Hemos leído con interés el novedoso estudio realizado por el Prof. Izquierdo et al.1. Sus resultados en la población con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) de Castilla-La Mancha indican que 10 años después de la instauración de la Estrategia Nacional de EPOC, lamentablemente aún quedan importantes lagunas en el diagnóstico y manejo de estos pacientes2. Auditorías clínicas previas sobre el manejo de esta enfermedad en España se basaban en encuesta tediosas y dependientes del variable interés y respuesta de investigadores individuales3,4. La tecnología big data y su correcta interpretación deben permitir informar casi en tiempo real sobre cómo y quién se diagnostica y trata de EPOC en España.
Ya se digitaliza una ingente cantidad de información sanitaria, que se almacena en bases de datos administrativas, pero el texto de la historia clínica electrónica se consideraba no analizable. Con big data su explotación ya es posible, y debe permitir comprender mejor los procesos asistenciales e identificar sus cuellos de botella, para corregir errores y modificar comportamientos, mejorando resultados en salud. Así, uno de los aspectos huérfanos en la EPOC se relaciona con las agudizaciones graves y el riesgo de reingresos, debido a su impacto en el pronóstico de la enfermedad a nivel individual, en el sistema sanitario en general y en los costes de ambos.
Actualmente, está en marcha el estudio Big COPData5, liderado desde la SEPAR y Savana® (https://savanamed.com/es/), e internacionalizado a Francia, Alemania, Reino Unido, Canadá, EE. UU., y otros países (n.° ClinicalTrials.gov NCT04206098). Su objetivo es identificar factores asociados con los reingresos hospitalarios en pacientes con EPOC. Big COPData nace con la finalidad de desarrollar un modelo predictivo de reingresos, usando técnicas de Procesamiento Natural del Lenguaje (NPL, por sus siglas en inglés), también con big data. Esta nueva metodología debe permitir un mejor diagnóstico de todo el proceso asistencial en la vida de las y los pacientes con EPOC.
