Carta al editor

“Big data” en ciencias de la salud: Aspectos importantes “Big data” in health sciences: Important issues

Juan Santiago Serna Trejos1, Stefanya Geraldine Bermudez Moyano2, Hoover Leon Giraldo3, Juan Pablo Lenis González4

Recibido para publicaci: 06-07-2023. Versi corregida: 28-12-2023. Aprobado para publicaci: 28-05-2023.

Modelo de citación:

Serna Trejos J.S., Bermudez Moyano S.G., Giraldo H.L., Lenis González J.P. “Big data” en ciencias de la salud: Aspectos importantes, Colombia. Arch Med (Manizales). 2023;23(2). https://doi.org/10.30554/archmed.23.2.4789.2023

Keywords: Big Data ; Medical Informatics Applications; Medical Informatics Computing;

Health Information Technology.

Sr. Editor:

El advenimiento de la era digital ha significado un avance importante en las tecnologías de la comunicaci y por ende, todo lo concerniente a ellas, desde la creaci de nuevos conocimientos, pasando por su almacenamiento, hasta la generaci de modelos y sistemas de gesti y/o procesamiento de datos “Big Data” (BD). Sin embargo no solo basta con la generaci de informaci y /o el volumen de informacin generada a nivel global a través de los medios informáticos , el cual crece a una velocidad exponencial y en cantidades sumamente alarmantes en lo que respecta a el manejo de las mismas, sino también se debe de tomar en

1 Departamento de Epidemiología, Universidad Libre – Seccional Cali. Cali, Colombia; Departamento de Docencia Universitaria, Universidad Piloto - Bogotá, Colombia; Instituto Nacional de Salud. Bogotá, Colombia; Grupo interdisciplinario de investigaci en epidemiología y salud plica, Cali, Colombia, Hospital Universitario del Valle, Unidad de Cuidado Intensivo, Cali- Colombia. https://orcid.org/0000-0002-3140-8995

2 Hospital Universitario del Valle, Unidad de Cuidado Intensivo, Cali- Colombia. https://orcid.org/0000-0002-2259-6517

3 Grupo de especialistas en manejo integral de enfermedades cricas (GESENCRO), Departamento de estadística y epidemiología, Palmira- Colombia. https://orcid.org/0000-0002-8854-105X

4 Hospital Carlos Holmes Trujillo, Unidad de consulta externa, Cali - Colombia. https://orcid.org/0000-0001-9004-475X. Correspondencia a: Juan Santiago Serna - Trejos Correo electrico: juansantiagosernatrejos@gmail.com

cuenta variables en la BD , como la heterogeneidad de los datos ( diversidad ); velocidad ( rapidez de procesamiento) , veracidad ( que tan precisa y cierta es la informaci) y su valor ( qué utilidad supone la informaci procesada). A un mayor volumen, se precisan de estrategias de manejo de datos timas y flexibles para encontrar las variables y/o informaci que se requiera(1).

En ciencias de la salud, dicho feneno no es ajeno al desarrollo de la misma disciplina, puesto que se requiere siempre de toma de decisiones basadas en evidencia concreta y de alta calidad, sin embargo, el nero alarmante de informaci disponible requiere de la generaci de modelos de decisi que involucra algoritmos y una serie de conectores y demás criterios de selecci explícitos e implícitos en la informaci disponible para construir la mejor bqueda posible de la informaci(1).

Existen mtiples aplicaciones de BD en ciencias de la salud, por ejemplo: en el área de la salud plica supone una herramienta de gran valor en el estudio de las enfermedades cricas, un estudio realizado por Guo et al, pretende examinar la heterogeneidad de los ingresos en diferentes hogares y su impacto en la salud de los mismos, determinando que en hogares con bajos ingresos o bajo capital con adultos mayores como cabezas de hogar, suponen el grupo poblacional con mayor impacto en su salud cuando dicha brecha monetaria se hace cada vez más amplia, generando así recomendaciones para las diferentes entidades gubernamentales en la redistribuci de los fondos destinados para la atenci en salud como priorizaci en el acceso de salud de tal poblaci vulnerable(2). Otra aplicaci de BD en la salud plica se puede observar en el estudio realizado por Lin et al, mediante en el cual implementun sistema de aprendizaje automático en la predicci de deterioro cognitivo leve en pacientes con enfermedad de Alzheimer, empleando biomarcadores genéticos. Mediante la ejecuci de algoritmo logrmostrar mediante el análisis de 29 genes, cuales de estos se asociaron mediante un modelo de decisi, que pacientes estables con la presencia de dichos genes, progresaron a presentar deterioro cognitivo leve, constituyendo una gran herramienta en la medicina de precisi(3).

En otros campos de la salud como la epidemiología, la BD supone gran tama de informaci, que deben de analizarse y, por consiguiente, al generar una muestra grande, conducirá a un poder estadístico mayor y por consiguiente mayor precisi en la misma, generando valores de P peques, que se traducen en hallazgos que no se relacionan con el azar, reforzando o descartando con más severidad la generaci de diversas hipesis(4).

Otras disciplinas como la oftalmología, guardan estrecha relaci con la BD, gran parte de su aplicaci se traslada a manejo de BD, dado que muchos de sus valores de aplicaci viene desde valores numéricos (presi intraocular), imágenes bidimensionales (Fotografía de fondo de ojo) imágenes tridimensionales (tomografía de coherencia tica), generaci de lentes convergentes y divergentes basados en dioptrías por análisis de mtiples curvas poblacionales a determinadas

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distancias. Existen bases de datos como “ Smart Eye Database” (SMEYEDAT) la cual almacena gran informaci en relaci con datos oftalmolicos, la cual en tiempo real pueden ilustrar imágenes para precisar en ambientes académicos la identificaci rápida y fácil de pacientes con condiciones específicas(5).

Otro caso de aplicaci de BD se ha dado en la nefrología, para la construcci de investigaci nefrología de base poblacional, es decir, mediante el seguimiento de la funci renal y su impacto en el desarrollo de la enfermedad renal crica (ERC) , se generan diferentes escalas de desarrollo y ciertos valores de referencia de acuerdo a las tasas de filtraci glomerular en determinado grupo poblacional, como las variables tomadas en cuenta para la generaci de la tasa de filtraci glomerular, mientras que unas escalas como Cockcroft-Gault toman en cuenta variables como : creatinina, variable , peso, sexo ; otras escalas como MRDR toman en cuenta sexo, edad, creatinina y raza (6). En la cardiología clínica, la BD ha incidido en gran medida en la toma de decisiones, por ejemplo: mediante la creaci de la base de datos TriNetX, la cual se constituye como una red de investigacin global d alta importancia, aporta gran informaci con relaci a diagnticos clínicos, hallazgos de laboratorio, tratamiento s recibidos y procedimiento realizados en más de 250 millones de pacientes a nivel global. Dicha informaci, se enfatiza en pacientes con diagntico de hipertensi arterial, diabetes mellitus tipo 2 o enfermedad renal crica. El blanco de informaci del portal TriNetX está encaminada en revelar el perfil de seguridad y los diferentes resultados cardiovasculares de los fármacos cardiovasculares, la eficacia de los protocolos de rehabilitaci y las implicaciones cardiovasculares de los medicamentos que constituyen ensayos clínicos en curso(7)which are generated and released by different sources and channels, like epidemiological surveys, national registries, electronic clinical records, claimsbased databases (epidemiological Big Data.

Las aplicaciones de la BD son diversas en el campo del área de ciencias de salud, la generaci de informaci relacionada en este campo dentro de las diferentes disciplinas es cada vez es más cuantiosa, como su conexi transversal entre las mismas áreas, hace necesario análisis más exhaustivos de la misma y la generaci de alternativas eficaces de la diferente BD.

Conflictos de interés

Los autores no declaran conflictos de interés

Financiamiento

Autofinanciado.

Contribuci de autoría

Todos los autores han contribuido en la concepci, redacci de borrador- redacci del manuscrito final, revisi y aprobaci del manuscrito.

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