Pese a la cifra inasumible de fallecidos que día a día soportamos por el covid-19, como sociedad debemos aprovechar las pocas cosas positivas que nos brinda esta terrible pandemia.
Una de esas oportunidades reside en el dato sanitario, que representa en este siglo lo que la Biología Molecular fue para la Medicina del siglo XX, y que debería ser declarado patrimonio universal de la humanidad.
Personalmente considero que el dato sanitario salva vidas y que a partir de él se va a generar una nueva ciencia, que bebiendo del análisis computarizado, la inteligencia artificial y el big data, terminará por aportarnos soluciones efectivas para esta pandemia.
En abril de 2020, con miles de fallecidos y los hospitales a reventar, nos dimos cuenta de que contábamos con la información de centenares de pacientes sobre tratamientos, ingresos, pasos por UCI, pruebas diagnósticas por imagen, resultados de laboratorio, alta o deceso, entre otros.
En HM Hospitales decidimos abandonar postulados mercantilistas y aplicar, ante situaciones extremas, decisiones excepcionales. Fuimos pioneros en poner a disposición de la comunidad científica un dataset anonimizado con los datos clínicos de los pacientes atendidos por covid-19 en nuestros centros, más de 3.000 hasta la fecha. Lo llamamos ‘Covid data save lives’ y es una base de datos en constante actualización.
La intención es que nuestra experiencia sirva para salvar vidas: contar a un intensivista de otro país que colocar decúbito prono a un paciente con insuficiencia respiratoria en un momento concreto de la infección le ofrece más posibilidades de supervivencia.
La acogida ha sido excepcional: universidades, grupos de investigación, centros de computación, gobiernos, empresas TIC y sanitarias de más de 40 países la han usado. En el MIT o en Harvard la emplean para predecir la evolución del covid-19.
El dato sanitario no se circunscribe en exclusiva al covid-19: estamos trabajando para cerrar acuerdos estratégicos con universidades y empresas del sector para liberar los datos anonimizados de pacientes de otras patologías, que ayudarán a anticipar diagnósticos y optimizar tratamientos en Oncología o enfermedades neurodegenerativas o cardiovasculares, por ejemplo.
Aspiramos a no ser los únicos y que todo el que pueda, sea ‘player’ público o privado, ponga de forma desinteresada sus datos a disposición de los científicos, siempre con la connivencia del paciente, dueño último de esa información.
El objetivo final es el análisis masivo de estos datos cruzados con inteligencia artificial. Proporcionará modelos predictivos de evolución, modelos epidemiológicos, información sobre la respuesta a los tratamientos, o sobre el comportamiento del virus para una vacuna y datos sociodemográficos sobre el impacto del virus.
Dr. Juan Abarca Cidón, Presidente de HM Hospitales
