Cómo buscar información médica de valor en Internet
Cómo extraer valor médico más allá del caos que generan los millones de datos sobre enfermedades y fármacos en internet, no siempre fiables o incluso peligrosos, es el objetivo de un proyecto europeo de «Big Data» sobre salud, del que habla su coordinador, Allan Hanbury, en una entrevista a Efefuturo.
Acreditar de forma automatizada webs con información médica fiable, favorecer el acceso de doctores a datos actualizados y fidedignos sobre avances sanitarios en distintos idiomas, procesar automáticamente el historial de pacientes de un hospital o agilizar la predicción de posibles efectos secundarios de nuevos medicamentos a partir de datos anonimizados son algunos objetivos del proyecto.
Hanbury explicó que su grupo trabaja con varias fuentes informativas para su proyecto de «Big Data» en salud. En concreto, con datos de páginas de internet con información médica de calidad, publicaciones científicas y asimismo informes médicos de hospitales (donde se describen síntomas, previsibles patologías, tratamientos, etc).
La relación médico-paciente ha cambiado drásticamente con la irrupción de internet, según el experto. De hecho, dos tercios de la población se informa sobre sus dolencias en la red antes de acudir al doctor, según un reciente estudio en EEUU. Sin embargo, hasta el 50 por ciento de los contenidos en internet sobre salud podrían estar bajo sospecha de ser inciertos o falsos, lo que agrava las alertas sobre la fiabilidad médica de los mismos.
Como parte del proyecto iniciado en 2010, con el compromiso de estar operativo en un año y medio, el equipo de Hanbury está desarrollando complejos algoritmos basados en el «aprendizaje automático». Las soluciones en desarrollo permiten extraer datos médicos relevantes de páginas web, y acreditar de forma automatizada si cumplen una serie de criterios para que puedan ser certificadas como plataformas de información fiable y de calidad.
Agilizar y mejorar las predicciones de posibles efectos secundarios de nuevos medicamentos son también objetivos del proyecto.
Según Hanbury, uno de los mayores desafíos está en el procesado automático de informes en manos de médicos: no suelen ser fácilmente legibles dadas las prisas con las que habitualmente escriben los facultativos, quienes además utilizan muchas abreviaturas, que complican el análisis automático de los datos.
Otro reto es el idioma, teniendo en cuenta el alto número de lenguas con las que se trabaja en el proyecto, que son siete, incluido el español.
AGENCIA EFE
