Patología respiratoria en la era del big data

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W. Edwards DemingIntroducciónEl big data puede definirse mediante 3 «V»: volumen, variedad y velocidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235">1–3</a>. La primera hace referencia a la enorme cantidad de datos, de crecimiento exponencial, que, en el caso de la patología respiratoria, puede proceder de las historias clínicas electrónicas (HCE), de los dispositivos electrónicos que manejan los pacientes, de sensores, de los medios sociales y de otras bases de datos regionales o nacionales que aportan diferentes informaciones poblacionales. De la heterogeneidad de estos datos se extrae la segunda constante del big data, la variedad. Por último, la velocidad hace referencia a la rapidez con la que la información es producida y recogida, lo que permite analizar el estado de salud individual y poblacional, mejorar el abordaje temprano de cada paciente y tomar decisiones casi en tiempo real en cuanto a la distribución de los recursos. Teniendo en cuenta que en Europa el gasto asociado a la patología respiratoria supone el 6% del presupuesto sanitario<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">4</a>, mejorar el abordaje clínico, y la distribución y planificación de los recursos gracias al análisis de los datos generados por los pacientes repercutirá, no solo positivamente sobre estos, sino también sobre la eficiencia del sistema sanitario.Con el fin de revisar el estado del arte del big data en patología respiratoria se ha realizado una búsqueda bibliográfica de artículos publicados entre 2012 y 2019 utilizando como motores de búsqueda Pubmed, Scopus y Web Of Science (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>).<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>Aplicaciones del big data en la EPOCFrente a una metodología clásica, como fue la utilizada en el estudio ECLIPSE<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255">5,6</a>, Serra-Picamal et al., en un estudio de big data llevado a cabo en Cataluña, seleccionaron a 17.555 pacientes hospitalizados por primera vez por EPOC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265">7</a>. Este estudio, gracias al análisis de macrodatos, permite describir 4 diferentes trayectorias del paciente EPOC tras la primera hospitalización (EPOC frágil, EPOC con reingreso precoz, EPOC con reingreso y EPOC sin reingreso), cada una de ellas con un perfil clínico y pronóstico propio. Otro de los trabajos big data más representativos hasta la fecha es el de Souliotis et al., que establece una cohorte EPOC a partir de los datos de Central Unit of Prescriptions Processing (KMES), la mayor aseguradora social de Grecia y que incluye a más del 90% de la población<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270">8</a>. Este estudio proporciona los datos poblacionales necesarios para mejorar la prescripción farmacológica según la edad, el sexo y los tratamientos previos. Siguiendo esta idea, Kuilboer et al. publicaron los resultados de AsthmaCritic (Holanda), un sistema de apoyo para la toma de decisiones que tiene el objetivo de mejorar la práctica clínica en atención primaria para asma y EPOC mediante un algoritmo basado en los datos recogidos por el clínico en la HCE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275">9</a>. En otro campo, el análisis big data de Qiu et al. estudia el impacto de la contaminación ambiental en las exacerbaciones (hospitalizaciones) de EPOC (cohorte de 54.966 pacientes), encontrando una relación positiva para niveles elevados de PM25, PM10 y SO2 en los días previos al ingreso. La asociación en pacientes de edad avanzada (>80 años) fue mayor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280">10</a>. Además, este estudio recogió la temperatura media diaria, objetivando interacciones entre los niveles de contaminación y las temperaturas bajas, de manera que concentraciones altas de PM y temperaturas bajas se asociaron con el mayor riesgo de hospitalización entre la población EPOC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280">10</a>. Estos hallazgos concuerdan con los de Lee et al., en cuya cohorte big data de pacientes EPOC las bajas temperaturas, la humedad, las concentraciones elevadas de PM10 y las infecciones víricas se asociaron con el aumento de las exacerbaciones; sugiriendo además que el frío potencia el efecto de estas dos últimas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285">11</a>. En Europa (Polonia), Zakowska et al. han iniciado un estudio big data con análisis de datos demográficos, sociales, sanitarios, económicos y ambientales con el objetivo de identificar asociaciones múltiples entre estos factores y las exacerbaciones de EPOC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290">12</a>.Recientemente se ha publicado el primer estudio que ha analizado la situación de la EPOC en España, utilizando metodología de big data, a partir de los datos capturados de registros clínicos electrónicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295">13</a>. Con la popularización de esta tecnología es factible identificar los problemas reales en una población, implementar proyectos que ayuden a mejorar la práctica clínica y, simultáneamente, una monitorización continua de los resultados.Aplicaciones del big data en el asmaEn el asma también existe heterogeneidad, con diferentes endotipos y fenotipos que modifican la respuesta al tratamiento<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0300">14,15</a>. Sin embargo, los estudios realizados hasta la fecha con el objetivo de identificar las alteraciones genéticas responsables de los endotipos no han obtenido resultados concluyentes, en parte porque se necesitan grandes bases de datos para poder establecer relaciones significativas, pero también porque las interacciones genéticas pueden ser múltiples, sin estar un solo gen asociado con un fenotipo concreto. A pesar de ello, un estudio sobre 1.173 pacientes sí relaciona el gen CDHR3 con un aumento de la susceptibilidad a asma en general y a las hospitalizaciones tempranas en particular<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">16</a>. El futuro del big data es prometedor en este campo. El análisis de grandes cantidades de datos no requiere la estratificación de los pacientes y es capaz de integrar información genética, biológica, medioambiental y fenotípica si se dispone de las herramientas computacionales necesarias para analizarlos. Este abordaje supone una ventaja importante en el estudio de las ómicas y de los biomarcadores. En el momento de esta revisión no se ha encontrado ningún estudio de big data realizado con dicho objetivo, pese a que sí existen estudios multicéntricos a nivel europeo como U-BIOPRED (Unbiased Biomarkers for the Prediction of Respiratory Disease), que emplean el abordaje de la medicina de sistemas para identificar los mecanismos subyacentes al asma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">17</a>.Aplicaciones del big data en el SAHSEl potencial del big data en el SAHS es enorme, ya que la información producida por los pacientes se puede recoger desde diversas fuentes: estudios de sueño, equipos de CPAP, dispositivos electrónicos, encuestas y formularios, HCE, biomarcadores y datos genéticos. Actualmente la base de datos genéticos más amplia (International Sleep Genetic Epidemiology Consortium) recoge aproximadamente 25.000 registros, pero se estima que esta muestra solo es la décima parte de la necesaria para identificar variantes genéticas poco frecuentes que expliquen la variabilidad interindividual<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245">3</a>. Para obtener y manejar grandes volúmenes de datos genéticos que, además, deben integrarse con los datos clínicos para extraer conclusiones, el National Institute of Health (NIH) creó la iniciativa Big Data to Knowledge (BD2K), que pretende facilitar el acceso a la información y favorecer el desarrollo de los métodos analíticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320">18</a>. De forma similar, en España, la SSN (Spanish Sleep Network) puso en marcha BIOSSAHS, un proyecto en el que se recogen datos clínicos y muestras biológicas con el objetivo de avanzar en la identificación de nuevos biomarcadores y en la caracterización fenotípica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">19</a>.Respecto a la asociación de las diferencias interindividuales con las comorbilidades del SAHS, Mohklesi et al. llevaron a cabo un estudio de big data en EE.UU. con 1.704.905 pacientes y un grupo control, concluyendo que la HTA, la diabetes mellitus, la cardiopatía isquémica, la depresión, la obesidad mórbida, las arritmias, la insuficiencia cardiaca congestiva y el IAM son comorbilidades más frecuentes en el SAHS que en la población general. Dichas asociaciones se conocían previamente, pero este estudio confirma la relación con mayor precisión y aporta, en contraposición con otras cohortes tradicionales, nuevas asociaciones específicas en subgrupos de pacientes poco estudiados hasta la fecha: mujeres y diferentes rangos de edad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330">20</a>. En Europa, a partir de la European Sleep Apnea Database (ESADA), también se trabaja en la identificación de fenotipos clínicamente relevantes y en su relación con las comorbilidades, destacando la caracterización de pacientes en función de los patrones de sueño (hipersomnolencia diurna vs. síntomas de insomnio)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335">21</a>.Con el objetivo de encontrar factores predictivos de finalización del tratamiento con CPAP e identificar fenotipos de pacientes que pudieran beneficiarse de otros abordajes, Woehrle et al. recogieron los datos de 98.329 pacientes que iniciaron el tratamiento con CPAP entre 2009 y 2014 a partir del ResMed Healthcare, una de las empresas prestadoras de servicios de CPAP alemana. Se describe que el 12% abandonó el tratamiento en el primer año y se encontró una relación en «U» entre los pacientes, siendo que los más jóvenes (<30 años) y mayores (>80 años) tienen las tasas más altas de discontinuación. Otros factores relacionados con el cese de la CPAP fueron: el sexo femenino, la sanidad pública y que el primer tratamiento fuera CPAP<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340">22</a>. Con objetivos similares, Turino et al. analizaron la heterogeneidad entre todos los pacientes con SAHS tratados con CPAP en Cataluña e identificaron 6 subgrupos diferentes en cuanto a comorbilidades asociadas, mortalidad y utilización de los recursos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">23</a>. Es muy probable que la expansión de los biomarcadores y las mejoras en el análisis de datos procedentes de dispositivos electrónicos, estudios de sueño, CPAP, etc., todo ello en el contexto de la integración de big data, tengan un impacto significativo sobre el manejo de los pacientes en la medicina del sueño<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350">24</a>.Aplicaciones del big data en el cáncer del pulmónEsfuerzos similares dirigidos a optimizar el manejo de los pacientes mediante big data se han realizado también en otras entidades como el cáncer de pulmón. La base de estas intervenciones es que la agregación de múltiples parámetros (biomarcadores, pruebas de imagen u otros), HCE y protocolos de manejo permite el desarrollo de herramientas inteligentes que apoyen y faciliten la toma de decisiones, tal y como se objetiva con el modelo desarrollado por Wu et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355">25</a>. Continuando con la aplicación de esta herramienta en la práctica clínica, Murphy et al. presentan un algoritmo capaz de identificar red flags en los informes radiológicos y alertar al clínico cuando un paciente está sufriendo retrasos en el diagnóstico que pueden comprometer el pronóstico. La sensibilidad fue del 99%, la especificidad del 38%, el VPN del 97% y el VPP del 61%, concluyendo que el algoritmo es capaz de identificar, entre grandes cantidades de datos radiológicos e HCE, casi todos los retrasos diagnósticos y mejorar de forma coste-efectiva el manejo de los pacientes con imágenes sugestivas de malignidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360">26</a>.El volumen de big data producido por estos pacientes permite el desarrollo del aprendizaje automático o machine learning, cuyo cometido es analizar los datos mediante algoritmos computacionales que permitan clasificar, predecir y segmentar la información para extraer conclusiones no disponibles para el ojo humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365">27</a>. Con este objetivo ya se han desarrollado sistemas CADe (computer-aided detection) y CADx (computer-aided diagnosis) que permiten cuantificar y calificar las apodadas como características radiómicas, para mejorar el diagnóstico por imagen. Actualmente existen otros sistemas de machine learning aplicables al diagnóstico histológico, tratamiento y pronóstico de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365">27</a>.Big data multidisciplinar en patología respiratoriaLa aparición de herramientas computacionales cada vez más potentes permite que el análisis de big data pueda agregar no solo información clínica o médica, sino también otra serie de datos no relacionados, como variables socio-ecológicas y ambientales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370">28</a>. Qiu et al. estudiaron durante un año (2015) el número de hospitalizaciones por causa respiratoria en 17 ciudades de Sichuan Basin (China), en relación con los niveles diarios de PM2.5, PM10, NO2 y SO2. Del total, 115.788 hospitalizaciones fueron debidas a infecciones del tracto respiratorio superior, 152.537 a neumonía, 207.770 a EPOC y 16.986 a asma. Se concluye que el aumento de las concentraciones de contaminantes incrementa el riesgo de ingreso por patología respiratoria, sin encontrarse diferencias entre sexos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">29</a>. Estos resultados fueron consistentes con los obtenidos previamente por Scarinzi et al. en un estudio en 25 ciudades italianas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380">30</a>. Además, la inclusión de grupos poblacionales de edades extremas permitió corroborar que los niños y pacientes de edades avanzadas son más vulnerables a los efectos de los contaminantes ambientales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">29</a>. En el estudio de Kuo et al. (cohorte de big data) se explora la interacción particular del asma en niños y la contaminación, concluyendo que el factor con mayor impacto en exacerbaciones es el O3 y que existen variaciones estacionales (pico de hospitalización en primavera)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385">31</a>. Los resultados de estos estudios nos indican que con la agregación de datos ambientales y clínicos se pueden extraer conclusiones que pueden mejorar el manejo y reducir las hospitalizaciones.Otro ejemplo de análisis big data multidisciplinar es el de Dwyer-Lindgren et al., que con el empleo de datos socio-ecológicos, demográficos, geográficos y clínicos estudiaron las diferencias en mortalidad de las enfermedades respiratorias crónicas entre los diferentes estados de EE.UU.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0390">32</a>. En esta línea Mannino y Sanderson realizan un análisis descriptivo de las asociaciones geográficas de cada una de las entidades con los patrones de mortalidad, de modo que la identificación de factores de riesgo permite implementar medidas de salud pública específicas en cada estado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0395">33</a>.Modelos predictivos y análisis en el mundo realLas estrategias encaminadas a mejorar el pronóstico de los pacientes con patología respiratoria convergen en intentar disminuir la tasa de exacerbaciones, el empeoramiento clínico y las complicaciones de la enfermedad. Los datos recogidos en múltiples fuentes de big data pueden contribuir en la identificación de «biomarcadores digitales»<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400">34</a> que sirvan como predictores de futuras exacerbaciones.Revisando la literatura se han encontrado algunos modelos que reúnen las características descritas, dentro de los cuales cabe destacar el de Ram et al., un modelo predictivo para asma que introduce como nuevas fuentes de big data las búsquedas en Google, Twitter y sensores ambientales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">35</a>, partiendo del antecedente de Google Flu Trends y su capacidad de estimar la actividad de la epidemia gripal<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0410">36,37</a>. Este modelo es capaz de predecir en tiempo real el número de pacientes con asma que acudirán a urgencias con un 70% de precisión<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">35</a>. Los autores ya han puesto en marcha un nuevo estudio para validar los resultados en un área geográfica más amplia y durante más tiempo.Otros ejemplos son el de Fishe et al., que estudian variables clínicas, demográficas y socio-ecológicas para identificar características prodrómicas de asma, ACO y EPOC con el objetivo de mejorar el diagnóstico precoz de estas entidades en base a modelos predictivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370">28</a>; o el de Lynch et al., que analizan las posibilidades de aplicación del machine learning a la predicción de la supervivencia de los pacientes con cáncer de pulmón<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420">38</a>. De forma similar, el aprendizaje automático también se comienza a emplear en la predicción de la respuesta al tratamiento<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240">2,39,40</a>. El potencial de estos modelos queda patente, pero también se intuye que la cantidad de variables necesarias para que la predicción sea eficaz excede en número a lo manejable en la práctica clínica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0435">41</a>.La práctica clínica genera interrogantes a una velocidad y complejidad tales que se hace necesaria una nueva forma de llevar a cabo la investigación médica. La reciente epidemia por el virus SARS-Cov-2 es un buen ejemplo de esta necesidad. Esta experiencia hace necesario un nuevo abordaje que sea compatible con la actividad asistencial y que, a su vez, dependa de la misma, todo ello con el objetivo de responder con la mayor evidencia y rapidez a preguntas centradas en el paciente. De este modo, la información del mundo real, la generada durante el proceso asistencial, debe ser recogida y analizada para proporcionar evidencia del mundo real<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440">42</a>. Esta forma de trabajo, además de transformar la relación entre el clínico y la investigación, resulta la mejor fuente de evidencia posible para tomar decisiones clínicas. El volumen, la velocidad, la variedad y la veracidad de la información del mundo real que promete el big data permite diseñar estudios observacionales y experimentales como el CleanUP-IPF trial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0445">43</a>, el único ensayo clínico con estas características en el campo de la enfermedad pulmonar intersticial. Así, en los próximos años, la creación de cohortes extensas permitirá comparar la respuesta al tratamiento, todo ello a un coste radicalmente menor que la investigación actual.Nuevos abordajes: mHealth y eHealthA pesar de los avances terapéuticos, el pronóstico de los pacientes con enfermedades respiratorias crónicas sigue siendo pobre en comparación con otras entidades. Si bien se pueden identificar múltiples causas, la falta de adherencia al tratamiento es una de las principales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400">34</a>. Con el objetivo de mejorar dicha adherencia, se han desarrollado tecnologías digitales que permiten monitorizar al paciente, extraer resultados agregados y mejorar el tratamiento mediante el abordaje personalizado. Ejemplos de ello son los inhaladores electrónicos o smart inhalers, los servicios de mensajería, las herramientas para el autocontrol de la enfermedad, los nebulizadores con chip, los biosensores y los monitores remotos de parámetros fisiológicos, como el PEF o FeNO, contaminación ambiental, humedad, temperatura o de ejercicio físico. Estos dos últimos se encuadran dentro del término mHealth (Mobile Health), que hace referencia al uso de dispositivos móviles para mejorar la práctica clínica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245">3,44</a>. El potencial de esta tecnología contribuye a que empresas como Amazon, Apple o Google decidan introducirse en el sector sanitario con la creación de dispositivos médicos interconectados, centrados en las necesidades del consumidor y que, a día de hoy, ya pueden aplicarse en el control de la diabetes o enfermedades cardiovasculares<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0455">45,46</a>. En definitiva, existe potencial para identificar los comportamientos que requieren mejora, intervenir de forma efectiva y mejorar la adherencia y el pronóstico de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400">34</a>.ConclusiónEl big data aplicado a la patología respiratoria proporciona las herramientas necesarias para avanzar hacia la medicina personalizada, mejorar el pronóstico de los pacientes con enfermedades respiratorias crónicas, apoyar la labor clínica del médico, identificar grupos poblacionales en riesgo y para implementar medidas preventivas y actuaciones coste-eficientes a nivel regional y nacional. Sin embargo, es necesario comprender las implicaciones que tiene utilizar un análisis generador de hipótesis con el fin de tomar las medidas necesarias para que la evidencia generada sea clínicamente útil y significativa.FinanciaciónBeca UAH 2019/00003/016/001/005, Universidad de Alcalá, España.Conflicto de interesesLourdes Prats no refiere conflicto de intereses.José Luis Izquierdo ha recibido honorarios por asesoramiento, proyectos o ponencias de AstraZeneca, Bayer, Boehringer Ingelheim, Chiesi, Glaxo, Grifols, Smith Kline, Menarini, Novartis, Orion, Pfizer, Sandoz, y Teva." "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:16 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1444982" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0005" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1318385" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1444981" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0010" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1318384" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Aplicaciones del big data en la EPOC" ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Aplicaciones del big data en el asma" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Aplicaciones del big data en el SAHS" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Aplicaciones del big data en el cáncer del pulmón" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Big data multidisciplinar en patología respiratoria" ] 10 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Modelos predictivos y análisis en el mundo real" ] 11 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Nuevos abordajes: mHealth y eHealth" ] 12 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Conclusión" ] 13 => array:2 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Financiación" ] 14 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 15 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2020-05-26" "fechaAceptado" => "2020-07-03" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1318385" "palabras" => array:3 [ 0 => "Big data" 1 => "Patología respiratoria" 2 => "Inteligencia artificial" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1318384" "palabras" => array:3 [ 0 => "Big data" 1 => "Respiratory disease" 2 => "Artificial intelligence" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "Uno de los elementos claves en la medicina de la segunda década del siglo XXI es el crecimiento exponencial de la información producida por los pacientes que se debe no solo a la transición hacia la digitalización de las historias clínicas, sino también a la aparición de nuevas fuentes de información y a la capacidad de análisis e interpretación de las ya existentes. Se estima que la cantidad de información médica se duplica cada 2 años, lo que supone que en 2020 existirá 50 veces más información que en 2011. En este contexto, el manejo adecuado de grandes cantidades de datos o big data debe traducirse en nuevas iniciativas que mejoren el diagnóstico, tratamiento y pronóstico de los pacientes en el camino hacia la medicina personalizada.El concepto de personalización o de medicina de precisión cobra especial interés en la patología respiratoria crónica. En los últimos años la investigación en entidades como el asma, la EPOC, el cáncer o el SAHS se ha centrado en la identificación de alteraciones genómicas, moleculares, metabólicas y proteicas (biomarcadores). Su análisis mediante herramientas de análisis de big data permite dejar atrás los modelos centrados en la respuesta media al tratamiento, que a su vez resultan subóptimos para la mayoría, para dar paso a la respuesta individualizada. 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In this setting, these large amounts of data or «big data» must be properly managed to implement new initiatives that improve the diagnosis, treatment, and prognosis of patients on the path to personalized medicine.The concept of personalization or precision medicine is of special interest in chronic respiratory disease. In recent years, research in entities such as asthma, COPD, cancer, or SAHS has focused on the identification of genomic, molecular, metabolic, and protein changes (biomarkers). Big data analysis tools can be used to move on from models based on the mean response to treatment, which are suboptimal for most patients, to focus on the individualized response. 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Respiratory Disease in the Era of Big Data

Lourdes Pratsa, José Luis Izquierdoa,b,

Autor para correspondencia

joseluis.izquierdoa@uah.es

Autor para correspondencia.

a Departamento de Medicina y Especialidades, Universidad de Alcalá, Alcalá de Henares, España

b Neumología, Hospital Universitario de Guadalajara, Guadalajara, España

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    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">&#171;In GOD we trust&#44; all others must bring data&#187;</span>&#46; W&#46; Edwards Deming</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Introducci&#243;n</span><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> puede definirse mediante 3 &#171;V&#187;&#58; volumen&#44; variedad y velocidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">1&#8211;3</span></a>&#46; La primera hace referencia a la enorme cantidad de datos&#44; de crecimiento exponencial&#44; que&#44; en el caso de la patolog&#237;a respiratoria&#44; puede proceder de las historias cl&#237;nicas electr&#243;nicas &#40;HCE&#41;&#44; de los dispositivos electr&#243;nicos que manejan los pacientes&#44; de sensores&#44; de los medios sociales y de otras bases de datos regionales o nacionales que aportan diferentes informaciones poblacionales&#46; De la heterogeneidad de estos datos se extrae la segunda constante del <span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">variedad&#46;</span> Por &#250;ltimo&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">velocidad</span> hace referencia a la rapidez con la que la informaci&#243;n es producida y recogida&#44; lo que permite analizar el estado de salud individual y poblacional&#44; mejorar el abordaje temprano de cada paciente y tomar decisiones casi en tiempo real en cuanto a la distribuci&#243;n de los recursos&#46; Teniendo en cuenta que en Europa el gasto asociado a la patolog&#237;a respiratoria supone el 6&#37; del presupuesto sanitario<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#44; mejorar el abordaje cl&#237;nico&#44; y la distribuci&#243;n y planificaci&#243;n de los recursos gracias al an&#225;lisis de los datos generados por los pacientes repercutir&#225;&#44; no solo positivamente sobre estos&#44; sino tambi&#233;n sobre la eficiencia del sistema sanitario&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el fin de revisar el estado del arte del <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en patolog&#237;a respiratoria se ha realizado una b&#250;squeda bibliogr&#225;fica de art&#237;culos publicados entre 2012 y 2019 utilizando como motores de b&#250;squeda <span class="elsevierStyleItalic">Pubmed&#44; Scopus</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Web Of Science</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Aplicaciones del <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en la EPOC</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Frente a una metodolog&#237;a cl&#225;sica&#44; como fue la utilizada en el estudio ECLIPSE<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">5&#44;6</span></a>&#44; Serra-Picamal et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span>&#44; en un estudio de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> llevado a cabo en Catalu&#241;a&#44; seleccionaron a 17&#46;555 pacientes hospitalizados por primera vez por EPOC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Este estudio&#44; gracias al an&#225;lisis de macrodatos&#44; permite describir 4 diferentes trayectorias del paciente EPOC tras la primera hospitalizaci&#243;n &#40;EPOC fr&#225;gil&#44; EPOC con reingreso precoz&#44; EPOC con reingreso y EPOC sin reingreso&#41;&#44; cada una de ellas con un perfil cl&#237;nico y pron&#243;stico propio&#46; Otro de los trabajos <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> m&#225;s representativos hasta la fecha es el de Souliotis et al&#46;&#44; que establece una cohorte EPOC a partir de los datos de <span class="elsevierStyleItalic">Central Unit of Prescriptions Processing</span> &#40;KMES&#41;&#44; la mayor aseguradora social de Grecia y que incluye a m&#225;s del 90&#37; de la poblaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Este estudio proporciona los datos poblacionales necesarios para mejorar la prescripci&#243;n farmacol&#243;gica seg&#250;n la edad&#44; el sexo y los tratamientos previos&#46; Siguiendo esta idea&#44; Kuilboer et al&#46; publicaron los resultados de <span class="elsevierStyleItalic">AsthmaCritic</span> &#40;Holanda&#41;&#44; un sistema de apoyo para la toma de decisiones que tiene el objetivo de mejorar la pr&#225;ctica cl&#237;nica en atenci&#243;n primaria para asma y EPOC mediante un algoritmo basado en los datos recogidos por el cl&#237;nico en la HCE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a><span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span> En otro campo&#44; el an&#225;lisis <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> de Qiu et al&#46; estudia el impacto de la contaminaci&#243;n ambiental en las exacerbaciones &#40;hospitalizaciones&#41; de EPOC &#40;cohorte de 54&#46;966 pacientes&#41;&#44; encontrando una relaci&#243;n positiva para niveles elevados de PM<span class="elsevierStyleInf">25</span>&#44; PM<span class="elsevierStyleInf">10</span> y SO<span class="elsevierStyleInf">2</span> en los d&#237;as previos al ingreso&#46; La asociaci&#243;n en pacientes de edad avanzada &#40;&#62;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>80 a&#241;os&#41; fue mayor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; este estudio recogi&#243; la temperatura media diaria&#44; objetivando interacciones entre los niveles de contaminaci&#243;n y las temperaturas bajas&#44; de manera que concentraciones altas de PM y temperaturas bajas se asociaron con el mayor riesgo de hospitalizaci&#243;n entre la poblaci&#243;n EPOC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46; Estos hallazgos concuerdan con los de Lee et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span>&#44; en cuya cohorte <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> de pacientes EPOC las bajas temperaturas&#44; la humedad&#44; las concentraciones elevadas de PM<span class="elsevierStyleInf">10</span> y las infecciones v&#237;ricas se asociaron con el aumento de las exacerbaciones&#59; sugiriendo adem&#225;s que el fr&#237;o potencia el efecto de estas dos &#250;ltimas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46; En Europa &#40;Polonia&#41;&#44; Zakowska et al&#46; han iniciado un estudio <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> con an&#225;lisis de datos demogr&#225;ficos&#44; sociales&#44; sanitarios&#44; econ&#243;micos y ambientales con el objetivo de identificar asociaciones m&#250;ltiples entre estos factores y las exacerbaciones de EPOC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recientemente se ha publicado el primer estudio que ha analizado la situaci&#243;n de la EPOC en Espa&#241;a&#44; utilizando metodolog&#237;a de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#44; a partir de los datos capturados de registros cl&#237;nicos electr&#243;nicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46; Con la popularizaci&#243;n de esta tecnolog&#237;a es factible identificar los problemas reales en una poblaci&#243;n&#44; implementar proyectos que ayuden a mejorar la pr&#225;ctica cl&#237;nica y&#44; simult&#225;neamente&#44; una monitorizaci&#243;n continua de los resultados&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Aplicaciones del <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en el asma</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el asma tambi&#233;n existe heterogeneidad&#44; con diferentes endotipos y fenotipos que modifican la respuesta al tratamiento<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">14&#44;15</span></a>&#46; Sin embargo&#44; los estudios realizados hasta la fecha con el objetivo de identificar las alteraciones gen&#233;ticas responsables de los endotipos no han obtenido resultados concluyentes&#44; en parte porque se necesitan grandes bases de datos para poder establecer relaciones significativas&#44; pero tambi&#233;n porque las interacciones gen&#233;ticas pueden ser m&#250;ltiples&#44; sin estar un solo gen asociado con un fenotipo concreto&#46; A pesar de ello&#44; un estudio sobre 1&#46;173 pacientes s&#237; relaciona el gen CDHR3 con un aumento de la susceptibilidad a asma en general y a las hospitalizaciones tempranas en particular<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; El futuro del <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> es prometedor en este campo&#46; El an&#225;lisis de grandes cantidades de datos no requiere la estratificaci&#243;n de los pacientes y es capaz de integrar informaci&#243;n gen&#233;tica&#44; biol&#243;gica&#44; medioambiental y fenot&#237;pica si se dispone de las herramientas computacionales necesarias para analizarlos&#46; Este abordaje supone una ventaja importante en el estudio de las &#243;micas y de los biomarcadores&#46; En el momento de esta revisi&#243;n no se ha encontrado ning&#250;n estudio de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> realizado con dicho objetivo&#44; pese a que s&#237; existen estudios multic&#233;ntricos a nivel europeo como U-BIOPRED <span class="elsevierStyleItalic">&#40;Unbiased Biomarkers for the Prediction of Respiratory Disease&#41;</span>&#44; que emplean el abordaje de la medicina de sistemas para identificar los mecanismos subyacentes al asma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Aplicaciones del <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en el SAHS</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El potencial del <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en el SAHS es enorme&#44; ya que la informaci&#243;n producida por los pacientes se puede recoger desde diversas fuentes&#58; estudios de sue&#241;o&#44; equipos de CPAP&#44; dispositivos electr&#243;nicos&#44; encuestas y formularios&#44; HCE&#44; biomarcadores y datos gen&#233;ticos&#46; Actualmente la base de datos gen&#233;ticos m&#225;s amplia <span class="elsevierStyleItalic">&#40;International Sleep Genetic Epidemiology Consortium&#41;</span> recoge aproximadamente 25&#46;000 registros&#44; pero se estima que esta muestra solo es la d&#233;cima parte de la necesaria para identificar variantes gen&#233;ticas poco frecuentes que expliquen la variabilidad interindividual<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; Para obtener y manejar grandes vol&#250;menes de datos gen&#233;ticos que&#44; adem&#225;s&#44; deben integrarse con los datos cl&#237;nicos para extraer conclusiones&#44; el <span class="elsevierStyleItalic">National Institute of Health</span> &#40;NIH&#41; cre&#243; la iniciativa <span class="elsevierStyleItalic">Big Data to Knowledge</span> &#40;BD2K&#41;&#44; que pretende facilitar el acceso a la informaci&#243;n y favorecer el desarrollo de los m&#233;todos anal&#237;ticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46; De forma similar&#44; en Espa&#241;a&#44; la SSN <span class="elsevierStyleItalic">&#40;Spanish Sleep Network&#41;</span> puso en marcha BIOSSAHS&#44; un proyecto en el que se recogen datos cl&#237;nicos y muestras biol&#243;gicas con el objetivo de avanzar en la identificaci&#243;n de nuevos biomarcadores y en la caracterizaci&#243;n fenot&#237;pica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a><span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span></p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a la asociaci&#243;n de las diferencias interindividuales con las comorbilidades del SAHS&#44; Mohklesi et al&#46; llevaron a cabo un estudio de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en EE&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>UU&#46; con 1&#46;704&#46;905 pacientes y un grupo control&#44; concluyendo que la HTA&#44; la diabetes mellitus&#44; la cardiopat&#237;a isqu&#233;mica&#44; la depresi&#243;n&#44; la obesidad m&#243;rbida&#44; las arritmias&#44; la insuficiencia cardiaca congestiva y el IAM son comorbilidades m&#225;s frecuentes en el SAHS que en la poblaci&#243;n general&#46; Dichas asociaciones se conoc&#237;an previamente&#44; pero este estudio confirma la relaci&#243;n con mayor precisi&#243;n y aporta&#44; en contraposici&#243;n con otras cohortes tradicionales&#44; nuevas asociaciones espec&#237;ficas en subgrupos de pacientes poco estudiados hasta la fecha&#58; mujeres y diferentes rangos de edad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46; En Europa&#44; a partir de la <span class="elsevierStyleItalic">European Sleep Apnea Database</span> &#40;ESADA&#41;&#44; tambi&#233;n se trabaja en la identificaci&#243;n de fenotipos cl&#237;nicamente relevantes y en su relaci&#243;n con las comorbilidades&#44; destacando la caracterizaci&#243;n de pacientes en funci&#243;n de los patrones de sue&#241;o &#40;hipersomnolencia diurna vs&#46; s&#237;ntomas de insomnio&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el objetivo de encontrar factores predictivos de finalizaci&#243;n del tratamiento con CPAP e identificar fenotipos de pacientes que pudieran beneficiarse de otros abordajes&#44; Woehrle et al&#46; recogieron los datos de 98&#46;329 pacientes que iniciaron el tratamiento con CPAP entre 2009 y 2014 a partir del <span class="elsevierStyleItalic">ResMed Healthcare</span>&#44; una de las empresas prestadoras de servicios de CPAP alemana&#46; Se describe que el 12&#37; abandon&#243; el tratamiento en el primer a&#241;o y se encontr&#243; una relaci&#243;n en &#171;U&#187; entre los pacientes&#44; siendo que los m&#225;s j&#243;venes &#40;&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>30 a&#241;os&#41; y mayores &#40;&#62;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>80 a&#241;os&#41; tienen las tasas m&#225;s altas de discontinuaci&#243;n&#46; Otros factores relacionados con el cese de la CPAP fueron&#58; el sexo femenino&#44; la sanidad p&#250;blica y que el primer tratamiento fuera CPAP<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a><span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span> Con objetivos similares&#44; Turino et al&#46; analizaron la heterogeneidad entre todos los pacientes con SAHS tratados con CPAP en Catalu&#241;a e identificaron 6 subgrupos diferentes en cuanto a comorbilidades asociadas&#44; mortalidad y utilizaci&#243;n de los recursos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46; Es muy probable que la expansi&#243;n de los biomarcadores y las mejoras en el an&#225;lisis de datos procedentes de dispositivos electr&#243;nicos&#44; estudios de sue&#241;o&#44; CPAP&#44; etc&#46;&#44; todo ello en el contexto de la integraci&#243;n de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#44; tengan un impacto significativo sobre el manejo de los pacientes en la medicina del sue&#241;o<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Aplicaciones del <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en el c&#225;ncer del pulm&#243;n</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esfuerzos similares dirigidos a optimizar el manejo de los pacientes mediante <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> se han realizado tambi&#233;n en otras entidades como el c&#225;ncer de pulm&#243;n&#46; La base de estas intervenciones es que la agregaci&#243;n de m&#250;ltiples par&#225;metros &#40;biomarcadores&#44; pruebas de imagen u otros&#41;&#44; HCE y protocolos de manejo permite el desarrollo de herramientas inteligentes que apoyen y faciliten la toma de decisiones&#44; tal y como se objetiva con el modelo desarrollado por Wu et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#46; Continuando con la aplicaci&#243;n de esta herramienta en la pr&#225;ctica cl&#237;nica&#44; Murphy et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span> presentan un algoritmo capaz de identificar <span class="elsevierStyleItalic">red flags</span> en los informes radiol&#243;gicos y alertar al cl&#237;nico cuando un paciente est&#225; sufriendo retrasos en el diagn&#243;stico que pueden comprometer el pron&#243;stico&#46; La sensibilidad fue del 99&#37;&#44; la especificidad del 38&#37;&#44; el VPN del 97&#37; y el VPP del 61&#37;&#44; concluyendo que el algoritmo es capaz de identificar&#44; entre grandes cantidades de datos radiol&#243;gicos e HCE&#44; casi todos los retrasos diagn&#243;sticos y mejorar de forma coste-efectiva el manejo de los pacientes con im&#225;genes sugestivas de malignidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El volumen de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> producido por estos pacientes permite el desarrollo del aprendizaje autom&#225;tico o <span class="elsevierStyleItalic">machine learning&#44;</span> cuyo cometido es analizar los datos mediante algoritmos computacionales que permitan clasificar&#44; predecir y segmentar la informaci&#243;n para extraer conclusiones no disponibles para el ojo humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>&#46; Con este objetivo ya se han desarrollado sistemas CADe <span class="elsevierStyleItalic">&#40;computer-aided detection&#41;</span> y CADx <span class="elsevierStyleItalic">&#40;computer-aided diagnosis&#41;</span> que permiten cuantificar y calificar las apodadas como <span class="elsevierStyleItalic">caracter&#237;sticas radi&#243;micas&#44;</span> para mejorar el diagn&#243;stico por imagen&#46; Actualmente existen otros sistemas de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> aplicables al diagn&#243;stico histol&#243;gico&#44; tratamiento y pron&#243;stico de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050"><span class="elsevierStyleItalic">Big data</span> multidisciplinar en patolog&#237;a respiratoria</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aparici&#243;n de herramientas computacionales cada vez m&#225;s potentes permite que el an&#225;lisis de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> pueda agregar no solo informaci&#243;n cl&#237;nica o m&#233;dica&#44; sino tambi&#233;n otra serie de datos no relacionados&#44; como variables socio-ecol&#243;gicas y ambientales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#46; Qiu et al&#46; estudiaron durante un a&#241;o &#40;2015&#41; el n&#250;mero de hospitalizaciones por causa respiratoria en 17 ciudades de Sichuan Basin &#40;China&#41;&#44; en relaci&#243;n con los niveles diarios de PM<span class="elsevierStyleInf">2&#46;5</span>&#44; PM<span class="elsevierStyleInf">10</span>&#44; NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> y SO<span class="elsevierStyleInf">2</span>&#46; Del total&#44; 115&#46;788 hospitalizaciones fueron debidas a infecciones del tracto respiratorio superior&#44; 152&#46;537 a neumon&#237;a&#44; 207&#46;770 a EPOC y 16&#46;986 a asma&#46; Se concluye que el aumento de las concentraciones de contaminantes incrementa el riesgo de ingreso por patolog&#237;a respiratoria&#44; sin encontrarse diferencias entre sexos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#46; Estos resultados fueron consistentes con los obtenidos previamente por Scarinzi et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span> en un estudio en 25 ciudades italianas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; la inclusi&#243;n de grupos poblacionales de edades extremas permiti&#243; corroborar que los ni&#241;os y pacientes de edades avanzadas son m&#225;s vulnerables a los efectos de los contaminantes ambientales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#46; En el estudio de Kuo et al&#46; &#40;cohorte de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#41; se explora la interacci&#243;n particular del asma en ni&#241;os y la contaminaci&#243;n&#44; concluyendo que el factor con mayor impacto en exacerbaciones es el O<span class="elsevierStyleInf">3</span> y que existen variaciones estacionales &#40;pico de hospitalizaci&#243;n en primavera&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#46; Los resultados de estos estudios nos indican que con la agregaci&#243;n de datos ambientales y cl&#237;nicos se pueden extraer conclusiones que pueden mejorar el manejo y reducir las hospitalizaciones&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otro ejemplo de an&#225;lisis <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> multidisciplinar es el de Dwyer-Lindgren et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span>&#44; que con el empleo de datos socio-ecol&#243;gicos&#44; demogr&#225;ficos&#44; geogr&#225;ficos y cl&#237;nicos estudiaron las diferencias en mortalidad de las enfermedades respiratorias cr&#243;nicas entre los diferentes estados de EE&#46;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>UU&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0390"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>&#46; En esta l&#237;nea Mannino y Sanderson realizan un an&#225;lisis descriptivo de las asociaciones geogr&#225;ficas de cada una de las entidades con los patrones de mortalidad&#44; de modo que la identificaci&#243;n de factores de riesgo permite implementar medidas de salud p&#250;blica espec&#237;ficas en cada estado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0395"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055"><span class="elsevierStyleItalic">Modelos predictivos y</span> an&#225;lisis en el mundo real</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las estrategias encaminadas a mejorar el pron&#243;stico de los pacientes con patolog&#237;a respiratoria convergen en intentar disminuir la tasa de exacerbaciones&#44; el empeoramiento cl&#237;nico y las complicaciones de la enfermedad&#46; Los datos recogidos en m&#250;ltiples fuentes de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> pueden contribuir en la identificaci&#243;n de &#171;biomarcadores digitales&#187;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a> que sirvan como predictores de futuras exacerbaciones&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Revisando la literatura se han encontrado algunos modelos que re&#250;nen las caracter&#237;sticas descritas&#44; dentro de los cuales cabe destacar el de Ram et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span>&#44; un modelo predictivo para asma que introduce como nuevas fuentes de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> las b&#250;squedas en Google&#44; Twitter y sensores ambientales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a>&#44; partiendo del antecedente de <span class="elsevierStyleItalic">Google Flu Trends</span> y su capacidad de estimar la actividad de la epidemia gripal<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0410"><span class="elsevierStyleSup">36&#44;37</span></a>&#46; Este modelo es capaz de predecir en tiempo real el n&#250;mero de pacientes con asma que acudir&#225;n a urgencias con un 70&#37; de precisi&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a>&#46; Los autores ya han puesto en marcha un nuevo estudio para validar los resultados en un &#225;rea geogr&#225;fica m&#225;s amplia y durante m&#225;s tiempo&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otros ejemplos son el de Fishe et al&#46;&#44; que estudian variables cl&#237;nicas&#44; demogr&#225;ficas y socio-ecol&#243;gicas para identificar caracter&#237;sticas prodr&#243;micas de asma&#44; ACO y EPOC con el objetivo de mejorar el diagn&#243;stico precoz de estas entidades en base a modelos predictivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#59; o el de Lynch et al<span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span>&#44; que analizan las posibilidades de aplicaci&#243;n del <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> a la predicci&#243;n de la supervivencia de los pacientes con c&#225;ncer de pulm&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a>&#46; De forma similar&#44; el aprendizaje autom&#225;tico tambi&#233;n se comienza a emplear en la predicci&#243;n de la respuesta al tratamiento<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;39&#44;40</span></a>&#46; El potencial de estos modelos queda patente&#44; pero tambi&#233;n se intuye que la cantidad de variables necesarias para que la predicci&#243;n sea eficaz excede en n&#250;mero a lo manejable en la pr&#225;ctica cl&#237;nica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0435"><span class="elsevierStyleSup">41</span></a>&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La pr&#225;ctica cl&#237;nica genera interrogantes a una velocidad y complejidad tales que se hace necesaria una nueva forma de llevar a cabo la investigaci&#243;n m&#233;dica&#46; La reciente epidemia por el virus SARS-Cov-2 es un buen ejemplo de esta necesidad&#46; Esta experiencia hace necesario un nuevo abordaje que sea compatible con la actividad asistencial y que&#44; a su vez&#44; dependa de la misma&#44; todo ello con el objetivo de responder con la mayor evidencia y rapidez a preguntas centradas en el paciente&#46; De este modo&#44; la <span class="elsevierStyleItalic">informaci&#243;n del mundo real&#44;</span> la generada durante el proceso asistencial&#44; debe ser recogida y analizada para proporcionar <span class="elsevierStyleItalic">evidencia del mundo real</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440"><span class="elsevierStyleSup">42</span></a><span class="elsevierStyleItalic">&#46;</span> Esta forma de trabajo&#44; adem&#225;s de transformar la relaci&#243;n entre el cl&#237;nico y la investigaci&#243;n&#44; resulta la mejor fuente de evidencia posible para tomar decisiones cl&#237;nicas&#46; El volumen&#44; la velocidad&#44; la variedad y la veracidad de la <span class="elsevierStyleItalic">informaci&#243;n del mundo real</span> que promete el <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> permite dise&#241;ar estudios observacionales y experimentales como el <span class="elsevierStyleItalic">CleanUP-IPF trial</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0445"><span class="elsevierStyleSup">43</span></a>&#44; el &#250;nico ensayo cl&#237;nico con estas caracter&#237;sticas en el campo de la enfermedad pulmonar intersticial&#46; As&#237;&#44; en los pr&#243;ximos a&#241;os&#44; la creaci&#243;n de cohortes extensas permitir&#225; comparar la respuesta al tratamiento&#44; todo ello a un coste radicalmente menor que la investigaci&#243;n actual&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Nuevos abordajes&#58; <span class="elsevierStyleItalic">mHealth</span> y <span class="elsevierStyleItalic">eHealth</span></span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de los avances terap&#233;uticos&#44; el pron&#243;stico de los pacientes con enfermedades respiratorias cr&#243;nicas sigue siendo pobre en comparaci&#243;n con otras entidades&#46; Si bien se pueden identificar m&#250;ltiples causas&#44; la falta de adherencia al tratamiento es una de las principales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#46; Con el objetivo de mejorar dicha adherencia&#44; se han desarrollado tecnolog&#237;as digitales que permiten monitorizar al paciente&#44; extraer resultados agregados y mejorar el tratamiento mediante el abordaje personalizado&#46; Ejemplos de ello son los inhaladores electr&#243;nicos o <span class="elsevierStyleItalic">smart inhalers</span>&#44; los servicios de mensajer&#237;a&#44; las herramientas para el autocontrol de la enfermedad&#44; los nebulizadores con chip&#44; los biosensores y los monitores remotos de par&#225;metros fisiol&#243;gicos&#44; como el PEF o FeNO&#44; contaminaci&#243;n ambiental&#44; humedad&#44; temperatura o de ejercicio f&#237;sico&#46; Estos dos &#250;ltimos se encuadran dentro del t&#233;rmino <span class="elsevierStyleItalic">mHealth &#40;Mobile Health&#41;&#44;</span> que hace referencia al uso de dispositivos m&#243;viles para mejorar la pr&#225;ctica cl&#237;nica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;44</span></a>&#46; El potencial de esta tecnolog&#237;a contribuye a que empresas como Amazon&#44; Apple o Google decidan introducirse en el sector sanitario con la creaci&#243;n de dispositivos m&#233;dicos interconectados&#44; centrados en las necesidades del consumidor y que&#44; a d&#237;a de hoy&#44; ya pueden aplicarse en el control de la diabetes o enfermedades cardiovasculares<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0455"><span class="elsevierStyleSup">45&#44;46</span></a>&#46; En definitiva&#44; existe potencial para identificar los comportamientos que requieren mejora&#44; intervenir de forma efectiva y mejorar la adherencia y el pron&#243;stico de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Conclusi&#243;n</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> aplicado a la patolog&#237;a respiratoria proporciona las herramientas necesarias para avanzar hacia la medicina personalizada&#44; mejorar el pron&#243;stico de los pacientes con enfermedades respiratorias cr&#243;nicas&#44; apoyar la labor cl&#237;nica del m&#233;dico&#44; identificar grupos poblacionales en riesgo y para implementar medidas preventivas y actuaciones coste-eficientes a nivel regional y nacional&#46; Sin embargo&#44; es necesario comprender las implicaciones que tiene utilizar un an&#225;lisis generador de hip&#243;tesis con el fin de tomar las medidas necesarias para que la evidencia generada sea cl&#237;nicamente &#250;til y significativa&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Financiaci&#243;n</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Beca UAH 2019&#47;00003&#47;016&#47;001&#47;005&#44; Universidad de Alcal&#225;&#44; Espa&#241;a&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Conflicto de intereses</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Lourdes Prats no refiere conflicto de intereses&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Jos&#233; Luis Izquierdo ha recibido honorarios por asesoramiento&#44; proyectos o ponencias de AstraZeneca&#44; Bayer&#44; Boehringer Ingelheim&#44; Chiesi&#44; Glaxo&#44; Grifols&#44; Smith Kline&#44; Menarini&#44; Novartis&#44; Orion&#44; Pfizer&#44; Sandoz&#44; y Teva&#46;</p></span></span>"
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Información del artículo

ISSN: 26596636
Idioma original: Español

DOI:10.1016/j.opresp.2020.07.003

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2024 Noviembre	3	1	4
2024 Octubre	22	5	27
2024 Septiembre	18	3	21
2024 Agosto	32	1	33
2024 Julio	42	5	47
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