MADRID, 17 Feb. (EUROPA PRESS) -
El uso del 'big data' y la inteligencia artificial, así como los avances en la comprensión de la patogénesis de la enfermedad y en el diagnóstico, contribuyen al progreso en la calidad asistencial de los pacientes con enfermedades reumáticas, según han asegurado especialistas de la Sociedad Española de Reumatología (SER) con motivo del I Curso de Big Data celebrado los días 14 y 15 de febrero, en colaboración con Lilly.
Los expertos han explicado que en la última década se ha producido un avance en el conocimiento y en el tratamiento de estas enfermedades, lo que ha repercutido de forma "muy favorable" en la calidad de vida de los pacientes. En este sentido, señalan que se ha pasado desde la "casi inexistencia" de los tratamientos a la presencia de guías y recomendaciones que orienten en la elección del tratamiento más apropiado para cada enfermo.
En el I Curso de Big Data, el presidente de la Sociedad Española de Reumatología, el doctor Juan J. Gómez-Reino, ha reconocido que las nuevas técnicas de investigación en este campo van a requerir "un esfuerzo importante" que la organización deberá asumir, en el desplazamiento desde la estadística clásica hasta el 'big data'. "En el futuro tenemos que seguir evolucionando de acuerdo a cambios que son previsibles", ha resaltado el experto.
A sus declaraciones se ha sumado el ingeniero y formador de Paradigma, Manuel Zaforas, que ha destacado que si bien actualmente se manejan muchos datos a nivel digital, no solo basta con almacenarlos y verlos, sino aplicar las nuevas técnicas de forma "eficiente" para mejorar la toma de decisiones, acelerar este proceso y facilitar el seguimiento de los pacientes.
Su compañero Ignacio Rivera, que también ha partipado en las jornadas como formador, ha destacado que la clave está en ver cómo combinar esto con el conocimiento experto de los reumatólogos para contribuir en el diagnóstico o en la toma de decisiones, un camino que según señala ya se está empezando a recorrer.
AVANCES EN EL DIAGNÓSTICO Y EL TRATAMIENTO
La inteligencia y el 'big data' permiten crear modelos predictivos que faciliten el diagóstico precoz de las enfermedades reumáticas y la toma de decisiones terapéuticas, así como el seguimiento del paciente y su adherencia a los tratamientos.
No obstante, las previsiones demográficas en Europa para los próximos diez años demuestran el aumento de la esperanza de vida y el envejecimiento de la población, además del aumento del número de población joven con patologías reumáticas, frente a un número insuficiente de reumatólogos. En este aspecto, el presidente de la SER ha recalcado la importancia del avance en el conocimiento y la tecnología para "mantener la calidad asitencial de los pacientes".
El doctor Goméz-Reino también ha recordado que las reticencias al uso de estas nuevas herramientas suele relacionarse con asuntos legales y éticos, y por ello desde la Liga Europea contra el Reumatismo (EULAR) se han establecido unas recomendaciones sobre el uso "óptimo" y la implementación de estas tecnologías en el manejo de enfermedades músculo esqueléticas.
I CURSO DE 'BIG DATA'
El formador Manuel Zaforas ha destacado como objetivo de esta jornada formativa "dar una visión comprensible del estado actual de la tecnología y, al mismo tiempo, abrir la mente dando ejemplos que se producen en otros sectores, pero que pueden tener un interés global y ser aplicaciones que tengan un impacto final en el mundo de la Medicina".
Para ello, se han realizado sesiones de divulgación y de trabajo colaborativo con personas de áreas distintas durante periodos cortos de tiempo, para resolver problemas complejos, llegar a conclusiones y alcanzar consensos "de forma rápida", según ha afirmado Zaforas.
Desde la SER han concluido que los reumatólogos que han participado en las jornadas coinciden en que son los propios médicos los que deben conducir el cambio transformador, porque son "problemas biológicos complejos que van más allá de abrazar un algoritmo matemático". Para que los médicos participen en el desarrollo y la evaluación de estos algoritmos, que beneficien al campo de la Medicina, tendrán que recibir una "formación específica".
