Page 5 - Revista Kranion 2_2017
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Kranion. 2017;12:35-6
EDITORIAL
Kranion
e-Neurología
En los últimos años, la incorporación del prefijo «e» en cualquier ámbito relacionado con la salud y la medicina se ha hecho algo habitual. Aunque se han propuesto definiciones diversas de e-Salud, según la Organización Mundial de la Salud (OMS) entendemos por e-Salud (e-Health en inglés) el uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones para la salud1. Esta sencilla definición debe dejarnos entrever el reflejo de un profundo proceso de cambios extraordinarios que afecta a todos los ámbitos de la sociedad y, en especial, a los servicios sanitarios, la salud y la medicina en general, pero sobre todo a los pacientes y a los profesionales de la salud. Además, es necesario reconocer que estos cambios se han incorporado para quedarse; así, todo aquello que fue «e»-Salud ya constituye nuestra nueva realidad en salud y medicina, pudiéndose prescindir de la «e». Hoy en día no es posible entender la medicina sin las tecnologías de la información, las aplicaciones bioinformáticas ni el big data, tanto en el periodo de formación de los profesionales del futuro como en el propio desarrollo de la atención sanitaria del día a día.
Los cambios que la e-Salud está promoviendo se traducen también en la forma en la que ésta se desarrolla y aplica en las diferentes especialidades y en todas las áreas de la medicina, como en neurología. Mencionaremos algunos de los muchos ejemplos en los que se está produciendo esta transformación en el conocimiento y la forma de trabajar en la medicina en general y en la neurología en particular.
El uso de herramientas avanzadas de imagen y su procesamiento tiene un especial interés en varias disciplinas, siendo la neurología una de las que se beneficiará más profundamente de dichos avances en pro del conocimiento. Sin embargo, es necesario poder manejar volúmenes extraordinarios de datos mediante herramientas avanzadas de computación, almacenamiento y análisis que definen y componen lo que cono- cemos como big data, que nos permite extraer, dar valor y sentido a cantidades de información impensables hace solo una década. El conocimiento de la anatomía del cerebro sigue constituyendo en la actualidad un verdadero reto y una cuestión en pleno desarrollo que, gracias a la utilización de tecnologías avanzadas de imagen, computación y big data podremos analizar con mucho más detalle. Tal como se apuntaba hace unos meses en un artículo de Nature (Neuroscience: Big brain, big data), un único conjunto de datos de neuroimagen puede ocupar terabytes de información, volumen dos o tres veces mayor en tamaño que la información contenida en el genoma completo de cualquier mamífero; en consecuencia, el manejo de volú- menes tan elevados de datos constituye uno de los grandes retos actuales2. La riqueza y dificultad en el conocimiento de nuestro cerebro requiere un esfuerzo extraordinario en el que la e-Neurología tiene un papel fundamental y un futuro prometedor. Podemos trabajar dicho conocimiento a nivel macroscópico utilizando procedimientos de imagen cada vez más sofisticados de resonancia magnética, pero también mapeando las conexiones neuronales, estudiando las sinapsis, determinando los diferentes patrones de expresión genética en patologías y variedades de la normalidad o midiendo los cambios electrofisiológicos y patológicos de la actividad cerebral. Estos avances conllevarán grandes beneficios en el diagnóstico, segui- miento y tratamiento de los pacientes, ofreciéndoles una atención personalizada, que favorecerá poner en práctica la medicina que llamamos de precisión3,4.
Otra de las áreas donde la e-Neurología está desarrollando todo su potencial es la inteligencia artificial (IA). La evolución de la IA ha experimentado cambios y avances extraordinarios en las últimas décadas, pero quizás es ahora cuando disponemos de la oportunidad de aplicar estos avances en entornos clínicos en el cuidado y tratramiento de los pacientes. El concepto de IA es muy amplio, pero podría definirse como aquel conjunto de sistemas que han sido diseñados para aprender y realizar determinadas tareas mediante


































































































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