Párkinson: el ‘big data’, nueva vía para detectar pacientes potenciales

Expertos nacionales e internacionales se han reunido en la Universidad Pública de Navarra para participar en unas jornadas denominadas Big data y toma de decisiones en salud, donde han analizado la utilización de las técnicas del big data y del análisis cuantitativo de la toma de decisiones para resolver problemas de los servicios sanitarios.

Los expertos aseguran que la recogida masiva de datos puede cambiar la medicina y los servicios de salud tal y como los conocemos hoy en día.

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El 'big data' puede cambiar la medicina y los servicios de salud que conocemos en la actualidad

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Fermín Mallor Giménez, catedrático del departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPNA y organizador de las jornadas, señala que la recogida personalizada de datos facilita la monitorización de variables clínicas y comportamientos útiles para el diagnóstico del estado de salud actual, e incluso para predecir el desarrollo de futuras enfermedades.

Por otro lado, el desarrollo de nuevas tecnologías favorece la atención domiciliaria en detrimento de la hospitalaria, lo que lleva a afrontar nuevos retos logísticos para coordinar y aprovechar eficientemente los recursos en este nuevo modo de proporcionar los servicios de salud.

Detectar enfermedades a través del smartphone

Otro de los participantes en las jornadas que han tenido lugar en la UPNA es Leontios J. Hadjileontiadis, líder de un proyecto de investigación europeo que busca detectar la enfermedad de Parkinson mediante la recogida de datos a través de una aplicación de móvil (iPrognosis).

“La aplicación de móvil iPrognosis, un proyecto financiado por Europa en el que participamos 11 socios, aborda el problema de la enfermedad de Parkinson. Hasta ahora, no se ha conseguido predecir el párkinson, por lo que la idea es utilizar los datos que provienen del comportamiento de una persona con su teléfono móvil de una manera totalmente no intrusiva, segura y manteniendo su privacidad. Al recopilar la información de cómo escribe, habla, se mueve o, incluso, cómo maneja el propio móvil, podemos entender los cambios en su comportamiento y si deriva hacia la enfermedad", explica Hadjileontiadis.