El Grup de Recerca en Ciències de la Salut (GRCS) de l’UdA té una línia d’investigació centrada en la tecnologia innovadora en salut.
El GRCS comparteix amb l’UdA un objectiu finalista comú, que és transferir els resultats de la recerca a la societat.
La salut digital i el binomi dades-salut és el nou paradigma de la recerca, és un motor per avançar en la millora de la presa de decisions en l’atenció sanitària de la població.
Els grans avenços tecnològics, el creixent accés a les grans quantitats de dades disponibles, el poder computacional i el desenvolupament d’algoritmes ens presenten l’oportunitat per a treure rendiment clínic i de recerca a les tecnologies Big Data i intel·ligència artificial.
D’altra banda, és important construir un ecosistema entre universitat, centres hospitalaris, atenció primària i centres tecnològics que ens permetrà avançar en el desenvolupament d’aquesta innovació i de la seva aplicació.
Les dades en l’univers de la salut
Aquestes dades tenen procedències molt diverses, estan disperses i desconnectades entre si.
Es poden obtenir de les històries clíniques, de les imatges biomèdiques (radiografies, escàners…..), de la literatura biomèdica (publicacions científiques), del consum d’aliments, de les xarxes socials, de consum de fàrmacs, de dades ambientals, de les anàlisi genòmiques, dels dispositius electrònics que utilitzem per monitoritzar-nos i segurament d’altres locus que desconeixem.
Segons la seva procedència es presenten en format diferent, no sempre estructurat i no sempre fàcilment digitalitzable.
Les dades han de complir el principi del respecte de l’anonimització. El procés de tractament de les dades biomèdiques ha de garantir la seguretat, la privacitat, l’ètica i la legalitat.
S’ha de promoure l’accés a les dades per afavorir la recerca. No és acceptable aportar dades i no tenir facilitat per accedir a les mateixes. El sistema ha de ser generós i servir dades d’altres àrees per poder engrandir la mostra o fer anàlisis comparatives.
Hem d’introduir el concepte de dades sintètiques. El sistema de producció ha de ser fiable, ha d’estar madur, perquè la seva utilització no generi resultats erronis. El potencial de les dades sintètiques en recerca i en el probatori d’algoritmes per al desenvolupament d’intel·ligència artificial es presenta com una eina molt valuosa.
La piràmide de la gestió del coneixement, segons el model DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom), té com a base les dades que generen informació i la seva anàlisi permet desenvolupar un nou coneixement que aporta com a resultat valor, saviesa.
El trànsit i la custòdia de la gran quantitat de dades que circulen requereix elements tecnològics que tinguin capacitat suficient, les xifres exponencials de bytes previsibles són molts elevats i han de ser coherents amb la velocitat de processament (els “flow”).
Una de les exigències de l’usuari – professional i de l’investigador és la velocitat d’accés a les dades i del procés.
L’anàlisi de les dades biomèdiques
El tipus d’anàlisi s’orienta en funció de la pregunta que volem respondre o de la presa de decisió.
El model de Frost & Sullivan (2016) “Growth Opportunities for Heathcare Big Data- and Analysis of Global Case Studies”, identifica quatre tipus d’anàlisi en biomedicina:
- Anàlisi descriptiva:
Orientada a la recerca clínica i de nous medicaments.
Vol donar resposta a la pregunta: QUÈ?
- Anàlisi diagnòstica:
Orientada a obtenir resultats en Salut , Recerca translacional
Vol donar resposta a la pregunta: PER QUÈ?
- Anàlisi predictiva:
Orientada a desenvolupar i obtenir resultats en l’aplicació de intervencions de prevenció.
Vol donar resposta a la pregunta: QUÈ PASSARÀ?
- Anàlisi prescriptiva:
Orientada a obtenir resultats sobre mesures que apliquen a la Salut Pública.
Vol donar resposta a la pregunta: Com EVITAR?
El volum de dades a tractar segons els tipus d’anàlisi és creixent segons la complexitat de les mateixes.
Aquest ecosistema d’actors de diferents àmbits i de diferents disciplines és la clau d’aquest nou escenari.
Per formar part d’aquesta nova realitat; els professionals que exercim la nostra funció en l’àmbit de la pràctica clínica, de la recerca i de la innovació hem de fer una inversió en formació , fer sinèrgies amb disciplines tecnològiques i matemàtiques i creure en la simbiosi: la biotecnologia.
Des de la vessant de la recerca universitària, el GRCS vol continuar contribuint en aquesta línia, apostant per l’apropament a la Salut Digital, a la recerca amb dades biomèdiques, a la formació i difusió dels resultats i del nou coneixement.
Dra. Elvira Gea
Co-coordinadora GRCS (UdA)
