big data y medicina personalizada en el siglo xxi …

BIG DATA Y MEDICINA PERSONALIZADA ENEL SIGLO XXI

29 de Septiembre 2015

Antonio Martos LópezDirector de Sanidad

2|Big data y medicina personalizada en cáncer

ÍNDICE

1 Evolución de los sistemas de información en salud2 Cáncer y tecnologías de la información

3 Proyecto Oncoexpert

4 Conclusiones


HIS 1ªgeneración

Los sistemas de información de salud han completado susprimeras fases y están evolucionando hacia soluciones concapacidad de aportar inteligencia y predicción

HIS 2ªgeneración

Sistemasinteligentes

Sistemaspredictivos

‘80 ‘90 ‘00 ‘10 ‘15 Soportar nuevas

tecnología Rx yLab

Logística Finanzas

Captura de actividad Medición de producto

Informaciónclínica

Inteligencia clínica Soporte a

decisiones

‘20 Medicina

personalizada

1. Evolución de los sistemas de información en salud


La evolución de los sistemas prevista para 2020 confluye con loscondicionantes para los modelos de salud del futuro

Sustainable Health Systems Visions, Strategies, Critical Uncertainties and Scenarios. World Economic Forum & McKinsey&Company. Enero 2013


Los sistemas de pago noofrecen incentivos paraque los pacientesminimicen el gasto

Incremento decapacidadinduce ademanda

Falta de transparencia enresultados impide relacionarla demanda con el prestadormas productivo

El aumento de laesperanza de vida y lasupervivencia implicamas años de tratamiento

Mayoresexpectativas de

los pacientes

Cambios en lospatrones

epidemiológicos

DEMANDA deservicios de salud

OFERTA deservicios de salud

Maladistribución de

los recursos

Aumento de loscostes


•Uso del concepto BIG DATA como base de los sistemasde ayuda a la toma de decisiones clínicas

•Medicina personalizada para optimizar los recursos

• Incorporar el modelo Theranostics

Utilizar los nuevos sistemas de información y sus datos es una delas tendencias globales para dar respuesta a los retos



El sector de la salud es uno de los ámbitos donde el concepto BigData tendrá mas relevancia

4. Conclusiones

OMICS

INVESTIGACION

BASES DEDATOS

ABIERTAS

SOCIOSANITARIO

HISTORIACLÍNICA

SOCIAL MEDIA

INTERNET DE LASCOSAS

•El concepto Big Data trasladado al sector de la salud permite explotar lasposibilidades que da el uso de los grandes volúmenes de datos que almacenanno solo las historias clínicas sino también otros sistemas de registro deinformación


¿Cuántos datos clínicos generamos cada año?¿La información es accesible, compartida y útil?

453 hospitales con 4 millones de ingresos, 3,5 millones de

intervenciones quirúrgicas y 77,6 millones de consultas médicas

46 millones de HCE en atención primaria

Más de 20 millones de pacientes disponen ya de su historiaclínica digital en España7,5 millones de historias clínicas pueden ser ya consultadaspor los países participantes del proyecto europeo epSOS

EXISTEN MILLONES DE DATOS EN OTROS SISTEMAS


13.116 Centros de Atención Primaria con 375 millones de consultas

Algunos datos del SNS*

Datos 2013 Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad


•Prestación homogénea de servicios comunes

•Adecuación en la prestación y prescripción de medicamentos

•Riesgo compartido y nuevos modelos de financiación

•Implicación de los profesionales en los procesos de decisión

Las 4 “V,s”del Big Data; Volumen, Velocidad, Variabilidad yVeracidad (seguridad) marcan los pilares para el tratamiento dedatos clínicos.



Un ejemplo reciente

•Para asegurar un acceso igualitario y efectivo a los nuevos fármacos y lamonitorización de la efectividad terapéutica sería necesario integrar toda lainformación , analizarla y establecer modelos de seguimiento del impactoterapéutico, estratificación y predicción

•El 90% de los casos son curables con los nuevos tratamientos.

•El Gobierno de España cifra en 727 M € el coste del tratamiento con nuevosfármacos en el periodo 2015 -2017.

•¿Sobre que datos se han tomado las decisiones?. ¿Cuál es la informaciónaccesible?

La aparición reciente de nuevos fármacos antivirales más eficaces, seguros y demejores resultados ha condicionado el cambio en el abordaje de la hepatitis C



ÍNDICE

1 Evolución de los sistemas de información en salud

2 Cáncer y tecnologías de la información3 Proyecto Oncoexpert

4 Conclusiones


2. Cáncer y Tecnologías de la información

•En los últimos años, estamos experimentando un crecimientoexponencial del número de pacientes oncológicos y cada vez se hacemás necesaria la incorporación del modelo de MedicinaPersonalizada, que integra el correcto diagnóstico para poder ofrecerel tratamiento más eficaz para cada fase de la enfermedad y paracada tipo de cáncer.

La enfermedad oncológica es una de las áreas donde se prevémas impacto del concepto de medicina de precisión


Cada día hay nuevos avances científicos y tecnológicos quepueden complementarse para conocer más y mejor la enfermedad

Mayorconocimiento de

mutaciones einteracciones

Nuevos patronesde metilación

Solucionesen cloud Big data

Nuevosgenotipados

Anticuerposcomo

tratamiento

Nuevosbiomarcadores

Avancesbioinformáticos

Sistemas deinformación

Mejorescitostáticos

Herramientasde análisis

Herramientasdiagnóstico

2. Cáncer y Tecnologías de la información

Medicinapersonalizada

EL OBJETIVO ESALCANZAR UNMODELO DE

THERANOSTICS:TERAPIA +

DIAGNÓSTICO


ÍNDICE


2 Cáncer y tecnologías de la información

3 Proyecto Oncoexpert4 Conclusiones


EscuelaAndaluza de

SaludPublica

HospitalUniversitarioSan Cecilio

HospitalUniversitario

Virgen delas Nieves

Biobanco delSistema.SanitarioAndaluz

Genyo (centroPfizer /

Universidadde Granada /

Junta deAndalucia)

Althia(Coordinador Científico)

Lorgen

Centro deInvestiga-

cionesPríncipeFelipe(CIPF)

Coordina el proyecto y Desarrolla el SistemaExperto

Para llegar a este modelo de medicina personalizada Indra haintegrado a empresas líderes en un proyecto de I+D para poderofrecer una solución innovadora

Un proyecto de 5 años, con una inversión de más de 10M€ para lograr unsistema de ayuda a la toma de decisiones eficaz y eficiente basada eninformación completa de mas de 1000 pacientes

3. Proyecto Oncoexpert


Oncoexpert constituye un sistema de ayuda a la toma dedecisiones del proceso oncológico


•Una base de datos retrospectivos y abierta a otros nuevos que albergainformación de cerca de 1.000 pacientes con cáncer*

•Sistema Oncológico Experto**, de carácter universal, que ayuda a latoma de decisiones de los especialistas en el diagnóstico y tratamientooncológico.

•Una herramienta de BIG DATA en cloud que da acceso a losprofesionales a grandes cantidades de datos clínicos ehistopatológicos, perfiles moleculares, datos de la imagen médica, etc.de pacientes oncológicos.

*Actualmente Mama, colon-recto y pulmón.*Actualmente Mama y colon-recto


Principales componentes

Información clínica delpaciente oncológico

Informaciónpacientes

Clínicos

Histopatología Imagen

Genotipado Epigenéticos

Histologíafuncional

Fish

SISTEMA EXPERTO PARA EL DIAGNÓSTICO YTRATAMIENTO PERSONALIZADO

APLICACIÓN DE LOS ALGORITMOSDESARROLLADOS Patrones genética molecular Variables para los prototiposDefinición de los algoritmos

Modelos depredicción

Guíasterapéuticas

Respuesta atratamientos

Base de datos multimodal en cloud

+ de 400.000Patrones metilación

+ de 200.000Genotipados

+ de 15.000Datos clínicos

+ de 680.000Biomarcadores



Los distintos módulos del programa establecen un alcancecompleto orientado hacia tres perspectivas

Módulos de acceso al sistema


Para elprofesional clínico

Como una plataforma universal

Sistema experto


Su implementación incide en varios aspectos

1Incrementar la seguridad del paciente

.2Optimizar la selección del tratamiento personalizado3

Facilitar el diagnóstico personalizado

Optimizar los costes de las pruebas4



¿Dónde impacta Oncoexpert?

11

49

611

201523

18

Sin Th_H

34

3

11

Otros

23

3

5

Anastrozol

19

2

6

Tamoxifeno

367

Con Th_H

78

NS

Viva

Exitus

27%

23%

35%

25%

35%

%EX/V


Redirección de las terapias

Algoritmos

Secuenciación masivadel exoma completo

Eficiencia Predicción

Inteligencia

ONCOEXPERT

39 49

0102030405060708090

100110120

500.000

0

1.500.000

1.000.000

3.000.000

2.500.000

2.000.000

Oncoexpert

70

Hospital

80

NegativosPositivosCoste tratamiento

Reducción de los costes deltratamiento

Índice de supervivencia delos pacientes

Factor de investigaciónrelevante

Asociaciones entregenes en procesos

cancerígenos

Modelos de estudioparticularizados


ÍNDICE


2 Cáncer y tecnologías de la información

3 Proyecto Oncoexpert

4 Conclusiones


La información disponible en los sistemas de salud creceexponencialmente

4. Conclusiones

*Raghupatti et al Big Data Analytics in Health care: promise and potencial. Health informaticon Science and Systems. 2014

•En el sistema de salud de Estados Unidos pronto se alcanzará el nivel dezettabytes (1021 gigabytes) y próximamente el nivel de yottabytes (1024

gigabytes) * .

•Estos datos son imposibles de manejar con los sistemas actuales, no solopor el volumen sino por la diversidad de los tipos de datos.


El impacto del Big Data incide directamente en las siguientes áreas4. Conclusiones

Tratamientos ydiagnósticoscoste efectivos

I+D

Saludpública

Medicinabasada en

la evidencia

Análisisgenómicos

Identificacióndel uso

inadecuado

Mejoresperfiles depacientes


Ademas de incidir directamente en conceptos rupturistas como elNBIC (Nano, Bio, Info Cognos)

4. Conclusiones

Introducción degenes capaces de

destruirselectivamente lascélulas en las que

se integran o genesque impiden lareplicación deciertos virus.

NBIC (Nano, Bio, Info, Cogno)

Lananotecnología

permite eltratamiento deenfermedades

desde dentro delcuerpo en el

nivel celular omolecular.

Creación de biosensores yherramientas quirúrgicas deprecisión para operacionescoronarias y neurológicasMedicalización a nivel celular

(células tumorales).Bioprótesis a partir de las células

madre.Sangre artificial biocompatible, de

origen transgénico.Electrodos y microchips

inteligentes. Identificación y caracterización

molecular de genes, como los


Algunos ejemplos*

•Se ha estimado que la reducción del gasto y la ineficiencia del sistema actualutilizando modelos de Big Data analytics puede suponer ahorros anuales de300.000 millones de $ solamente en Estados Unidos.

•En el área de I+D el ahorro estimado podría suponer mas de 100.000 millonesde $

•Por ejemplo los modelos predictivos pueden reducir entre 3 y 5 años elperiodo necesario para la comercialización de un nuevo fármaco con unimpacto evidente en los costes de investigación.

•Los ahorros potenciales por reducción de prescripción de fármacos a los quelos pacientes no responden individualmente podría suponer entre el 30 y el70% de ahorro en muchos casos*Big Data the Next frontier fon Innovation Competition and Productivity.USA. Mckinsey Global Institute . 2011

4. Conclusiones


Para hacer realidad este reto serán necesarias solucionescapaces de integrar de forma inteligente los datos

4 Conclusiones

1408886

Cloud

•Las plataformas tecnológicas de IoT con enfoque Big Data y las técnicasanalíticas avanzadas integrarán los datos asegurando la gestión del volumendatos, la variedad de fuentes y la velocidad necesaria para que la informaciónen tiempo real sea útil

Plataforma IoT


Big Data tiene potencial para mejorar la salud, salvar vidas y mejorarlos costes

4. Conclusiones

•…las posibilidades que da el uso de los grandes volúmenes de datosque almacenan los sistemas de información

•… como incluir millones de registros epidemiológicos, clínicos ogenómicos

•…el desarrollo de herramientas tecnológicas para acelerar losdescubrimientos científicos

•… cómo trasladar la información de valor a la práctica clínica y al gestor•…como hacer realidad la promesa de una medicina más personalizadacon impacto final en la esperanza de vida y la supervivencia de lospacientes.

Para ello se deben explorar…

Avda. de Bruselas 3528108 Alcobendas,Madrid EspañaT +34 91 480 50 00F +34 91 480 50 80www.indracompany.com


La solución está creada en torno a tres perspectivas

Un sistema de información para la gestión integraldel paciente oncológico encaminado a laredirección de las terapias genéricas hacia lamedicina personalizada.

Para elprofesional clínico

A partir de la base de datos en cloud y con laaplicación de los algoritmos de análisis de datos,se genera un modelo de predicción inteligentey eficaz sobre la supervivencia y la capacidad derecidiva del tumor a distintos tiempos, para facilitarel diseño de terapias más efectivas.

Sistema experto Permite al profesional formular preguntas sobreaspectos clínicos que se pueden resolver alcombinar la información presente en la base dedatos en cloud alimentada con la informaciónclínica de los pacientes, generar conocimiento através de publicaciones y patentes y además crearreferentes en innovación tecnológica de lamedicina.

Como una plataforma universal

3. Proyecto Oncoexpert . Anexos


Su implementación incide en varios aspectos

1Incrementar la seguridad del paciente

Facilitar el acceso a toda la información necesaria durante todo el proceso,evitando errores médicos y tratamientos innecesarios. Con el modelo predictorse puede llegar a reducir recidivas y aumentar la supervivencia.

2Optimizar la selección del tratamiento personalizado

Consiguiendo un buen diagnóstico, se pueden redirigir las terapias oncológicas,reduciendo los costes y las estancias en los centros hospitalarios.

3

Facilitar el diagnóstico personalizadoCon el uso del sistema experto, se asegura un diagnóstico adecuado a cadapaciente al que poder tratar de manera específica. Con el modelo predictor semejora la respuesta al tratamiento.

Optimizar los costes de las pruebasGracias a los algoritmos desarrollados, el Sistema Experto sólo utiliza paradeterminar los polimorfismos relevantes.

4

3. Proyecto Oncoexpert. Anexos


Oncoexpert permite el análisis del efecto del tratamiento sostenido conterapias hormonales, con una importante reducción de recidivas.

Se estimó que de cada 100mujeres diagnosticadascon cáncer de mama enestadio I o II, la terapiahormonal durante cincoaños evitaría la apariciónde recurrencias,comparado con el no usode TH. El precio de untratamiento con tamoxifenooscila alrededor de los5.000€/persona.

¿Dónde impacta Oncoexpert?Redirección de las terapias

11

49

611

201523

18

Sin Th_H

34

3

11

Otros

23

3

5

Anastrozol

19

2

6

Tamoxifeno

367

Con Th_H

78

NS

Viva

Exitus

27% 23% 35% 25% 35%%EX/V



Con Oncoexpert, se implanta la detección de antígenos Her2 mediante FISH para identificarlos verdaderos casos susceptibles del tratamiento con anticuerpos (Trastuzumab) y reducirasí los costes del tratamiento que actualmente es de más de 32.000€.

El coste adicional mediante FISH frente a la determinación mediante inmunohistoquímica esde 140€. Un falso positivo descartado cubriría el estudio con FISH de aproximadamente 250pacientes.

39 49

0102030405060708090

100110120

500.000

0

1.500.000

1.000.000

3.000.000

2.500.000

2.000.000

Oncoexpert

70

Hospital

80

NegativosPositivosCoste tratamiento

Con el uso de esta técnica, sedescartaron 10 falsos positivos,evitando así el gasto de320.000€ en tratamientosinnecesarios.

¿Dónde impacta Oncoexpert?Optimización de gastos



¿Dónde impacta Oncoexpert?Permite observar el índice de supervivencia de los pacientes



¿Dónde impacta Oncoexpert?Optimización del coste de las pruebas

* Para el cáncer de colon además se deben realizar otras pruebas diagnósticas


Durante el proyecto OncoExpert, se han

invertido muchos recursos para analizar

exomas completos y poder utilizarlos

para la definición de los algoritmos que

utiliza el sistema. A partir de estos

análisis de definieron 5 polimorfismos

clave para el diagnóstico del cáncer de

mama y 16 para el de colón*.


¿Dónde impacta Oncoexpert?Factor de investigación relevante


En el proyecto OncoExpert sehan descubierto nuevospolimorfismos implicados(mutaciones del gen RECQL) enla recaída a 5 años en cáncerde mama (Estadío II y III conHer2+) en pacientes tratadascon Trastuzumab. Esta mutaciónya está incluida como parte delsistema experto.

La implicación de dicho polimorfismo en elcáncer de mama ha sido recientementepublicado en la prestigiosa NatureGenetics, “Germline RECQL mutationsare associated with breast cancersusceptibility”.


¿Dónde impacta Oncoexpert?Otros resultados obtenidos


• El estudio mediante secuenciación masiva del exoma completo nos estápermitiendo encontrar asociaciones entre genes que, anteriormente, no estabandescritos en procesos cancerígenos, ni en la evolución de los tumores, ni en elpronóstico de la enfermedad.

• Hemos comprobado la eficacia del sistema para establecer modelos de estudioparticularizados, permitiendo la aplicación de algoritmos hechos a medida paracada diseño experimental.

• El sistema demuestra su flexibilidad para el desarrollo y aplicación de algoritmosen situaciones dispares.

• Hemos comprobado la eficacia del Sistema ONCOEXPERT como herramienta parael aseguramiento de la calidad de datos, mediante la comprobación cruzada delos mismos.

big data y medicina personalizada en el siglo xxi …

Documents