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El término Big Data hace referencia a la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos que no pueden ser tratados con medios convencionales para la captura y procesamiento de información. Su utilidad es tal que  la gestión de datos a gran escala puede ser una importante herramienta para la realización de un estudio epidemiológico.

Esta tecnología ha cambiado radicalmente la forma en la que se realizan las investigaciones científicas en áreas como los estudios epidemiológicos y la genética, puesto que permite analizar la incidencia de una enfermedad o la eficacia de un fármaco en poblaciones enteras de forma mucho más eficaz y rápida.

¿Qué implica un estudio epidemiológico?

Se trata de una categoría de estudio médico que analiza la incidencia de una determinada enfermedad en un grupo concreto de población. Esta información permite extraer conclusiones claras que pueden ayudar en la prevención, tratamiento y erradicación de la enfermedad.

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La pandemia de Covid-19 ha puesto de manifiesto lo importante que es tener información sobre las enfermedades para poder tratarlas. Buena prueba de ello es que en solo unos meses la forma de atender a los pacientes ha variado sustancialmente y eso ha dado lugar a un menor índice de mortalidad.

Un estudio epidemiológico nos permite obtener información útil como qué factores de riesgo inciden a la hora de contraer una enfermedad o que esta pueda tener consecuencias más graves sobre la salud, factores genéticos que puedan dar lugar a una inmunidad o a ser más propenso a contagiarse, etc.

Como la información a examinar puede ser muy diferente, esto da lugar a varios tipos de informes epidemiológicos:

  • Estudio observacional.
  • Estudio experimental o ensayo clínico.

En cualquier caso, elaborar un informe epidemiológico puede llevar meses e incluso años, por lo que es necesaria la ayuda de la tecnología para poder tratar adecuadamente toda la información recopilada y poder acelerar los tiempos del estudio.

Cómo se utiliza el Big Data en un estudio epidemiológico

A mediados del siglo XIX un médico británico llamado John Snow fue capaz de descubrir el origen de un brote de cólera con un simple mapa de la ciudad de Londres. Señaló el número de víctimas en cada edificio y llegó a la conclusión de que el origen estaba en una fuente de agua en la calle Broad.

Actualmente, son las búsquedas en Google de palabras como “ébola” las que ponen en alerta a instituciones de salud pública para que se tomen cuanto antes medidas que eviten la propagación de enfermedades. Es decir, ya no se sigue un rastro geográfico de la enfermedad sino un rastro digital.

Otro de los elementos que se utiliza para la realización de un estudio epidemiológico es el análisis de las redes sociales, puesto que se puede monitorizar la información y controlar los brotes epidémicos lo antes posible.

Sin embargo, el uso de Big Data para la elaboración de un estudio epidemiológico también presenta algunas dificultades, puesto que, si se utiliza Google, se desconocen los parámetros que esta empresa utiliza para controlar las búsquedas, por lo que pueden no resultar muy fiables.

En este sentido, hay profesionales de la sanidad que dudan de la eficacia de una muestra de un gran tamaño frente a una muestra más pequeña, puesto que los problemas que existen son los mismos: errores en las muestras o prejuicios en la selección, entre otros.

No obstante, a pesar de las objeciones o de los obstáculos al uso del Big Data, lo que sí es cierto es que ayuda con uno de los mayores problemas a la hora de realizar pronósticos sobre la propagación de una enfermedad, que es la escasez de datos o los datos inexactos.

Un ejemplo del uso de Big Data en estudios epidemiológicos

En el año 2015 se realizó un estudio sobre casi 400.000 pacientes con enfermedades autoinmunes sistémicas por parte de investigadores internacionales con la colaboración del Hospital Clinic de Barcelona.

El estudio se sirvió del buscador Google y de la base de datos Pubmed. De esa forma se realizó un análisis en base a datos masivos y se pudo comprobar la ventaja de realizar un análisis a gran escala de la información obtenida. El resultado fue la elaboración de un mapa geoepidemiológico de cada enfermedad teniendo en cuenta variables como la geografía o la etnia.

En cualquier caso, el reto del Big Data en la realización de los estudios epidemiológicos consiste en ser capaz de separar la información fiable y los datos exactos de toda aquella información poco relevante o sin una base real

Es decir, que para hacer un estudio epidemiológico de la máxima calidad es necesario contar con especialistas que sepan dónde buscar los datos, cribarlos y organizarlos adecuadamente para que los profesionales del sector de la salud lo tengan más fácil a la hora de llegar a sus conclusiones y establecer medidas para prevenir y curar enfermedades.

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Autor

Equipo de Expertos

Universidad Internacional de Valencia