Así lo cree el director Médico de Organon Latinoamérica (empresa especializada en salud de la mujer y biosimilares surgida este junio como escisión de la farmacéutica MSD), Juan Marques.
nEn su opinión, innovaciones como el big data abren la puerta a una medicina cada vez más efectiva y a un sistema de farmacovigilancia que permitirá agilizar los tiempos de respuesta ante situaciones adversas. Sin embargo, alerta que esto no podrá conseguirse si no se asegura la privacidad y la calidad de los datos recopilados, en un terreno en el que reducir al máximo el margen de error resulta vital.
nTodos los años publicamos en MIT Technology Review un informe sobre las 10 tecnologías con mayor potencial de cambiar el mundo. Una de las de la lista de 2021 es el ARN mensajero, base de algunas de las vacunas más importantes contra la COVID-19. ¿Qué potencial ve a esta tecnología para luchar contra otras enfermedades?
nLa tecnología de ARN mensajero ha marcado un hito en la terapéutica médica: permitió el desarrollo de una vacuna en un tiempo récord, posibilita una producción de mucha mejor calidad, masiva, más rápida y con menor costo, y abre la posibilidad de desarrollar vacunas para un sinfín de enfermedades. Va a ser un parteaguas porque las vacunas ya no son contra un virus, bacteria o parásito, van a ser contra una determinada proteína de estos, lo cual nos permite ser mucho más específicos y, por tanto, mucho más efectivos.
n¿Cómo está cambiando la inteligencia artificial y el big data el sector biofarmacéutico?
nEl big data va a terminar atacando todas las fases del sector biofarmacéutico: el desarrollo de medicamento, el análisis, la prescripción médica e incluso a la dispensación de medicamentos. Uno de los puntos críticos es asegurar la calidad de los datos, para que sean realmente útiles. Otro tema importante es la fuente. Por ejemplo, si hablamos de los dispositivos que están tan de moda [los wearables], van a crear un montón de big data, pero hay que recordar que nuestro nivel de tolerancia a la baja calidad de los datos es mucho menor que en otros sectores. Un texto traducido automáticamente puede tener un 80 % de acierto y lo vamos a entender, por el contexto, pero en la parte médica, ese 20 % de fallo puede ser crítico.
nTenemos cosas simpáticas y sin implicación, como que el reloj te diga que tienes que moverte. Pero que el reloj te diga que tienes una arritmia cardíaca o que tienes que ir al hospital ya entra en otro nivel. Los gadgets que se vayan desarrollando para la frecuencia cardíaca, la saturación… irán mejorando, y a medida que tengamos datos confiables, podremos interpretarlos mejor.
nCon la popularización de estos dispositivos, ¿cómo se debería manejar esa gran cantidad de datos para garantizar la privacidad de los usuarios?
nLas tendencias van por buen camino, pero no hay que pedirle más al dispositivo de lo que puede dar. ¿Que va a ser capaz de avisarme a qué hora voy a tomar una medicina? Perfecto. Pero de ahí a cosas mucho más críticas, como definir si un paciente va a ir a emergencias, si tiene un problema de infarto o no… Cuando la vida del paciente empieza a entrar en la ecuación necesitamos sistemas muy, muy confiables.
nSobre la privacidad, el dato médico sigue siendo confidencial y debe manejarse en ese ambiente. Hay que tener ese cuidado y la garantía de que el sistema puede mantener esa privacidad. No es solo que el paciente acepte unas condiciones de privacidad, también está la responsabilidad del país o del sistema de salud que los esté manejando. Además, los sistemas de big data en salud también podrían llegar a ser hackeables.
nUno de los horizontes que abre es el de la medicina hiperpersonalizada. ¿Qué pasos están dando en esta dirección?
nYo diría que la medicina hiperpersonalizada es el sueño de los médicos. La idea es poder identificar perfectamente las características de cada enfermedad y cada paciente, qué le hace diferente, y ajustarlo todo. Pongamos el caso de enfermedades un poco más raras. Es muy interesante poder identificar, por ejemplo, una proteína que no sabías que estaba en ese paciente y que un tratamiento diferente que usamos para otra patología pueda ser efectiva en esta.
nAdemás, sería fantástico poder tener las características del metabolismo de cada persona para decidir no solo el medicamento, sino si la dosis que le corresponde está por encima o debajo de la media, lo que da una medicina más efectiva.
n¿Hasta qué punto sería viable emplear los datos para rastrear los efectos de los medicamentos en los pacientes?
nLa parte de farmacovigilancia probablemente sea otro de los cambios más interesantes del big data. En ocasiones, se escuchan quejas de por qué no se descubrió un efecto adverso de un medicamento antes de que estuviera disponible, y es un tema de estadística. En un estudio con el que se demuestra la efectividad del medicamento pueden participar 10.000 pacientes. Pero si lo utilizan 10 millones y hay un evento adverso que ocurre en una vez por cada millón, voy a tener 10 casos que, probablemente, no hubiese visto inicialmente. Y otro tema importante: con big data e inteligencia artificial, voy a poder analizar muy rápido las potenciales interacciones, la relación causa-efecto, y acelerar los tiempos de respuesta.
nAún no parece factible financieramente. Ahora, ¿vamos a llegar allí? Mi opinión es que sí, probablemente porque va a haber aplicaciones donde sea muy fácil reportar qué fue lo que pasó, todo eso irá a una central y desde allí se verá si hay una tendencia, en tiempo real.
nMás allá de la COVID-19, ¿cuáles son los grandes desafíos del sector para los próximos años?
nPrimero, las enfermedades con alto impacto en mortalidad. En el cáncer, ha mejorado muchísimo la sobrevida, pero todavía tenemos la necesidad de mejorar mucho más. El segundo enfoque, probablemente el más complicado, es el de las enfermedades neurológicas; básicamente, el Alzhéimer. El tercero es las enfermedades olvidadas, que afectan a países en vías de desarrollo, muchas relacionados con virus y parásitos, y con las que toda esta tecnología que hemos podido desarrollar para la COVID-19 podría ayudar. Por último, las enfermedades de poca prevalencia, que no tienen un número crítico de pacientes, pero que son de alto impacto.
n¿Qué retos son los que afrontan específicamente en Latinoamérica?
nDesde el punto de vista de salud, uno de ellos es el embarazo no deseado y el embarazo adolescente, que es un problema severo, lamentablemente. En el mundo hay 16 millones de embarazos cada año en niñas y adolescentes, y las complicaciones relacionadas son la segunda causa de mortalidad para este colectivo. La tecnología puede ayuda os en situaciones específicas. Se está trabajando en ver cómo podemos crear sistemas de apoyo a las adolescentes basadas en aplicaciones, chats, formas de comunicación con las que puedan recibir información para prevenir el embarazo. Los adolescentes habitualmente buscan en inte et, pero allí no siempre está la información más adecuada.
nEl contexto digital favorece que empresas ajenas al sector se decidan a entrar en él, pero no siempre es fácil. En enero, la firma creada por Amazon, Berkshire Hathaway y JPMorgan (Haven Healthcare) anunció que pondría fin a su actividad. ¿Qué opina de estas incursiones en el sector y qué aprendizajes considera que deja esta última noticia?
nLa tendencia va a seguir y cada vez vamos a tener más relación con agentes con los que no estamos acostumbrados a interactuar. Sobre los que entran y no logran el éxito, probablemente son ideas muy interesantes que a lo mejor no están en el momento adecuado, y podrían funcionar cuando el resto de la estructura cambie.
nLa COVID-19 nos mostró que vamos a diferentes velocidades. El ejemplo de la telemedicina es muy interesante. La impulsó la crisis, ha logrado ser tremendamente efectiva y creo que vamos a seguir por ahí. Pero ahora tendremos que afinar los sistemas, y creo que aquí van a entrar actores con mucha fuerza. La telemedicina ha llegado para quedarse.
n¿Las grandes tecnológicas pueden entrar y brindar una solución integral en salud? Capacidad y presupuesto tienen, pero es necesario que entiendan la complejidad de la salud y que los pacientes no son números, son personas, por lo que hay una parte emocional que no debemos descuidar por la tecnología. Cualquier solución de telemedicina tiene que pasar por mantener el contacto y la calidez del ser humano para que el paciente se sienta bien atendido. Y seguiremos necesitando examinar al paciente con nuestras manos, conversar, ver el lenguaje corporal.
nLa pandemia ha puesto de relieve la importancia de la colaboración interinstitucional para enfrentar un problema de esta magnitud. ¿Qué papel desempeñará en los retos del futuro?
nNo es que antes no existiese colaboración, sino que ahora se volvió mucho más visible. La gente tenía la percepción de que las compañías eran enemigas que no se podían hablar, y no era así. Lo más importante que nos demostró esta crisis es que podemos acelerar los procesos cuando trabajamos juntos. Al comienzo de la pandemia, el horizonte se veía muy negro, por el tiempo habitual de desarrollo de una vacuna. La crisis quitó algunos miedos y facilitará esa interacción de aquí en adelante, pero es importante entender que la colaboración tiene regulaciones de competencia que hay que mantener.
n¿Cuál debería ser el perfil del directivo en la transformación de la industria?
nEl directivo que tiene que entender la diversidad de género, generacional y de pensamiento. Para ello, tienes que generar un sentido de aceptación de ideas y un ambiente de conversación que antes no había. Por otro lado, los directivos debemos tener la capacidad de entender qué tecnología se está desarrollando y ver cómo puede tener impacto en nuestra actividad en el corto, mediano o largo plazo.
nOtra característica sería la tolerancia a la equivocación, que los directores tampoco tenían. Puede ser que fracases, pero si la idea es buena lo que tienes que hacer es mejorarla y ver qué pasa.
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