que expertos nacionales e internacionales han analizado la utilización de las técnicas del big data (o datos masivos) y del análisis cuantitativo de la toma de decisiones para resolver problemas de los servicios sanitarios.
Fermín Mallor Giménez, catedrático del departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPNA y organizador de las jornadas, explicó la importancia del big data en el ámbito de la salud: “La recogida masiva de datos puede cambiar la medicina y los servicios de salud, tal y como los entendemos hoy en día a dos niveles. Por un lado, de forma individual, puesto que la recogida personalizada de datos facilita la monitorización de variables clínicas y comportamientos útiles para el diagnóstico del estado de salud actual e, incluso, para predecir el desarrollo de futuras enfermedades. Por otro lado, de forma colectiva, ya que el desarrollo de nuevas tecnologías favorece la atención domiciliaria en detrimento de la hospitalaria. Todo ello planteará nuevos retos logísticos para coordinar y aprovechar eficientemente los recursos en este nuevo modo de proporcionar los servicios de salud”.
Precisamente, Mallor comparte esa visión del futuro de la relación entre big data y salud en este vídeo del canal de YouTube de la UPNA:
DETECCIÓN DEL PARKINSON MEDIANTE UNA APLICACIÓN DE MÓVIL
En el ámbito de la predicción de enfermedades mediante la obtención de datos clínicos trabaja Leontios J. Hadjileontiadis, profesor de las universidades de Tesalónica (Grecia) y de Khalifa (Emiratos Árabes Unidos) y líder de un proyecto de investigación europeo que busca detectar la enfermedad de Parkinson mediante la recogida de datos a través de una aplicación de móvil (iPrognosis).
Hadjileontiadis: “Ayuda a la sociedad a aumentar la confianza en que la enfermedad de Parkinson se puede predecir”.
“La aplicación de móvil iPrognosis, un proyecto financiado por Europa en el que participamos 11 socios, aborda el problema de la enfermedad de Parkinson. Hasta ahora, no se ha conseguido predecir el Parkinson, por lo que la idea es utilizar los datos que provienen del comportamiento de una persona con su teléfono móvil de una manera totalmente no intrusiva, segura y manteniendo su privacidad. Al recopilar la información de cómo escribe, habla, se mueve o, incluso, cómo maneja el propio móvil, podemos entender los cambios en su comportamiento y si deriva hacia la enfermedad”, explica el profesor Hadjileontiadis.
Estos datos, además de servir para detectar el Parkinson, “se donan, de forma que el donante se convierte en miembro de la comunidad que utiliza iPrognosis y ayuda a la sociedad a aumentar la confianza en que la enfermedad de Parkinson se puede predecir a través de dispositivos inteligentes”, añade Hadjileontiadis.
CONSORCIO BIG DATA EN SALUD
En este encuentro se presentaron, asimismo, los cinco grupos de investigación que conforman el Consorcio Big Data en Salud del citado Campus Iberus. De ellos, dos son de la UPNA: q-UPHS (siglas en inglés de Métodos Cuantitativos para Mejorar el Rendimiento de los Servicios de Salud), DECYL (Datos, Estadística, Calidad y Logística), liderado por el catedrático Fermín Mallor Giménez, y GIARA (Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado), que dirige el catedrático Humberto Bustince Sola.
Las jornadas han contado con el patrocinio de la Escuela de Doctorado de Navarra (EDONA) de la UPNA, el Consorcio Big Data en Salud de Campus Iberus y el Gobierno de España (Ministerio de Economía y Empresa).
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