El Big Data contra el cáncer de mama

Una de las principales causas de muerte en mujeres es el cáncer de mama. Frente a esto, el Big Data lucha para la detección temprana de síntomas, lo que aumenta las posibilidades de ser curadas y aplicar un tratamiento mejor.

Cada año, el 19 de octubre se celebra el Día Mundial contra el Cáncer de Mama. En 2018 la OMS (Organización Mundial de la Salud) reportó 627 mil casos de fallecimiento a causa del cáncer de mama en el mundo. En la actualidad es una de las principales causas de muerte en mujeres.

Frente a esto, la tecnología y la innovación son grandes aliados para la temprana detección de los síntomas, lo que aumenta las posibilidades de ser curadas y aplicar un mejor tratamiento.

Uno de los principales problemas a los que se enfrentan los expertos en medicina se presenta en el momento de diagnosticar un tratamiento que se adecue a las necesidades de cada paciente, por lo que es importante identificar la compatibilidad del paciente con el tratamiento, esto es prácticamente imposible.

Los especialistas del National Center For Tumor Diseases han trabajado para implementar tecnología en la Nube y el procesamiento de información SAP HANA (tecnología de base de datos en memoria), para atender a más de 10 mil pacientes con hasta mil piezas de información de registro cada una.

Según el centro, la información de los médicos llega hasta 150 mil conjuntos de datos donde se podría agrupar cierto tipo de pacientes y 3.6 millones de pruebas que tomarían mucho tiempo para ser analizadas manualmente. Implementar la ‘nubefacilita la exploración de datos basados en sistemas de información clínica, registros de tumores y anotaciones médicas de cada caso por especialista.

El trabajo conjunto de médicos y la tecnología ayuda a brindar terapias y servicios más personalizados y oportunos con respecto al perfil del paciente y el tipo de cáncer.

El uso de la tecnología en el campo de la medicina ha permitido desde la creación de nuevas moléculas para detener la generación de células cancerígenas, hasta la aplicación de ‘machine learning’ para la detección temprana.

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