Atrás “Los pacientes se benefician de la investigación con Big Data y nuestra investigación tiene que aprender del paciente”

“Los pacientes se benefician de la investigación con Big Data y nuestra investigación tiene que aprender del paciente”

Daniel Prieto-Alhambra, investigador y catedrático de Farmacoepidemiología de la Universidad de Oxford, usa datos de salud recopiladas rutinariamente para generar mejoras de la atención al paciente.
05.11.2021

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El pasado 15 de octubre, Daniel Prieto-Alhambra, investigador y catedrático de Farmacoepidemiología de la Universidad de Oxford, pronunció la lección “Generación 2021-2027: la medicina del futuro” en el acto de inauguración del curso 2021-2022 del nuevo grado en Medicina de la UPF.

Prieto-Alhambra es un epidemiólogo clínico que usa datos de salud recopiladas rutinariamente para generar mejoras de la atención al paciente en el Centro de Estadística en Medicina de la Universidad de Oxford (NDORMS). Hablamos con él sobre su disciplina, la importancia del Big Data en la práctica médica, y las habilidades que tienen que tener los médicos en formación.

 

—¿En qué momento empezó a interesarte la epidemiología?
Me especialicé en medicina familiar y comunitaria, para ser lo que conocemos como médico de cabecera o médico de familia. En esta especialidad ves a muchas personas con enfermedades que no puedes diagnosticar en aquel momento y este manejo de la incertidumbre es lo que me hizo interesarme por la investigación en general. Hice la tesis sobre enfermedades musculoesqueléticas muy frecuentes como la artritis y la artrosis e hice un máster en epidemiología y posteriormente un doctorado en el mismo ámbito y entonces fue cuando me enamoré de esta profesión.

 

—Qué implica combinar la actividad investigadora y clínica?
En el Reino Unido está mucho muy organizado. Yo tengo una beca que paga el 80% de mi sueldo para hacer investigación y el 20% restante hago consulta. Por lo tanto, hago un día entero de consulta por semana y el resto del tiempo lo dedico a la investigación. Es interesante, es como tener dos trabajos, creo que hay un beneficio mutuo. Los pacientes se benefician de que yo esté siempre al día de lo que hacemos en investigación y también mi investigación se beneficia de que pueda entender e intentar resolver las preguntas que salen directamente de la consulta, del contacto con el paciente.

Los pacientes se benefician de que yo esté siempre al día de lo que hacemos en investigación y también mi investigación se beneficia de que pueda entender e intentar resolver las preguntas que salen del contacto con el paciente.

—¿Nos puedes explicar qué es la farmacoepidemiologia?
Es el estudio del uso y los efectos (beneficios y riesgos) de los fármacos tal y como se utilizan en la comunidad, fuera del ámbito de investigación. Cuando hay un nuevo fármaco o vacuna primero se tienen que hacer los ensayos clínicos donde se tiende a incluir a poblaciones relativamente sanas y en situaciones “ideales”. Pero una vez evaluados positivamente, los fármacos se utilizan en mucha gente no incluida en estos ensayos iniciales. Por lo tanto, cuando se aprueba un fármaco, todavía hay que estudiar los efectos a largo plazo, o los efectos en poblaciones que no estaban muy representadas en el ensayo como por ejemplo la gente mayor, las embarazadas o los niños. Las vacunas son un buen ejemplo, primero las pusimos a las personas mayores que viven en residencias porque son los que necesitan más atención médica. Entender qué pasa cuando das el tratamiento a las personas infrarrepresentadas en los estudios previos es muy importante. La farmacoepidemiología utiliza grandes cantidades de datos (Big Data sanitaria o también llamados “datos de la vida real”) para monitorizar los efectos de los fármacos o vacunas cuando se dan a la población general.

La farmacoepidemiología utiliza grandes cantidades de datos (Big Data sanitaria o también llamados “datos de la vida real”) para monitorizar los efectos de los fármacos o vacunas cuando se dan a la población general.

—Hemos hablado de fármacos y vacunas pero, en el caso otros dispositivos médicos ¿como funciona la regulación?
La regulación de fármacos y vacunas la hace a nivel europeo la Agencia Europea del Medicamento con todas las agencias nacionales. Los dispositivos implantables (como por ejemplo los stents cardíacos, las prótesis de cadera...) tienen una regulación diferente, que se hace a nivel nacional. Es un campo muy interesante porque obviamente nos interesa mucho saber qué pasa cuando se pone una prótesis de rodilla, ya que se quedará en el cuerpo para siempre o durante un periodo muy largo. Aun así, curiosamente los requerimientos para sacar uno de estos productos al mercado son mucho más laxos que para sacar un fármaco.

 

 

—Qué elementos nos harían falta para desarrollar más la farmacoepidemiología en nuestro país?
Es un ámbito muy desarrollado en los países nórdicos y en Reino Unido. Esta disciplina requiere básicamente dos cosas. Por un lado, que existan grandes bases de datos sanitarios de calidad y que se puedan utilizar para hacer investigación con todos los mecanismos de seguridad necesarios. Por otro lado, hace falta una pericia específica en cómo utilizar estos datos. Creo que en Cataluña tenemos datos muy buenos, cuando vayáis al médico de familia computa datos con una historia clínica informatizada. Estos se utilizan por ejemplo para evaluar el número de casos de covid-19 que tenemos al día. A pesar de que existen riesgos como por ejemplo que alguien rompa una ley de confidencialidad, el beneficio de utilizar los datos para hacer investigación con una población es muy importante. Hace falta que la población entienda las ventajas de este tipo de investigación. Es un constructo sociotecnológico y ético interesando que en el norte de Europa tienen muy resuelto, y aquí quizás todavía hay que trabajar algo más. En referencia al conocimiento específico, aquí hay muy buena formación en epidemiología y en otras disciplinas y quizás falta tener una formación más específica en el manejo de Big Data y de farmacoepidemiología en concreto.

 

—Durante la pandemia, ¿crees que las personas que toman las decisiones han tenido suficientemente en cuenta el conocimiento científico?
Creo que hay básicamente dos partes de la historia. A pesar de que obviamente era difícil tomar las decisiones, en un principio las autoridades políticas en Europa y los EE. UU. no hicieron mucho caso al consejo científico, a lo que estaban haciendo países como Taiwán, Nueva Zelanda, Australia y lo que estábamos aprendiendo de la experiencia. Y hay una segunda parte a partir del momento en el que empezamos a tener conocimiento científico, vacunas, fármacos, se ha seguido otro camino. Los políticos de los países europeos y los EE. UU. se han alineado y han seguido la evidencia científica. Creo que ahora mismo se está haciendo bien (con excepciones), se está siguiendo el consejo científico y a nivel local yo me sentiría tranquilo porque en Cataluña en general se están haciendo las cosas con mucha cordura.

Para los médicos que se están formando ahora creo que es muy importante entender, saber interpretar y evaluar el Big Data porque formará parte de su práctica clínica.

—¿Qué habilidad crees que es especialmente importante para ser médico?
Por los médicos que se están formando ahora creo que es muy importante entender, saber interpretar y evaluar el Big Data porque formará parte de su práctica clínica. Es muy importante que lo aprendan porque los médicos del futuro harán mucha praxis en base a lo que les dirá un algoritmo, una herramienta de predicción o los estudios que se hagan con este tipo de datos. Cuando yo me formé no se hablaba de Bioinformática, Big Data, Real World Evidence, o Inteligencia Artificial... y es crucial. Al otro lado del espectro destacaría la comunicación con el paciente, la capacidad de entenderlo, de empatizar, y de representarlo y ser el mejor “abogado” cuando tiene un problema de salud. Este compromiso con el paciente es el pilar central de la Medicina.

 

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