19 de julio de 2016

*Noticia traducida de MIT News

Las decisiones sobre cuidados intensivos en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCIs) las toman los doctores basándose en décadas de estudios y ensayos clínicos para informarse sobre los tratamientos más efectivos para estos pacientes. No obstante, la cantidad de evidencias que apoyan las decisiones clínicas es extremadamente baja. Un estudio reciente ha evaluado siete intervenciones en la UCI y únicamente ha encontrado una que haya tenido beneficios para el paciente, mientras las otras no han tenido ningún efecto ni tampoco han causado ningún daño.

Miles de medicamentos e intervenciones se utilizan y realizan habitualmente en la UCI con un incontable número de interacciones entre ellos. Además, la demografía y genética de los pacientes tiene un papel importante en decidir qué tratamientos son óptimos. Las constantes vitales y el suero sanguíneo de los pacientes están normalmente monitorizados, a veces continuamente, y por ello, el ambiente de la UCI es muy complejo. La función del profesional sanitario es sintetizar este aluvión de datos en un tratamiento útil, y no es tarea fácil.

La escasez de datos clínicos sobre casos bien curados se cita normalmente como el principal reto a la hora de realizar una investigación. Se necesita un nuevo enfoque sobre la generación de conocimientos, que sea más eficiente y progrese más rápido que los estudios anteriores.

Investigadores del Laboratorio de Fisiología Computacional-MIT han tomado un enfoque alternativo a la investigación clínica y han publicado libremente datos de la UCI para que lleguen a todos los investigadores con el objetivo de reunir y aportar información sobre el proceso de generación de conocimiento. Gracias a este trabajo, los investigadores pueden probar hipótesis con datos reales de pacientes admitidos en el Centro Médico Beth Israel Deaconess en Boston, Massachusetts.

«Uno de los mayores retos en la atención médica es el acceso a los datos», dice Alistair Johnson, un postdoctorado del Instituto de Ciencias Médicas e Ingeniería del MIT y autor de un artículo recientemente publicado sobre Datos Científicos que describe estos datos. «Se necesita aprobación ética, ayuda del departamento de Tecnologías de la Información, conocimientos técnicos y clínicos. Hemos tenido en cuenta todo eso».

La base de datos, Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC), alberga datos sobre alrededor de 40.000 pacientes admitidos en UCIs en el Centro Médico Beth Israel Deaconess desde el año 2000. Los datos se desidentificaron para ajustarse a la Ley de Transferibilidad y Responsabilidad del Seguro Sanitario, y aquellos investigadores que estén interesados deberán firmar un acuerdo sobre el uso de los datos prometiendo que no los utilizarán para ningún fin ilícito, entre otras garantías. Los datos recopilados incluyen constantes vitales, medicaciones, mediciones de laboratorio, observaciones y notas de los profesionales sanitarios, balance de líquidos, códigos de procedimiento, códigos de diagnóstico, informes de imágenes, duración de la estancia hospitalaria, datos de supervivencia y otros.

Además de facilitar los datos, el laboratorio ha creado un repositorio de código abierto para permitir a los investigadores desarrollar y reutilizar el código analítico de forma colaborativa. Tom Pollard, uno de los co-autores del artículo, apunta que cuando los datos y el código se comparten de forma conjunta, los estudios se vuelven completamente reproducibles, y dice que la colaboración es la clave del conocimiento avanzado. «Compartir este código y estos datos ayuda a avanzar el trabajo de los investigadores de todo el mundo, desde estudiantes de primer año hasta académicos experimentados. Creemos que juntos podemos lograr mucho más de lo que podríamos hacer en grupos cerrados».