Usando el poder de Big Data
contra la esclerosis múltiple
El mundo de la salud genera ingentes cantidades de datos. Es lo que llamamos Big Data.
El análisis de estos datos es esencial para pasar de la información al conocimiento.
El ejemplo más claro es Watson, el ordenador más listo del mundo que fue contratado por el seguro de salud norteamericano WellPoint para la ayuda al diagnóstico, en especial del cáncer.
Ahora Big Data se está empezando también a usar en la lucha contra la esclerosis múltiple por parte de la Universidad Estatal de New York.
La esclerosis múltiple MS es una terrible enfermedad que golpea a jóvenes adultos. El sistema inmunológico ataca al cerebro y la médula espinal provocando discapacidades, problemas cognitivos y otros problemas crónicos. No se conoce la causa y no tiene curación.
A través de un Tweetchat, #IBMDataChat, varios involucrados han expresado sus opiniones en la los aspectos actuales de la lucha contra la enfermedad. Entre ellos se encuentran Tim Coetzee, jefe de investigación de la de la sociedad nacional contra la esclerosis múltiple (MS), Dr. Murali Ramanathan, profesor de ciencias farmacológicas y de datos intensivos, David Smith, evangelista de Revolution Analytics R y Shawn Dolley, vicepresidente de big Data de IBM para la salud y ciencias de la vida.
Los investigadores se encuentras con una cantidad de datos abrumadora. El dominio de Big Data. Para analizarlos han adquirido un equipo Netezza. Netezza es una adquisición de IBM en el mundo de analítica de negocio. Proporciona appliance, servidores integrados con todo el sw incluido listos para trabajar.
Estudiando la MS, utilizan petabytes de datos. Datos recogidos durante muchos años trabajando con miles de pacientes. Datos que incluyen resonancias magnéticas. Y también mucha genómica. no hay un gen involucrado, parece haber varios. Las interacciones entre ellos generan una necesidad enorme de cálculo. También están los tratamientos. Hay hasta 8 en investigación. Su posible interacción es también un reto computacional.
Con mil factores, combinando la interacción de las posibles parejas, existen millones de pruebas a realizar. Ahora, con Big Data, la diferencia está entre realizar 1000 test en secuencia en un laboratorio frente a 100 laboratorios ejecutando más de una prueba a la vez.
Ahora son capaces de realizar diagnósticos mucho más rápido. Por desgracia se encuentran con muchos más casos de lo previsto. El diagnóstico rápido es esencial para tomar medidas cuanto antes. Más de 400.000 personas en USA y 2 millones en el mundo sufren MS.
La MS no solo tiene causas genéticas, También tiene causas ambientales. Esto complica aún más la interacción de factores. Vivir lejos del ecuador, fumar y haber padecido infecciones virales son algunas de las causas ambientales más importantes.
Además del appliance Netezza, usan un sw llamado Revolution R Enterprise basado en código abierto que permite una enorme mejora en el proceso de los datos.
Pero existen más bases de datos. Los hospitales tienen las suyas, los centros nacionales del gobierno tienen otras, las compañías farmacéuticas también así como otras instituciones. Conseguir trabajar con todas a la vez es un gigantesco desafío. Se trata de las bases de datos federadas que no pertenecen a la misma organización y que se encuentran en lugares distintos.
Las bases de datos federadas son el próximo gran desafía de Big Data. Trabajar en esta dirección ayudará a superar dolorosas enfermedades como la esclerosis múltiple.
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