Sandra Pulido Berlín | miércoles, 20 de febrero de 2019 h |

El acceso a grandes cantidades de datos del mundo real (real world data), así como el uso de algoritmos inteligentes y análisis predictivos están ofreciendo un nuevo enfoque en el abordaje de patologías como la diabetes.

Con motivo de la 12ª Reunión Anual sobre Tecnologías Avanzadas y Tratamientos para la Diabetes (ATTD) celebrado en Berlín, Roche Diabetes Care ha profundizado en el uso de las nuevas tecnologías y el Big Data como vehículo para alcanzar la gestión personalizada de esta enfermedad.

Lars Boehm, consultor de Salud y Ciencias de la Vida en IBM Services, ha destacado durante este encuentro que la previsión es “que los datos médicos se dupliquen cada 73 días antes de 2020”.

Asimismo, ha incidido en que los real world evidence “nos está permitiendo ver el día a día de los pacientes y estamos haciendo accesibles datos que antes no estaban identificados del mundo real. Podemos crear un algoritmo predictivo basándonos en los datos que tenemos”, añade Boehm

La disponibilidad de datos clínicos cuando y donde se necesita es clave para ayudar a detectar patrones o problemas inesperados durante el tratamiento “y ofrece enormes beneficios, especialmente en la interacción médico-paciente para abordar los riesgos y desafíos de la terapia”, puntualizó durante su intervención, Oliver Schnell, profesor de la Universidad Ludwig-Maximilian, Munich, Alemania. “Pero los datos no pueden hacerlo solo. Es necesario recopilarlo y analizarlo de manera estructurada para aprovechar todo su potencial”, aseguró.