Patología respiratoria en la era del big data

Autor: Lourdes Prats, José Luis Izquierdo
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Open Respiratory Archives, Vol 2, Iss 4, Pp 284-288 (2020)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2659-6636
DOI: 10.1016/j.opresp.2020.07.003
Popis: Resumen: Uno de los elementos claves en la medicina de la segunda década del siglo XXI es el crecimiento exponencial de la información producida por los pacientes que se debe no solo a la transición hacia la digitalización de las historias clínicas, sino también a la aparición de nuevas fuentes de información y a la capacidad de análisis e interpretación de las ya existentes. Se estima que la cantidad de información médica se duplica cada 2 años, lo que supone que en 2020 existirá 50 veces más información que en 2011. En este contexto, el manejo adecuado de grandes cantidades de datos o big data debe traducirse en nuevas iniciativas que mejoren el diagnóstico, tratamiento y pronóstico de los pacientes en el camino hacia la medicina personalizada.El concepto de personalización o de medicina de precisión cobra especial interés en la patología respiratoria crónica. En los últimos años la investigación en entidades como el asma, la EPOC, el cáncer o el SAHS se ha centrado en la identificación de alteraciones genómicas, moleculares, metabólicas y proteicas (biomarcadores). Su análisis mediante herramientas de análisis de big data permite dejar atrás los modelos centrados en la respuesta media al tratamiento, que a su vez resultan subóptimos para la mayoría, para dar paso a la respuesta individualizada. En este camino se incorpora la medicina de sistemas, que, integrando también datos clínicos y poblacionales, aporta una visión multidimensional de la enfermedad y facilita el establecimiento de asociaciones causales, la mayoría de las cuales solo son apreciables mediante análisis de big data. Abstract: One of the key elements of medicine in the second decade of the 21st century is the exponential growth of patient-produced information, due not only to the transition to the digitization of medical records, but also to the emergence of new sources of information and the capacity for analysis and interpretation of existing ones. The amount of medical information is expected to double every 2 years, which means that there will be 50 times more information available in 2020 than in 2011. In this setting, these large amounts of data or «big data» must be properly managed to implement new initiatives that improve the diagnosis, treatment, and prognosis of patients on the path to personalized medicine.The concept of personalization or precision medicine is of special interest in chronic respiratory disease. In recent years, research in entities such as asthma, COPD, cancer, or SAHS has focused on the identification of genomic, molecular, metabolic, and protein changes (biomarkers). Big data analysis tools can be used to move on from models based on the mean response to treatment, which are suboptimal for most patients, to focus on the individualized response. Part of this journey involves systems medicine, which also integrates clinical and population data to provide a multidimensional view of the disease and help identify causal associations that are usually only evident on big data analysis.
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