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Diez formas en las que podemos utilizar los datos para combatir las enfermedades

Diez formas en las que podemos utilizar los datos para combatir las enfermedades
Satisfacer
  1. prevención de cáncer
  2. Predecir los brotes de enfermedades transmitidas por mosquitos
  3. Detectar los síntomas de la enfermedad de Parkinson
  4. Mapeo de los brotes de ébola
  5. Calcule el riesgo de enfermedad cardíaca
  6. detener la epidemia de drogas
  7. causas comunitarias
  8. Estudios de cohortes a largo plazo
  9. Seguimiento de la propagación de la gripe
  10. crowdsourcing informático

10: Prevención del cáncer

Una mujer se hace una mamografía en un hospital de Haute-Savoie, Francia. Las recomendaciones sobre cuándo hacerse las mamografías han cambiado en los últimos años. BSIP / UIG a través de Getty Images

No todos los cánceres se pueden prevenir, pero ¿no le gustaría detener los que sí lo son? Existen exámenes de detección de predisposición y crecimiento temprano para el cáncer de cuello uterino, mama, pulmón, próstata y colon. Pero, ¿cómo determinan los médicos las pautas sobre quién debe hacerse la prueba, con qué frecuencia y cuándo? La respuesta está en big data.

El Grupo de Trabajo del Servicio Preventivo de EE. UU. Utiliza grandes datos de alta calidad de grandes estudios epidemiológicos para determinar las pautas para la detección. Por ejemplo, al estudiar la tasa de diagnósticos de cáncer positivos falsos entre mujeres de 40 años, el grupo de trabajo determinó que no es necesario realizar mamografías durante 50 años (a menos que sea necesario realizar mamografías). cáncer en la familia). [source: WebMD].

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Extraer tantos datos como sea posible de pacientes con cáncer también les enseña a los médicos cómo crecen los tumores. La Universidad de Salud y Ciencias de Oregón está realizando estudios de secuenciación genética en miles de pacientes con cáncer para aprender más sobre cómo se produce la formación del cáncer en diferentes personas para que puedan llegar a un diagnóstico más rápido. La universidad espera poder diagnosticar el cáncer en 24 horas para 2020, gracias a lo que aprendieron. [source: Oregon Health and Science University].

9: Predecir brotes de enfermedades transmitidas por mosquitos

Se ven mosquitos Aedes aegypti en un laboratorio del instituto Fiocruz en Recife, en el estado de Pernambuco, Brasil. Este mosquito transmite el virus Zika y está siendo estudiado en el instituto. Imágenes de Mario Tama / Getty
Aedes aegypti Se observan mosquitos en un laboratorio del Instituto Fiocruz en Recife, en el estado de Pernambuco, Brasil. Este mosquito transmite el virus Zika y está siendo estudiado en el instituto. Imágenes de Mario Tama / Getty

Los mosquitos tienen una larga historia de transmisión de enfermedades como la malaria y el dengue. Por lo tanto, recopilar información sobre los tipos de mosquitos que transmiten estas enfermedades y dónde viven puede ayudarnos a combatirlas. El brote más reciente del virus del Zika transmitido por mosquitos nos mostró lo aterrador que puede ser no tener datos sobre cómo se propaga una enfermedad y lo que le puede hacer a las personas.

Para ayudar a combatir estas enfermedades transmitidas por mosquitos, los científicos de IBM, Johns Hopkins y la Universidad de California en San Francisco han colaborado para crear un software de código abierto que permite a los epidemiólogos construir modelos predictivos de la enfermedad. [source: Ungerleider]. El software está diseñado para que los epidemiólogos con un conocimiento mínimo de codificación puedan seguir utilizándolo para realizar análisis de datos, predecir la trayectoria de los brotes y planificar estrategias para contener la propagación de enfermedades.

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El programa utiliza datos de la Organización Mundial de la Salud que muestran la susceptibilidad general de una región a las epidemias, patrones de población humana y de mosquitos, y datos meteorológicos que identifican sitios potenciales para epidemias. Juntos, estos datos podrían ralentizar la propagación de virus transmitidos por mosquitos.

8: Detección de los síntomas de la enfermedad de Parkinson

El boxeador Muhammad Ali, que ha sufrido de Parkinson durante años, se muestra con su esposa Yolanda Ali en un evento. Axel Koester / Sygma / Sygma a través de Getty Images

El boxeador Muhammad Ali, que ha sufrido de Parkinson durante años, se muestra con su esposa Yolanda Ali en un evento. Axel Koester / Sygma / Sygma a través de Getty Images

La enfermedad de Parkinson, una enfermedad neurológica que afecta a más de 10 millones de personas en todo el mundo, es un excelente ejemplo de cómo la recopilación de datos combinada con la tecnología puede marcar la diferencia en la atención médica. [source: Parkinson’s Disease Foundation].

Una persona con la enfermedad de Parkinson suele tener temblores corporales muy graves. Esto se debe a que su cerebro deja de producir lentamente un neurotransmisor llamado dopamina. Cuanto menos dopamina tenga una persona, menos podrá controlar sus movimientos y emociones. [source: National Parkinson Foundation].

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Sin embargo, cuando muestra síntomas visibles (como temblores) y se le diagnostica la enfermedad de Parkinson, hasta el 80% de las neuronas de su cerebro asociadas con la dopamina se han destruido. [source: Feber]. Si bien actualmente no existe una cura para la enfermedad de Parkinson, existen tratamientos para controlar los síntomas. Por lo tanto, si los médicos pueden detectar los síntomas antes, el tratamiento puede comenzar antes.

Con ese fin, varias empresas han estudiado la tecnología portátil para recopilar datos sobre temblores apenas perceptibles, la forma de andar y la calidad del sueño. A medida que se recopilan los datos, pueden proporcionar a los usuarios de tecnología información sobre su predisposición a la enfermedad de Parkinson y ayudarlos a recibir un tratamiento temprano. La recopilación de esta enorme cantidad de datos en un centro central también brinda a los médicos y científicos la oportunidad de investigar temas comunes en los pacientes con enfermedad de Parkinson que algún día pueden conducir a una cura.

7: Mapeo de los brotes de ébola

Una mujer mira un mapa en el centro nacional de información telefónica del Instituto Nacional Holandés de Salud Pública y Medio Ambiente (RIVM) en La Haya, creado para personas que tienen preguntas sobre el virus del Ébola en 2014. VALERIE KUYPERS / AFP / Getty images

Una mujer mira un mapa en el centro nacional de información telefónica del Instituto Nacional Holandés de Salud Pública y Medio Ambiente (RIVM) en La Haya, creado para personas que tienen preguntas sobre el virus del Ébola en 2014 VALERIE KUYPERS / AFP / Getty Images

Un brote importante de ébola ocurrió entre 2014 y 2015, principalmente en África Occidental. Más de 11.000 personas han muerto a causa de esta enfermedad solo en esta región. [source: Centers for Disease Control and Prevention (CDC)]. Con el brote del virus en algunos de los países más pobres del mundo, era difícil obtener información médica para los ciudadanos y había poca infraestructura para combatir la enfermedad. Una de las principales preocupaciones en la lucha mundial contra el ébola fue comprender dónde se estaba propagando el virus para determinar las áreas donde las necesidades de atención eran más urgentes. Y ahí es donde entra la ciencia de datos.

Mediante el uso de software de mapeo en tiempo real, los científicos y los profesionales de la salud pueden monitorear la enfermedad en África y predecir las áreas más vulnerables que podrían sucumbir a un brote en el futuro. Al recopilar datos sobre la ubicación de las especies de murciélagos (el probable portador del virus del Ébola), la densidad de población, el tiempo de viaje a la colonia principal más cercana y un puñado de otros factores, los científicos pueden anticipar la enfermedad.

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La herramienta de mapeo se implementó durante un seminario en febrero de 2016. “Puedo navegar fácilmente por mapas y ver distritos particulares de Ghana, donde se encuentra el nicho del virus del Ébola, donde es probable que ocurra un brote y, por lo tanto, desde allí podemos hacer vigilancia animal “, dijo el Dr. Richard Suu-Ire, jefe de la unidad veterinaria de vida silvestre en Ghana, responsable de recolectar muestras de murciélagos para vigilancia animal del Ébola en su país. [source: Fortunati].

6: Calcule el riesgo de enfermedad cardíaca

Lawanda Fearrington (izquierda) y su hermana Nicole sufren de miocardiopatía dilatada familiar, una enfermedad cardíaca que mató a su padre en 2003 (que se muestra en la foto que están mirando). Sus otras dos hermanas tienen la misma enfermedad. Michael S. Williamson / The Washington Post por Getty Images

Lawanda Fearrington (izquierda) y su hermana Nicole sufren de miocardiopatía dilatada familiar, una enfermedad cardíaca que mató a su padre en 2003 (que se muestra en la foto que están mirando). Sus otras dos hermanas tienen la misma enfermedad. Michael S. Williamson / The Washington Post por Getty Images

Una de las formas más poderosas de utilizar datos en medicina es calcular el riesgo. Cuando se recopilan y analizan suficientes datos, los médicos y profesionales de la salud pueden determinar no solo qué factores pueden desempeñar un papel en una enfermedad, sino también el punto desencadenante en el que una persona puede tener un alto riesgo de contraer la enfermedad.

La enfermedad cardíaca es un gran ejemplo. Es la principal causa de muerte en los Estados Unidos, atribuible a una de cada cuatro muertes. [source: CDC]. Anteriormente, los médicos calculaban el riesgo de enfermedad cardíaca principalmente utilizando los valores de colesterol. Si el colesterol estaba alto, se administraba medicación a los pacientes; si eran bajos, se consideraban libres de riesgos.

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Sin embargo, utilizando una colección de datos recopilados de varias fuentes, el Colegio Estadounidense de Cardiología y la Asociación Estadounidense del Corazón encontraron similitudes en pacientes con enfermedades cardíacas que iban mucho más allá de tener el colesterol alto. Con enormes conjuntos de datos sobre peso, raza, edad, historial, colesterol y algunos otros factores, los grupos generaron una prueba que funciona como una calculadora de riesgo mucho más completa y personalizada llamada estimador. [source: Gaglioti]. Como resultado, los médicos han cambiado la forma en que practican y calculan el riesgo de enfermedad cardíaca.

5: Detener la epidemia de drogas

En Gloucester, Massachusetts, un oficial de policía sostiene bolsas de heroína confiscada como prueba. En 2015, Gloucester creó el Programa Angel, que deriva a los adictos a centros de tratamiento en lugar de encarcelarlos. El programa fue copiado por varios departamentos de policía. Imágenes de John Moore / Getty

En Gloucester, Massachusetts, un oficial de policía sostiene bolsas de heroína confiscada como prueba. En 2015, Gloucester creó el Programa Angel, que deriva a los adictos a centros de tratamiento en lugar de encarcelarlos. El programa fue copiado por varios departamentos de policía. Imágenes de John Moore / Getty

El consumo de drogas puede devastar comunidades y también muchas enfermedades. La cantidad de muertes por sobredosis en los Estados Unidos es asombrosa: más de 47,000 solo en 2014 [source: American Society of Addiction Medicine]. De hecho, la sobredosis de drogas es la principal causa de muerte accidental en los Estados Unidos y la adicción a los opiáceos es responsable de la mayoría de las muertes.

El seguimiento de los datos de mortalidad en diferentes comunidades puede proporcionar a los profesionales de la salud, los gobiernos y los activistas comunitarios una idea sólida de cómo los medicamentos pueden afectar a una región en particular. Con base en esos datos, podrían descubrir dónde podrían ingresar a las ciudades cepas particularmente mortales de la droga y usar la acción del gobierno para detener la propagación. Aprender más sobre dónde mueren las personas por sobredosis puede decirles a los gobiernos qué comunidades necesitan intervenciones, como rehabilitación o servicios médicos, para brindar estrategias de reducción de daños.

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Este tipo de estrategia ha ayudado a muchas comunidades rurales a actuar contra la epidemia de opiáceos, lo que ha dado lugar a resultados muy positivos. Varias áreas rurales de los Estados Unidos siguieron las estrategias de rehabilitación delineadas por el Departamento de Policía de Gloucester, Massachusetts, que en solo un año resultó en que más de 400 pacientes fueran referidos para tratamiento, y los costos de encarcelamiento nocturno cayeron un 75%. Por ejemplo, cualquier persona con adicción a las drogas puede acudir a la policía y el personal disponible le ayudará a seguir un programa de tratamiento. [source: Toliver].

Finalmente, la disponibilidad de datos de mortalidad relacionada con las drogas ha llevado a los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades a proporcionar pautas para los médicos sobre las prácticas de prescripción de opioides. [source: Gaglioti]. Los datos no solo ayudan a combatir la epidemia, sino que también llegan a la raíz del problema y pueden detener la adicción a las drogas antes de que suceda.

4: Causas de la comunidad

La Dra. Mona Hanna-Attisha, directora del programa de residencia pediátrica en Hurley Medical Center, quien expuso los altos niveles de plomo en el suministro de agua de Flint, Michigan, testificó en una audiencia en Capitol Hill. SAUL LOEB / AFP / Getty Images

La Dra. Mona Hanna-Attisha, directora del programa de residencia pediátrica en Hurley Medical Center, quien expuso los altos niveles de plomo en el suministro de agua de Flint, Michigan, testificó en una audiencia en Capitol Hill. SAUL LOEB / AFP / Getty Images

A veces, los datos no tienen que ser “grandes” para tener un gran impacto en el control de enfermedades. Un conjunto de datos más pequeño y más enfocado puede ser indicativo de la salud de una comunidad. La crisis del agua en Flint, Michigan, es un excelente ejemplo.

Una investigación realizada por un ingeniero civil mostró que las muestras de agua de las casas de Flint contenían altos niveles de plomo; sin embargo, la evidencia que descubrió no fue suficiente para convencer a los líderes gubernamentales de que el agua estaba contaminada. Después de enterarse de la oficina del ingeniero, un pediatra de la ciudad decidió crear su propio conjunto de datos.

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La Dra. Mona Hanna-Attisha reunió información de los registros del hospital y encontró niveles inusualmente altos de plomo en la sangre de los niños pacientes. En lugar de esperar a que sus hallazgos se publicaran en una revista médica, celebró una conferencia de prensa y los funcionarios de la ciudad se vieron obligados a escuchar.

El envenenamiento por plomo puede tener efectos a largo plazo en el desarrollo y el comportamiento del cerebro de un niño, y en Flint, cerca de 27,000 niños estuvieron expuestos al plomo en el agua de la ciudad. [source: D’Angelo]. Sin el conjunto de datos para demostrar que algo andaba mal, miles de niños podrían haber resultado heridos.

3: estudios de cohortes a largo plazo

El alcalde de la ciudad de Nueva York, Bill de Blasio, habló en un evento en honor al miembro del FDNY, Ray Pfeifer, quien murió de un cáncer poco común que se cree que se debe a 8 meses de servicio en la Zona Cero. Pfeifer era un activista de extensión de beneficios. Andy Katz / Pacific Press / LightRocket a través de Getty Images)

El alcalde de la ciudad de Nueva York, Bill de Blasio, habló en un evento en honor al miembro del FDNY, Ray Pfeifer, quien murió de un cáncer poco común que se cree que se debe a 8 meses de servicio en la Zona Cero. Pfeifer era un activista de extensión de beneficios. Andy Katz / Pacific Press / LightRocket a través de Getty Images)

Grandes grupos de datos son excelentes lugares para buscar patrones. Los científicos y los médicos a veces se involucran en estudios a largo plazo de grupos específicos de personas para averiguar si hay puntos en común en la evolución de su salud. Por ejemplo, los funcionarios de salud pública están participando actualmente en un estudio de primeros auxilios del 11 de septiembre para conocer los efectos a largo plazo de su exposición a Ground Zero. Poder atribuir los cánceres raros y las enfermedades respiratorias que pueden desarrollar a esa exposición les brinda a los médicos y al gobierno más información sobre cómo establecer sistemas de atención y apoyo.

Uno de los estudios de cohorte más impactantes es la Iniciativa de Salud de la Mujer (WHI). Lanzado en 1993, este estudio clínico a largo plazo recopiló datos de 161,000 mujeres posmenopáusicas para aprender estrategias para prevenir enfermedades cardíacas, cáncer de mama y colorrectal y fracturas osteoporóticas. [source: WHI].

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Los patrones que los científicos han observado en estas mujeres han cambiado la forma en que los profesionales de la salud previenen y tratan estas enfermedades, generando un gran retorno de la inversión. Los investigadores utilizaron un modelo de simulación de enfermedades durante un período de nueve años (2003-2012) para comparar las diferencias en la salud de las mujeres según los resultados de los estudios de WHI.

El modelo mostró que, siguiendo las pautas de WHI, hubo 76,000 casos menos de enfermedad cardiovascular, 126,000 casos menos de cáncer de mama y 4.3 millones menos de usuarios de terapia hormonal combinada. Además, la simulación del modelo de enfermedad mostró que, utilizando los resultados de WHI durante ese período de nueve años, los estadounidenses ahorraron alrededor de $ 35,2 mil millones en costos directos de atención médica. [source: National Institutes of Health].

2: Seguimiento de la propagación de la gripe

Una mujer recibe una vacuna contra la gripe en una farmacia. El sitio web FluNearYou.org permite a los estadounidenses ver los síntomas de la gripe y los científicos usan la información para rastrear las tendencias de la gripe. Imágenes de Terry Vine / Getty

Una mujer recibe una vacuna contra la gripe en una farmacia. El sitio web FluNearYou.org permite a los estadounidenses ver los síntomas de la gripe y los científicos usan esta información para rastrear las tendencias de la gripe. Imágenes de Terry Vine / Getty

A pesar de los esfuerzos que se realizan cada año para alentar a las personas a vacunarse contra la influenza, esta enfermedad respiratoria altamente contagiosa aún logra afectar a millones de personas en los Estados Unidos cada año y mata a miles de personas que enferman. [source: CDC].

Una persona con gripe puede infectar a otras un día antes de que aparezcan los síntomas y hasta siete días después de enfermarse. Por lo tanto, es muy útil saber dónde y cuándo la influencia está en su punto máximo en un país. [source: CDC].

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El sitio web FluNearYou.org permite a los estadounidenses publicar sus síntomas en informes de salud semanales. Miles de personas envían sus informes al sitio y los científicos están mapeando datos de colaboración colectiva para averiguar qué síntomas están presentes y en qué lugares del país.

Sin embargo, la ciencia de datos no siempre es perfecta. Google se ha sumergido en el mundo de la predicción de la gripe con Google Flu Trends (GFT). Según la encuesta de los síntomas de las personas, dijeron que podrían recopilar suficientes datos para proporcionar estimaciones precisas de la prevalencia de la gripe hasta dos semanas antes del CDC. [source: Lazer]. Desafortunadamente, la GFT no pudo predecir un aumento significativo de la influenza en 2013 (su algoritmo incluyó muchos términos de búsqueda estacionales no relacionados con la influenza). Aunque la GFT ha fallado, el concepto de crowdsourcing de datos para hacer predicciones de enfermedades a menudo funciona muy bien.

1: computadora de colaboración colectiva

World Community Grid pide a las personas que donen la potencia informática disponible en sus dispositivos personales para realizar cálculos de investigación para los científicos. Kohei Hara / Getty Images

World Community Grid pide a las personas que donen la potencia informática disponible en sus dispositivos personales para realizar cálculos de investigación para los científicos. Kohei Hara / Getty Images

La recopilación de datos en un centro central no es la única forma de utilizar el crowdsourcing para combatir las enfermedades. Igualmente importante es el crowdsourcing de computadoras para procesar información.

World Community Grid es un esfuerzo liderado por IBM que pide a las personas que donen la potencia informática disponible en sus dispositivos personales para combatir enfermedades. Cuando el dispositivo está inactivo, puede realizar cálculos de investigación para los científicos, por lo que los resultados que tomarían décadas se pueden lograr en meses. Las computadoras participativas realizaron simulaciones de funciones celulares para comprender enfermedades como la tuberculosis; examinó millones de compuestos químicos contra proteínas diana que el Zika probablemente usa para crecer en el cuerpo humano e identificaron marcadores genéticos para ayudar a predecir el cáncer.

Más de 700.000 voluntarios se han apuntado para ayudar con estos diferentes proyectos. [source: World Community Grid]. Con la cantidad de tiempo de inactividad que nuestros dispositivos domésticos pueden proporcionar para estas causas, esta es una de las formas en que los macrodatos pueden marcar una gran diferencia.

Bruce Aylward, subdirector general de la Organización Mundial de la Salud, habla en una conferencia de prensa sobre la hoja de ruta del ébola en Ginebra, Suiza. La ciencia de datos ha ayudado mucho en el mapeo de enfermedades. Murat Unlu / Agencia Anadolu / Getty Images

Bruce Aylward, subdirector general de la Organización Mundial de la Salud, habla en una conferencia de prensa sobre la hoja de ruta del ébola en Ginebra, Suiza. La ciencia de datos ha ayudado mucho en el mapeo de enfermedades. Murat Unlu / Agencia Anadolu / Getty Images

El big data es una de las herramientas más poderosas que tenemos en la lucha contra las enfermedades. Cuantos más datos tengamos, más informados estaremos sobre las decisiones que tomemos en términos de salud. Los datos pueden proporcionar una descripción general de la salud de una comunidad en particular y decirnos qué tienen los pacientes en común para que podamos estimar los factores de riesgo. Puede ayudarnos a aprender más sobre la enfermedad y así encontrar una cura, o permitirnos ver cómo se propagan las epidemias para contenerlas de manera efectiva.

La ciencia de datos es uno de los campos más interdisciplinarios que existen. Científicos, médicos, matemáticos, programadores de computadoras y epidemiólogos son solo algunas de las profesiones involucradas en la ciencia de datos. Todos tienen un papel en la recopilación, el análisis, el uso o la actuación de los datos.

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Aquí hay 10 formas en que la ciencia de datos se ha utilizado con diferentes enfermedades y epidemias.

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