Progresele
tehnologice din ultimele decenii au făcut posibilă numărarea mișcărilor
miliardelor de stele, de exemplu, sau a tuturor plantelor dintr-un câmp
agricol, monitorizarea fazelor detaliate ale dezvoltării embrionului și multe
altele. Acumularea datelor colectate prin astfel de măsurători dau naștere
„numerelor mari“ (big data), atât de mari încât nu pot fi stocate decât
în așa-numiții „nori“ (clouds).
Analiza
informației din big data scoate în evidență observații și concluzii care
nu sunt aparente la investigarea aceluiași fel de date, dar de un volum mult
mai mic. Aplicarea big data a devenit explozivă în ultimii ani în
domenii precum cercetarea științifică. Și aplicațiile în biologie și medicină
aduc cu repeziciune progrese mari în studiul fenomenelor biologice, înțelegerea
mecanismelor bolilor, aplicarea tratamentului celui mai adecvat, folosirea și
supravegherea sistemelor medicale naționale și în cercetarea medicală și
farmacologică.
Conectând
datele de mișcare a populației cu identificarea unor prime focare de
îmbolnăvire se pot preveni epidemii, cu economii uriașe de vieți și resurse.
Locuitorii din zonele de mare risc pentru boli foarte periculoase (dengue,
Ebola etc.) primesc gratuit telefoane mobile, pe care sunt înregistrate
aplicații care permit înregistrarea zilnică a parametrilor vitali. Grupe mari
de populație transmit aceste date la marile centre de analiză epidemiologică,
unde sunt prelucrate, acest lucru permițând pronosticarea șanselor pentru
potențialele răspândiri.
Una dintre cele
mai de nebănuit beneficii ale aplicării big data în munca medicilor este
acea că medicina curativă poate fi schimbată din tratarea bazată pe efectul
mediu al bolii și al medicamentelor în varianta tratamentului individualizat,
care se sprijină pe argumentele observațiilor anterioare făcute pe mase largi
de indivizi cu similitudini de sex, vârstă, stil de viață, localizare
geografică și structură genetică. Medicina curativă va deveni personalizată,
medicamentele cele mai utile vor fi selectate din vreme și cele care nu vor
avea eficacitate vor fi excluse, prin studiile genomice.
Într-un
departament de spital, cum ar fi serviciul de terapie intensivă, pentru fiecare
afecțiune se dezvoltă un plan de acțiune bazat pe concluziile rezultate din
analiza unui imens număr de cazuri anterioare, plan aplicat din prima zi de
internare. Din acesta, rezultă cea mai eficientă formă de tratament pentru
afecțiunea în cauză, cu cele mai bune rezultate, cea mai scăzută spitalizare și
costul cel mai mic. Dacă bolnavii cu aceeași afecțiune ar fi tratați în alt
mod, cu metode care diferă de la medic la medic, rezultatele ar fi tot atât de
diferite precum cele din cohortele analizate, din a căror experiență s-au
extras concluziile care au generat planul de acțiune unic cel mai potrivit.
Un mare ajutor
în acumularea datelor care duc la obținerea big data vine de la
telemedicină. Practicarea medicinii de la distanță și colectarea de date poate
ajunge la o scară până nu demult neimaginabilă.
Până de curând,
statisticile medicale lucrau prin colectarea informației de la un număr limitat
de subiecți (chiar dacă era vorba de câteva zeci de mii, așa cum se întâmplă în
marile trialuri internaționale), ca apoi concluziile obținute să se
extrapoleze, prin prelucrarea statistică a informațiilor prelevate de la grupul
în cauză. Aceste date erau aplicate apoi marii majorități a populației, de la
care nu se obținuseră niciun fel de date. Cu tehnica big data se va
abandona statistica medicală clasică și se vor obține date de la populații
întregi, ajungându-se astfel mult mai aproape de adevăr.
Având acces la big
data, medicina poate ajunge mai timpuriu la stadiul în care principala ei
formă de acțiune va fi cea preventivă. Semnele foarte precoce ale afecțiunilor
grave vor putea fi depistate pe scară mare, iar terapia va fi aplicată cu mult
înainte de îmbolnăvirea clinică. Va fi redusă nevoia de prezentare la
serviciile de urgență, iar spitalizările și costurile vor fi mult mai scăzute.
Cu noile
generații de monitoare extra- și intracorporale, care transmit continuu,
acumularea de date de la miliarde de indivizi ar putea procura informații
despre sănătate, care ne-ar face să înțelegem într-un singur an mai mult decât
am înțeles într-o sută de ani despre mecanismul, evoluția și consecințele
bolilor. Iar medicina se va modifica, prin analiza big data, în toate
compartimentele ei, de la epidemiologie și fiziopatologie la cercetarea
genetică, farmacodinamică, la
înțelegerea stării de sănătate și boală, precum și la o cunoaștere mai bună a
intimității proceselor de îmbătrânire.
La gradul de
complexitate care rezultă din strângerea de date în numere foarte mari, este
posibil ca identificarea unei anumite secvențe să devină o metodă universală de
abordare a unei amenințări în prezent ignorate. Este foarte posibil ca analiza
tuturor bătăilor cardiace ale unui individ uman considerat sănătos să depisteze
un model care anunță un infarct miocardic peste câteva săptămâni. Sau că
modificări subtile de temperatură a corpului asociate cu o schimbare a
sudorației și mici alterări ale parametrilor vitali ar putea fi combinația de
semne care dă voie să se depisteze o stare de toxemie sau septicemie înainte de
apariția primelor simptome.
Cercetătorii
își pun speranțe și în ceea ce ar putea rezulta din prelucrarea acestor date
primare sub forma analizelor cu metadate. Descoperiri încă neanticipate și
poate chiar parțial întâmplătoare ar putea rezulta de aici și ele ar putea fi
de aceeași importanță cu cele mai mari descoperiri din istoria medicinii
trecute.
Sursele de date
către serverul în care se strâng informațiile sunt toate unitățile
medicale (cabinete, policlinici, spitale, ambulanțe), serviciile de asigurări,
indivizii care transmit prin aplicații ale aparatelor electronice de tip
computere mobile (telefoane inteligente), departamentele de cercetare medicală,
cei care poartă senzori transmițători și serviciile lor de monitorizare. Imensa
cantitate de date este supusă unui proces de ordonare și analiză, rezultând
într-o masă informativă cu atât mai utilă și mai prețioasă cu cât are
dimensiuni înalte la categoriile volum, viteză, varietate, veracitate și
valoare.
Aplicarea big
data în cele mai multe domenii de activitate umană, inclusiv medicină, este
la început. Un început care ar putea reprezenta primii pași într-o poveste de
succes a umanității, cu rezultate enorme.
