Por Daniela Chueke. EyeFor Pharma.

Está claro que las compañías farmacéuticas están enfrentando grandes retos y que en mayor o menor medida, todas se han acostumbrado a manejarse en complejos. Pero todavía parecen estar lejos de poder descansar en sus conquistas. Entre los factores que provocan mayor incertidumbre se encuentra el impacto de la tecnología. Y, como es de esperar, el alcance de los cambios tecnológicos, en los años próximos, continuará creciendo y generando cambios que podrán ser drásticos e imprevisibles. En este escenario los gurúes económicos coinciden en que sólo una cosa puede darse por cierta: el futuro está en el manejo de los datos. Lo que se conoce como Big Data y su análisis: el Business Intelligence o Data Analytics.

Ahora bien: ¿Está lista la industria farmacéutica para obtener algún beneficio concreto en el análisis de los ilimitados volúmenes de datos que se manejan en los sistemas de información actuales?

El Big Data sigue aumentando

El universo de datos disponible crece cada día, las fuentes se multiplican, en todas las ciencias habrá nuevos procesos de descubrimiento y esto ya está pasando en el sector de la salud.

La información clínica de los pacientes ya se puede asociar a nuevos sensores como los smartphones y aplicaciones móviles y en un futuro no muy lejano se podrán refinar los diagnósticos y los resultados de los tratamientos a partir de evidencias obtenidas del mundo real; también se elevará la eficiencia de los ensayos clínicos y contribuirá a una mejor gestión del riesgo y la seguridad de los mismos.

Big Data es un concepto del cual se viene hablando hace tiempo; se refiere al procesamiento y análisis de volúmenes de datos vertiginosos. Analizar estas “toneladas digitales de datos” es todo un desafío. Las herramientas tradicionales no pueden hacerlo y hacerlo en si requiere de herramientas preparadas para tal fin y potentes. Spotfire es una suite de herramientas con capacidades de Big Data y su director, Estanislao Yrigoyen nos explica: “Estas toneladas digitales de datos se generan en algún momento y muy posiblemente sea en ese preciso instante de su generación cuando sea más efectivo actuar basados en esa información. A esta capacidad de actuar en ese preciso instante la llamamos “Real Time” y representa la capacidad de potenciar la toma de decisiones en tiempo real”. En medicina, en áreas como cirugía o urgencias, se toman medidas constantemente segundo a segundo – minuto a minuto. “Si esa información es analizada en el mismo momento que se está obteniendo y se complementa con la información analizada previamente, de la cual hemos extraído conocimiento y se presenta al profesional como una alerta de la posibilidad de que ocurra un evento, podríamos potenciar la toma de una decisión efectiva”, analiza.

Como ocurre con una aplicación de Spotfire que permite poder alertar al médico de terapia de que un paro cardíaco podría ocurrirle a un determinado paciente en unos de 3 minutos ya que su estado actual y el conocimiento disponible indican que hay una muy alta chance de que ocurra esta situación. Esto no solo potenciaría la toma de una decisión rápida y adecuada, sino que extremaría la efectividad de las mismas y tal situación salva vidas. Con Real Time Data Analysis esto puede lograrse, ya que una herramienta Real Time como Spotfire Event Analytics puede tomar la información desde los monitores cardiacos y respiratorios. Nutrirse con la información particular del paciente y alimentar a modelos matemáticos que disparen estas alarmas. Estos modelos son “aprendidos” por la aplicación a partir de los datos almacenados y potenciados con los datos que están llegando en línea.

Otro ejemplo, un poco más tradicional del uso de big data en tiempo real es el de una persona que se acerca a una sucursal de la empresa de medicina prepaga (o su seguro de salud) a solicitar un alta. La persona ofrece sus datos. Una herramienta Real Time permite responder con la mejor opción al cliente de manera tal de maximizar su satisfacción y la rentabilidad de la empresa al mismo tiempo.

En la décima Jornada de Informática en Salud realizadas a fines de noviembre en Buenos Aires, organizadas por el Hospital Italiano, el tema se trató en varios paneles.

Diego Machena, Director en KMG para Argentina y Chile – Premier Partner IBM Analytic, propuso redefinir Business Intelligence como herramienta para el negocio. Los datos son la base de ventajas competitivas, tanto los datos como su transformación en información, y el talento de las personas, es donde deben mirar las empresas para ser exitosas y cambiar el curso de las decisiones operacionales. La herramienta que utiliza la compañía es la solución conocida como Watson Analytics de IBM que permite procesar los datos con la construcción sencilla de infografías y dashboards. “La nube es el motor de crecimiento del negocio”, concluyó Machena.

Sobre las características específicas de computación cognitiva Watson Health de IBM, en las mismas Jornadas, habló Sylvie Marcy de IBM, explicó acerca del impacto para el cuidado de la salud que puede producir una herramienta que la computación cognitiva. Este es el nuevo desafío de Watson (la supercomputadora inteligente) y en ese sentido su uso facilita la labor de los profesionales de la salud. “Al realizar operaciones cognitivas similares a los procesos que ejecuta el cerebro humano Watson sabe qué información buscar”, explicó. La solución permite abordar el infinito flujo de datos no estructurados, desde determinantes sociales a información extraclínica de los pacientes y los conocimientos actuales respecto a la razón de su consulta. “Watson está entrenado para procesar lenguaje natural, aunque por el momento la solución está disponible únicamente en inglés. Se está trabajando en desarrollarla en español”, respondió ante la inquietud de un participante.

Qué rumbo tomar en el sector farmacéutico?

Para las empresas tradicionales que operan en mercados maduros encontrar una oportunidad de innovar utilizando los Big Data puede ser un gran desafío que genere una crisis de crecimiento. Están por un lado los que apuestan al futuro de la tecnología y proponen invertir y asumir riesgos mientras que están los líderes más tradicionales que prefieren continuar con modelos viejos pero seguros, al menos hasta que no quede otra opción que el cambio.

El dilema está en qué camino tomar ya que quedarse en el lugar de siempre significa retroceder. La necesidad de obtener beneficios significativos en los negocios está basada en la optimización de los procesos operativos existentes.

Recientemente, el Sillicon Valley Bank en su Big Data Summit destacó que el desafío de los datos en la actualidad es enorme. Existe una diferencia de maduración en las posibilidades que brinda el Big data según los mercados verticales analizados. La madurez es más elevada en los mercados de menor dimensión como la publicidad y los viajes y se encuentra en sus estadios iniciales en los grandes mercados como los servicios financieros y la salud.

Según el informe existen dos impedimentos significativos para la inversión en Big Data en estos mercados: la regulación y la posibilidad de la captura de datos, que en estos sectores son más confidenciales. Sin embargo continúan siendo los escenarios más perseguidos por los inversores tecnológicos. Un dato que para la industria farmacéutica seguramente puede calificarse de Big.

Previsiones para tener en cuenta.

Uno de los principales expertos del mundo en Big Data es Steve Allan, CFA Head of Analytics en SVB Analytics. Las siguientes son sus previsiones:

• Estamos al borde de una disrupción de Big Data a una escala masiva en todas las industrias.
• La colección de Big Data está siendo impulsada por el rápido crecimiento de la Internet de las cosas (IoT) y los dispositivos móviles.
• El almacenamiento de datos, la informática y los costos de ancho de banda han caído dramáticamente, la eliminación de las barreras de acceso a las tecnologías de la información está sentando las bases para la infraestructura de Big Data.
• Los inversores de riesgo empiezan a ver que ahora ha llegado el momento de crear valor mediante la inversión en la capa de aplicación, esto es aprovechar de manera efectiva la última década del desarrollo de la infraestructura de profundidad: el análisis de datos en tiempo real.
• Las inversiones de riesgo inicialmente se centraron en industrias de baja fricción, como la publicidad. Pero el capital está ahora buscando los retornos prometidos en industrias de alto valor, incluyendo salud, servicios financieros, energía, agricultura y seguridad e inteligencia.
• Como los impedimentos de infraestructura desaparecen y nuevas herramientas analíticas proliferan, los datos originarios serán los más valiosos. En el futuro, ostentar la propiedad de los datos creará una mayor ventaja competitiva.

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