Cómo ayuda el análisis de la información a investigadores y clínicos

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La ciencia avanza a un ritmo inasumible. Hoy en día los investigadores “están publicando demasiado y demasiado rápido”. Así lo consideran los analistas bibliométricos Lutz Bornmann, de la Sociedad Max Planck en Munich,y Ruediger Mutz, del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zurich, quienes cifran la tasa real de crecimiento de la producción científica entre un 8-9% anual (estudio Growth rates of modern science). A este “ritmo vertiginoso de crecimiento, que arrancó a finales de la Segunda Guerra Mundial, la producción científica mundial se duplicará cada nueve años”. Ante este alud de conocimiento, el análisis de la información se presenta como un refugio necesario e imprescindible para la práctica, curiosidad y formación de investigadores y clínicos. Un filtrado que inspecciona, limpia y transforma datos para destacar la información útil, extraer conclusiones, y apoyar la toma de decisiones.

"Nadie puede mantenerse al día"

Tratar de estar actualizado al 100% en un campo o especialidad médica hoy en día es un ejercicio de futilidad para el Dr. David Neal, Senior VP of Global Academic Research en Elsevier. Desde la proactividad que le exige el ser profesor de Oncología Quirúrgica en la Universidad de Oxford, considera que “sin la ayuda de empresas de análisis de información como Elsevier, la idea de que un solo médico pueda mantenerse al día en un campo o especialidad es cosa del pasado". Estas declaraciones se enmarcaban dentro de la conferencia de Publicaciones Académicas en Europa (APE 2018) en Berlín, donde el propio doctor dio las claves sobre cómo los editores pueden ayudar a los investigadores y clínicos a mantenerse actualizados, conectarse con sus compañeros, y resolver los grandes desafíos sanitarios a nivel mundial.

La reutilización y análisis de datos es un recurso empleado en muchos sectores de forma habitual, con el fin de mejorar la calidad y el rendimiento. Si ponemos la mira en el campo científico, clínico e investigador, la clave está en “proporcionar conocimientos de una manera que pueda asimilarse más fácilmente”, destaca el Dr. Neal. “Abordar proyectos de una importancia real, como la secuenciación del genoma de personas con cáncer de próstata, requiere de cientos de miles de conjuntos de datos, no solo de miles”, inabordable para el investigador. Elsevier simplifica esta tarea titánica tomando esos datos de diferentes fuentes, y poniéndolos a disposición a través de plataformas como Mendeley; que combina tecnologías analíticas y de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.

Más conocimiento = mejores decisiones = menos gasto/muertes

Los sistemas sanitarios de todo el mundo sufren una inflación perenne. Los presupuestos se revisan e incrementan cada año para tratar de dar respuesta a la irrupción de las nuevas tecnologías, o sufragar el desarrollo de nuevos fármacos contra el cáncer, innovadores trasplantes, el impacto de la cronicidad, o terapias más efectivas contra enfermedades raras. A estos gastos inalterables se suma el componente ‘error médico’. Un estudio realizado recientemente en el Reino Unido fijó en 11.859 el número de muertes que podrían prevenirse con un mayor y mejor conocimiento/decisiones. Las razones que apuntaba la mencionada investigación son un monitoreo deficiente (31%), errores de diagnóstico (30%) y un manejo inadecuado de fluidos o medicamentos (21%).

Sin duda alguna, la prevención de variabilidad injustificada de la atención (y errores) es uno de los grandes quebraderos de cabeza de médicos de todo el mundo; un concepto clave para brindar a los pacientes la mejor y más rentable atención. ¿Cómo reducir esas variaciones injustificadas? ¿Cómo rebajar ese porcentaje de errores que se traduce en más gastos y, lo que es peor, en muertes? Para el Dr. Neal el soporte avanzado de decisiones clínicas basado en una mejor implementación del conocimiento actual es la clave. "El apoyo a las decisiones incrustado en el flujo de trabajo es el gran reto sanitario", explica. Y es que el análisis de la información y datos capacita a los clínicos en el punto de atención, proporcionándoles los últimos conocimientos científicos publicados más relevantes de una manera concisa, fáciles de usar e integrados en el flujo de trabajo clínico cotidiano.

Algunos ejemplos de soluciones integradas de flujo de trabajo HCE basadas en la evidencia desarrolladas por Elsevier son ClinicalKey®, Order Sets®, Patient Education y Care Planning®.

Una atención más eficaz

Como hemos visto, la aplicación del análisis de información/datos al sector salud (técnicas de big data, blockchain) dota de un plus de inteligencia al servicio, generando, por ejemplo, modelos predictivos que se anticipan a las necesidades sanitarias y dispensan una atención al paciente más eficaz. No en vano un estudio pionero del Instituto McKinsey señaló a la sanidad como “uno de los sectores con mayor potencial para el uso inteligente de datos”. En el día a día, permite a los profesionales sanitarios compartir y acceder a información del paciente a lo largo de la cadena de cuidados. A nivel gestión, hablamos de una reducción de la variabilidad de la práctica asistencial, aumentando la calidad y seguridad de la atención. Y por último, en lo que respecta al investigador, es una oportunidad para explorar nuevos tratamientos, servicios y productos que cumplan la promesa de una medicina personalizada y predictiva.

Presentación íntegra del Dr. David Neal

Este video ha sido editado por la Academic Publishing in Europe (APE).

Duración: 26 minutos.