• Será de gran impacto, y permitirá
dar los primeros pasos a la solución de ese padecimiento,
sostuvo Chris Stephens
• Se construirán modelos matemáticos predictivos
para calcular la probabilidad de que una persona desarrolle
la enfermedad y los factores de riesgo correspondientes
• Se basarán en la “minería de datos”,
consistente en el uso de algoritmos para la búsqueda
de patrones y correlaciones en grandes bases de información
Para identificar los factores de riesgo para los diferentes
aspectos de la diabetes tipo 2, primera causa de muerte en el país,
y su prevención, integrantes del Centro de Ciencias de la
Complejidad (C3) de la UNAM, iniciarán un proyecto en colaboración
con la Fundación IMSS y el Consejo General de Salubridad.
La línea de investigación que se establecerá
de forma permanente, será de gran impacto y de largo plazo,
además de que permitirá dar los primeros pasos en
la solución de ese problema de salud pública en el
país, sostuvo Chris Stephens.
Los objetivos de esta colaboración interdisciplinaria
e interinstitucional, expuso, son la identificación e integración
de datos relevantes para detectar los factores potenciales del mal,
desde lo micro (genéticos), hasta lo macro (estilo de vida).
Luego, construir modelos predictivos para calcular la
probabilidad de que una persona desarrolle prediabetes o diabetes.
La meta es que una vez identificada la predisposición, se
tomen acciones para evitar que la gente se enferme.
La minería de datos, herramienta para “abrir”
archivos
Los modelos matemáticos se basarán en la
“minería de datos”, también llamada “descubrimiento
de conocimiento”, que consiste en el uso de algoritmos para
la búsqueda de patrones y correlaciones en grandes bases
de datos.
“Nadie puede abrir un ‘archivo’ de un
terabyte y dos mil campos de información, y descubrir ‘algo’
de interés; por ello, se han desarrollado nuevas herramientas,
programas de cómputo que sí lo logran”, aseveró
Stephens.
En este proyecto se utilizará la base de datos del
IMSS, con registros médicos o historias clínicas de
alrededor de seis millones de personas, con y sin diabetes. Asimismo,
se recurrirá a otras fuentes, como el Censo de Población.
De ese modo, abundó el también investigador
del Instituto de Ciencias Nucleares (ICN), con el “análisis
de historias”, se identificarán y cuantificarán
factores de riesgo que provienen no sólo de la genética
o antecedentes médicos, sino del nivel socioeconómico
o sociodemográfico, y hasta de los niveles de contaminación
en distintas regiones del país.
Con ayuda de estudiantes, también se aplicarán
encuestas para obtener información precisa sobre el estilo
de vida en distintos segmentos de la población. Hay información
que ya existe, pero algunos elementos no están siendo captados;
de ahí que en una etapa inicial se tratará de entender
el alcance del universo de datos, para precisar cuáles están,
y cuáles no para capturarlos, expuso.
La diabetes es un padecimiento complejo que involucra un
sinfín de factores, desde la mutación de genes, hasta
el entorno social y el nivel socioeconómico. De ahí,
expuso Stephens, que sea fundamental contar con modelos predictivos
que “digan”, con base en un perfil actual, que alguien
desarrollará prediabetes o diabetes.
Cada persona es única. En este caso, no se hace
una predicción individual sin referencia al resto de la gente,
se toma en cuenta la información de grupo, y con base en
datos individuales como edad, género, ingresos e historia
clínica es posible determinar la propensión a la enfermedad.
De ese modo, el pronóstico individual se hace con base en
modelos estadísticos.
Un equipo interdisciplinario
En el proyecto del C3 no sólo intervendrán
los “mineros de datos”, un grupo de expertos informáticos
encabezados por Stephens, sino físicos, dirigidos por Germinal
Cocho, del Instituto de Física; médicos, coordinados
por Enrique Ruelas, secretario del Consejo General de Salubridad,
así como humanistas, a cargo de Aracely R. Berny, de la Facultad
de Filosofía y Letras, quienes analizarán los aspectos
éticos.
Con base en el análisis de los factores y desde
el punto de vista de muchas disciplinas, se sugerirán diferentes
intervenciones, como campañas de información pública.
Asimismo, se cuantificarán los impactos de las mismas. “Queremos
ver, después de algún tiempo, qué pasa con
la tasa de diabetes, si la población adquiere hábitos
más sanos de alimentación, o si disminuye la obesidad,
y así retroalimentar el sistema”.
Se requiere saber si una intervención tiene o no
efecto, y si sólo lo hace en cierto grupo sociodemográfico.
En este caso, no se pueden realizar acciones “unitalla”
para los diferentes sectores y personas, aseveró Chris Stephens.
Con esta información en mano, se pueden tomar decisiones
y asignar recursos de forma adecuada. También, hacer recomendaciones
a los médicos en las clínicas y señalar a las
autoridades a qué aspectos dedicar más o dejar de
invertir dinero.
La metodología o plataforma de minería de
datos ya está lista, y se basa en otra que creó un
grupo de trabajo, junto con Stephens, para enfermedades emergentes
como Leishmaniasis y la enfermedad de Chagas. En las primeras semanas
de marzo, se realizará la primera reunión para los
participantes de las diferentes especialidades e instancias.
Una vez que se tengan los datos requeridos –se espera
ocurra en el transcurso de este año–, es factible que
haya resultados preliminares en cuestión de semanas o unos
cuantos meses. No se obtendrá la solución a ese problema
de salud pública, pero sí darán pasos importantes
para avanzar hacia esa meta, concluyó Stephens.
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