El 26 de octubre de 2016 se realizó la primera edición de los Diálogos para el Desarrollo "Big Data aplicada a la Salud" en la Sala de Seminarios "Aldo Ferrer" del Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación (CIECTI). La iniciativa es impulsada por el CIECTI con el objetivo de contribuir al sistema de innovación nacional, dando lugar a procesos innovadores con impacto socioeconómico. En esta edición se buscó alcanzar la cooperación entre productores y usuarios de grandes datos, delineando ejes de discusión sobre las oportunidades y los desafíos en el aprovechamiento de Big Data en Salud.

La actividad arrojó diversos enfoques sobre el abordaje de la problemática planteada, los cuales admiten diferentes niveles de clasificación de acuerdo al grado de especificidad o generalidad de los mismos. Asimismo, reflejó la necesidad de crear capacidades para una adecuada generación y gestión de la Información, en un contexto de alta complejidad como es el del sistema de salud argentino. Por lo tanto, consideramos importante documentar la experiencia y proponer un marco conceptual de trabajo que permita ordenar futuras líneas de trabajo. El presente documento constituye el primer borrador circulado entre los participantes y referentes del tema y se encuentra en revisión y elaboración.

1. Introducción El término Big Data se implementa a partir del año 2005 como expresión de una nueva fase del paradigma intensivo en información y comunicación. Junto a la computación en la nube e Internet de las Cosas (Internet of Things – IoT), constituyen la tercera plataforma de tecnología digital (CEPAL, 2015). Se trata de una nueva fase del paradigma intensivo en información y comunicación, precedida desde el comienzo del nuevo siglo por las innovaciones tecnológicas y los dispositivos digitales. Este período está caracterizado por un incremento exponencial en la cantidad y diversidad de datos digitales disponibles en tiempo real, producto de un mayor uso de equipos tecnológicos en la vida diaria, permitiendo alcanzar un mejor conocimiento del comportamiento humano y su entorno (UN Global Pulse, 2012). El aprovechamiento de los datos digitalizados en mayor frecuencia y variedad para la toma de decisiones, presenta desafíos significativos para la sociedad.

En el caso de salud, los datos digitales provienen de registros médicos electrónicos e imágenes, aunque también pueden considerarse datos farmacológicos, ambientales y hábitos de los pacientes, entre otros (Chen et al 2012; Manyika et al, 2013; Kambatla et al, 2014; Kayyali et al, 2013). De esta manera, Big Data permitiría mejorar la capacidad de respuesta del sistema de salud pública, incrementar la detección temprana de enfermedades y reducir los tiempos de investigación médica, o bien, avanzar hacia una medicina personalizada utilizando los datos de pacientes. Las mejoras en productividad se alcanzarían a partir de la reducción de costos por tratamientos poco efectivos, efectos adversos, errores médicos y criterios sesgados hacia intervenciones no adecuadas; y mejoras en la identificación de patrones en las patologías, monitoreo remoto de los pacientes y sistemas personalizados.

En Argentina, PAMI viene desarrollando el programa ITPAMI donde se promueve la recolección y análisis de datos para una mejor atención y mayor transparencia en el tratamiento de adultos mayores. El impacto de esta política sobre la comunidad es de gran envergadura dada la dispersión geográfica y la dimensión del organismo. El aprovechamiento de grandes datos permitió mejorar la atención médica, detectar fraudes de prestadores, reducir los costos de tratamientos, digitalizar las historias clínicas y mejorar el acceso de los pacientes a sus propios datos, brindando seguridad en la administración de los mismos. 

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