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Las propiedades&#44; los retos y los asuntos relevantes que caracterizan la aplicaci&#243;n de los <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en biomedicina son la gran variedad en la naturaleza de los datos y la alta velocidad de proceso requerida&#59; retos relacionados con la veracidad de los datos&#44; con los flujo de trabajo&#44; con los m&#233;todos computacionales&#44; con la extracci&#243;n de informaci&#243;n significativa&#44; con el intercambio de datos y con la necesidad de expertos en el uso de estas tecnolog&#237;as&#46; Son relevantes asuntos relacionados con la reutilizaci&#243;n de datos&#44; con el riesgo de falso descubrimiento de conocimiento y con la privacidad&#46; La propia definici&#243;n de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en salud tiene sus matices<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En Internet&#44; la informaci&#243;n sobre las enfermedades y sus brotes se difunde no s&#243;lo a trav&#233;s de noticias de las agencias de los gobiernos&#44; sino tambi&#233;n por canales informales&#44; que van desde la prensa a los blogs&#44; mediante an&#225;lisis de los registros de b&#250;squedas en la web&#46; Las diversas e inmensas fuentes de informaci&#243;n proporcionan una vista de la salud global diferente de la que se deriva de las infraestructuras de salud p&#250;blica tradicionales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una publicaci&#243;n pionera se centr&#243; en la localizaci&#243;n de registros de consultas de Google para detectar la actividad de la gripe en regiones espec&#237;ficas con grandes poblaciones de usuarios que hacen b&#250;squedas en las webs<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#44; y desde entonces han aparecido muchas extensiones de este estudio inicial&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otra parte&#44; los <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> proporcionan un complemento &#250;til en la medida en que se han convertido en un componente importante para la vigilancia de enfermedades infecciosas como la gripe<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">M&#225;s all&#225; de la informaci&#243;n disponible en Internet&#44; los repositorios de informaci&#243;n de salud p&#250;blica se encuentran en transici&#243;n hacia centros de datos centralizados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46; Los enfoques <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> permiten incorporar capacidades de geolocalizaci&#243;n obtenidas por la direcci&#243;n de los ciudadanos&#44; as&#237; como por la direcci&#243;n de hospitales&#44; farmacias&#44; m&#233;dicos y ambulatorios&#44; lo que hace posible obtener mapas geogr&#225;ficos de salud en el tiempo para toda la poblaci&#243;n de una regi&#243;n&#46; Una aplicaci&#243;n de futuro para los <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en salud p&#250;blica es la integraci&#243;n de otras fuentes de informaci&#243;n&#44; como son contaminantes&#44; tr&#225;fico&#44; calefacci&#243;n&#44; tiendas de comestibles y mercados&#44; o insumos alimenticios&#44; que podr&#237;an mejorar la precisi&#243;n de la estratificaci&#243;n por riesgo de la poblaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El desarrollo de estrategias nacionales de inform&#225;tica sanitaria permite disponer de una gran fuente integrada de informaci&#243;n que ofrece una imagen completa de la salud de una determinada regi&#243;n&#44; como es el ejemplo de Dinamarca<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; De hecho&#44; en el &#225;mbito de la vigilancia y la intervenci&#243;n en salud p&#250;blica&#44; destaca la aplicaci&#243;n de los <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> a la informaci&#243;n disponible en grandes bases de datos de historias de salud electr&#243;nicas&#44; teniendo en cuenta las posibles limitaciones de una inferencia correcta de causa-efecto&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este sentido&#44; se demuestra que el uso de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> puede ofrecer oportunidades para reducir costes en el tratamiento de la informaci&#243;n cl&#237;nica de las historias de salud electr&#243;nicas&#44; tal como se demuestra en el estudio con seis casos de pacientes de alto coste<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> en los &#225;mbitos de los reingresos&#44; <span class="elsevierStyleItalic">triage</span>&#44; descompensaciones y eventos adversos&#44; y en el tratamiento de enfermedades que afectan a m&#250;ltiples &#243;rganos y sistemas&#46; En este sentido&#44; los <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> aplicados a la informaci&#243;n cl&#237;nica har&#225;n que est&#233; disponible una nueva generaci&#243;n de herramientas m&#225;s inteligentes de soporte a la decisi&#243;n cl&#237;nica guiada por datos en tiempo real<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el &#225;mbito de la investigaci&#243;n traslacional se est&#225;n desarrollando de manera intensa nuevas aplicaciones de tecnolog&#237;as <span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#44; como <span class="elsevierStyleItalic">hadoop</span> en secuenciaci&#243;n NGS <span class="elsevierStyleItalic">&#40;Next Generation Sequencing&#41;</span>&#44; as&#237; como en la fenotipificaci&#243;n de pacientes bas&#225;ndose en la informaci&#243;n de la historia de salud electr&#243;nica&#46; Muy relevante es la experiencia del consorcio eMERGE aportando un marco de experiencia fundamental en la asociaci&#243;n genotipo-fenotipo para el descubrimiento gen&#243;mico y para validar nuevos est&#225;ndares de representaci&#243;n y normalizaci&#243;n de la informaci&#243;n&#44; cuyas caracter&#237;sticas fundamentales son la heterogeneidad y la complejidad en estos dominios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">10&#44;11</span></a>&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por &#250;ltimo&#44; son prometedores los avances en herramientas de an&#225;lisis visual en salud p&#250;blica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Aportaciones de valor en el establecimiento de relaciones causales&#44; tanto en investigaci&#243;n etiol&#243;gica como en investigaci&#243;n evaluativa</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estas t&#233;cnicas se est&#225;n aplicando ya con &#233;xito para el descubrimiento de factores de riesgo y de estudios genotipo-fenotipo&#46; Sin embargo&#44; es importante tener en cuenta el rigor en el uso de los t&#233;rminos &#171;asociaci&#243;n&#187; respecto a &#171;causalidad&#187;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46; Al igual que con la vigilancia de enfermedades&#44; tambi&#233;n se ha demostrado que los m&#233;todos <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> proporcionan informaci&#243;n valiosa acerca de los eventos adversos de los medicamentos&#44; en particular las reacciones causadas por combinaciones espec&#237;ficas de estos&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un reto fundamental es la extracci&#243;n de informaci&#243;n de los textos narrativos en la historia de salud electr&#243;nica&#46; Mediante el desarrollo de m&#233;todos para extraer y hacer uso de estos complejos relatos cl&#237;nicos a gran escala&#44; ser&#225; posible un an&#225;lisis matizado de la salud del paciente a trav&#233;s de la historia de salud electr&#243;nica&#44; y finalmente se formar&#225; una imagen m&#225;s completa de complejos conjuntos de caracter&#237;sticas que influyen en el diagn&#243;stico y el tratamiento de las enfermedades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46; Esto requiere validaciones robustas de la aplicaci&#243;n de los algoritmos en este sentido&#44; como es el caso del procesamiento del lenguaje natural para estimar la prevalencia y la gravedad de las enfermedades a partir de su aplicaci&#243;n en la historia de salud electr&#243;nica en Nueva Zelanda<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para dar soporte a estos retos se perfilan nuevos perfiles profesionales&#44; como los <span class="elsevierStyleItalic">biocurators</span> o <span class="elsevierStyleItalic">data managers</span> especializados en datos de naturaleza biol&#243;gica&#44; que deben desarrollar capacidades en el &#225;mbito de los m&#233;todos y las herramientas de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelado de datos para su tratamiento en <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> a menudo puede conducir a una correlaci&#243;n o inferencia estad&#237;stica sesgada&#44; lo que se conoce como &#171;falso descubrimiento&#187;&#46; Usuarios de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> cl&#237;nicos se enfrentan a retos importantes ya conocidos&#44; pero con una dimensi&#243;n desconocida hasta ahora&#44; como son el tama&#241;o de la muestra&#44; el sesgo de selecci&#243;n&#44; el problema de la interpretaci&#243;n&#44; los valores perdidos&#44; problemas de dependencia y metodolog&#237;as de manejo de datos adecuadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es fundamental plantear soluciones adecuadas a los retos espec&#237;ficos de an&#225;lisis en funci&#243;n de la naturaleza de los datos&#58; imagen m&#233;dica&#44; se&#241;ales biom&#233;dicas e informaci&#243;n gen&#243;mica integrada con informaci&#243;n fisiol&#243;gica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46; En este sentido se est&#225; trabajando en la infraestructura de <span class="elsevierStyleItalic">MapReduce</span> en plataformas <span class="elsevierStyleItalic">Hadoop</span>&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por &#250;ltimo&#44; es relevante destacar las experiencias de infraestructura de <span class="elsevierStyleItalic">software</span> libre y orientadas a servicios&#44; de an&#225;lisis basado en <span class="elsevierStyleItalic">big data</span>&#44; para mejorar el uso del acceso a datos heterog&#233;neos y de fuentes diversas&#44; como es el proyecto <span class="elsevierStyleItalic">SOCR Data Dashboard</span>&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">La oportunidad de implementar una estrategia nacional de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en Espa&#241;a</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los retos a los que nos enfrentamos y que hemos planteado no pueden demorar m&#225;s una respuesta ordenada en el Sistema Nacional de Salud que potencie los efectos beneficiosos de la aplicaci&#243;n de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en sanidad y en biomedicina en Espa&#241;a&#44; reduciendo riesgos como pueden ser la p&#233;rdida de econom&#237;as de escala en las inversiones tecnol&#243;gicas requeridas o la dificultad de escalabilidad y de explotaci&#243;n unificada si las iniciativas no est&#225;n alineadas&#46; La tecnolog&#237;a est&#225; disponible y la industria que la ofrece muestra una agresividad comercial muy alta para introducirla &#40;a cualquier precio&#41;&#44; influenciada por la traves&#237;a del desierto en la que se encuentra desde que se iniciaron la crisis econ&#243;mica y los consiguientes dram&#225;ticos recortes en la inversi&#243;n en tecnolog&#237;as de la&#160;informaci&#243;n y la comunicaci&#243;n&#46; Estamos frente a una oportunidad hist&#243;rica para aunar voluntades&#44; pol&#237;ticas y tecnolog&#237;as en una estrategia nacional&#46; En este sentido&#44; es procedente desarrollar una estrategia inicial en el &#225;mbito de la investigaci&#243;n biom&#233;dica&#44; donde los retos son tremendos pero los posibles beneficios de una explotaci&#243;n masiva de la informaci&#243;n digital disponible en el Sistema Nacional de Salud son evidentes&#44; alineando esfuerzos de las comunidades aut&#243;nomas&#46; Destaca como referencia en este pa&#237;s y primera experiencia importante de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> sobre informaci&#243;n de pacientes el proyecto <span class="elsevierStyleItalic">Visc&#43;</span> de Catalu&#241;a&#44; que est&#225; comenzando su recorrido para uso cient&#237;fico&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ejemplos internacionales relevantes son la iniciativa <span class="elsevierStyleItalic">care&#46;data</span> del National Health Service del Reino Unido para la apertura del acceso a los registros cl&#237;nicos para la investigaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#44; o la estrategia <span class="elsevierStyleItalic">Big Data to Knowledge BD2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">K</span> de infraestructura de los National Institutes of Health en los Estados Unidos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Conclusiones</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n de <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> en sanidad es imparable&#44; y ya existen referencias suficientes para conocer sus limitaciones y riesgos frente a los posibles beneficios que ofrece&#46; En la agenda digital de Espa&#241;a procede el desarrollo de una estrategia nacional en la que se tengan en cuenta todos estos factores&#44; priorizando la implementaci&#243;n de casos de uso de valor compartido e incorporando un marco claro y viable de medici&#243;n del impacto de dicha estrategia&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Contribuciones de autor&#237;a</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSmallCaps">C</span>&#46;L&#46; Parra es el &#250;nico autor&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Financiaci&#243;n</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Conflictos de intereses</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno&#46;</p></span></span>"
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Conflictos de interés

Los conflictos de interés pueden ser laborales, de investigación, económicos o morales. Los/las autores/as deben indicar si existe alguno de estos conflictos. Una descripción más detallada sobre los conflictos de intereses se encuentra disponible en las normas éticas de Gaceta Sanitaria.

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