Biogipuzkoa Osasun Ikerketa Institutuko eOsasuna taldeak, Vicomtecheko, Deustuko Unibertsitateko eta Euskal Herriko Unibertsitateko (EHU) lankideekin batera, DeltaTrace garatu du, etengabeko monitorizaziorako eta fenotipatze digitalerako plataforma bat, datuak hasieratik amaierara prozesatzen dituena, auditagarritasuna eta erreproduzigarritasuna bermatuz, datuaren gobernantzako behar klinikoekin eta Europako jarraibideekin bat etorriz. Ander Cejudo, Yone Tellechea, Amaia Calvo, Aitor Almeida, Cristina Martín eta Andoni Beristain ikertzaileek egin dute lan hori eta emaitzak JMIR Medical Informatics nazioarteko aldizkari zientifikoan argitaratu dira.

 

Big dataren eta adimen artifizialaren (AA) erabilera konbinatua osasun-datuen analisia aldatzen ari da, informazio-bolumen handiak modu eskalagarrian eta baita denbora errealean ere prozesatzeko aukera emanez, hainbat datu-iturritatik abiatuta. Testuinguru honetan, trazabilitateak balio bereziki handia hartzen du: osasunean ez da nahikoa alerta edo iragarpen bat sortzea; halaber, beharrezkoa da jakitea zer datu erabili ziren, nola eraldatu ziren eta datu multzoaren eta ereduaren zein bertsiorekin lortu zen emaitza bat. Gaitasun hori funtsezkoa da erreproduzigarritasuna, auditagarritasuna eta konfiantza klinikoa lortzeko. Gainera, Europan datu-azpiegiturak Datu Sanitarioen Europako Esparruarekin lerrokatzeko beharra handitzen ari da, sustatzen dituena gobernantza sendoago bat eta bigarren mailako datuen erabilera kontrolatuagoa eta berrerabilgarriagoa.

 

Aurreko guztia kontuan hartuta, lan berri honen helburua izan zen osasunaren arlorako datu-plataforma bat diseinatzea eta ebaluatzea, non trazabilitatea elementu zentrala izango zen. Proposamenak, DeltaTrace izenekoak, baldintza operatibo zorrotzei eutsi nahi die, hala nola eskalagarritasuna eta denbora errealeko prozesamendua, eta, aldi berean, bertsioen kontrola eta datuaren ibilbidea fluxu osoan zehar berreraikitzea, AAko ereduetan erabiltzea barne. Ikerketa gidatu zuen galdera izan zen ea ezaugarri horiek dituen arkitektura batek analitika sanitario banatua eta denbora errealean eskain dezakeen, auditagarritasuna eta erreproduzigarritasuna bermatuz, behar klinikoekin eta datuaren gobernantzarako Europako jarraibideekin bat etorriz.

 

Horren ondorioz, DeltaTrace garatu zen, monitorizazio jarraitu eta fenotipatu digitalerako plataforma bat, datuak hasieratik amaierara prozesatzen dituena. Plataformak wearable eta galdetegietako informazioa biltzen du, informazio hori garbiketaren eta agregazioaren bidez aztertzeko prestatzen du, anomaliak detektatzeko metodoak aplikatzen ditu eta emaitzak bistaratze-paneletan erakusten ditu. Funtsezko puntu bat da prozesu osoa trazatuta geratzen dela, eta, beraz, berreraiki egin daitekeela zer datu erabili ziren, zer eraldaketa aplikatu ziren eta emaitza bakoitza ereduaren zein bertsiorekin sortu zen, auditoretza eta erreproduzigarritasuna erraztuz.

 

Horrela, plataforma benetako erabileratik gertu dagoen baldintzetan probatzeko, 1.500 erabiltzaileren wearableen datuen etengabeko harrera simulatzen zuen ingurune batean haren errendimendua ebaluatu zen, eta zerbitzari bakar batean exekutatu zen, plataforman jarduteko gutxieneko hardware-eskakizunekin. Egoera horretan, muturretik muturrera prozesatzeko guztizko denborak 10 minututik behera mantendu ziren irenstetik agregatu eta anomaliak detektatu arte, eta horrek denbora errealetik gertu erabiltzea ahalbidetzen du. Azpimarratu behar da prozesamendua osoa eta muturretik muturrera trazagarria izan zela; agregazioak eta anomalien detekzioa denbora errealean egin zirela; emaitzak erreproduzitu eta ikuskatu zitezkeela, osasun-inguruneetarako egokia dena; eta diseinua irekia eta modularra dela, eta, beraz, osasun-eremutik kanpo ere aplika daitekeela.

 

Lanaren ondorio nagusia izan zen osasun-datuen plataforma batek trazabilitatea izan dezakeela diseinuaren printzipio nagusi gisa, eta, aldi berean, etengabeko monitorizaziorako denbora errealetik hurbil dagoen prozesamendu eskalagarri bati eutsi diezaiokeela. DeltaTrace-k erakusten du posible dela datuen bertsioen, ereduen eta transformazioen gaineko kontrol egiaztagarria mantentzea bizi-ziklo osoan zehar, eta horrek osasun digitaleko inguruneetan auditagarritasuna eta erreproduzigarritasuna indartzen ditu. Gainera, teknologia irekietan eta diseinu modularrean oinarritzen denez, oinarri tekniko sendoa da Datu Sanitarioen Europako Esparruarekin lerrokatutako datu-azpiegiturak garatzeko, eta datu gardenagoa eta hobeto gobernatua erabiltzea errazten du, bai arretan, bai ikerketan.

 

Pazienteentzako onurak

Beraz, pazienteentzako onurak hiru alderditan bana daitezke. Lehenik, osasunaren etengabeko jarraipena eta detekzio goiztiarra. DeltaTrace bezalako plataformek wearableen datuak eta baliozkotutako galdetegi klinikoak etengabe aztertzeko aukera ematen dute, eta horrek osasun-egoeran aldaketa garrantzitsuak identifikatzen laguntzen du arazo larri bihurtu aurretik. Horrek esku-hartze goiztiarragoak eta jarraipen pertsonalizatuagoa errazten ditu, bereziki adineko pertsonen edo gaixotasun kronikoak dituzten pazienteen kasuan.

 

Bigarrenik, emaitzak fidagarriagoak eta gardenagoak dira. Datuak nola erabiltzen eta eraldatzen diren eta emaitza bakoitza zer ereduk sortzen duten erabat erregistratzean, osasun-analisiko sistemak auditagarriagoak, erreproduzigarriagoak eta fidagarriagoak izatea errazten da. Hori bereziki garrantzitsua da erabaki klinikoak AAko tresnetan oinarritu daitezkeenean.

 

Azkenik, osasun-datuen erabilera seguruagoa eta arduratsuagoa. Datuaren trazabilitate- eta gobernantza-mekanismoak integratzen direnez, plataforma horiek osasun-informazioaren erabilera kontrolatuagoa eta gardenagoa bultzatzen dute, datu sanitarioen Europako ekimenekin lerrokatuta. Horrek osasun-zerbitzuen ikerketa eta hobekuntza bultzatzen laguntzen du, pazienteen datuen babesa eta erabilera egokia mantenduz.

 

Ikerketa-taldeak aitortu duenez, “sentitzen dugu lan honekin urrats garrantzitsu bat eman dela datu sanitarioen plataforma gardenago eta fidagarriagoetarantz. Trazabilitatea printzipio nagusi gisa integratzen duen eta kode irekiko teknologietan oinarritzen den data handiko soluzio bat proposatzen dugu, eta horrek hura hartzea eta komunitatearen barruan eboluzionatzea errazten du. Gainera, ikuspegia bat dator osasun-datuen gobernantza eta erabilera arduratsua hobetzera bideratutako Europako ekimenekin. Espero dugu emaitza horiek etorkizuneko ikerketa- eta garapen-proiektuetarako oinarri gisa balio izatea, horrelako plataformak hartzea eta osasun digitalean benetan erabiltzen diren kasuetara egokitzea erraztuz, pazienteen monitorizaziotik hasi eta datu klinikoen analisi erreproduzitzaileraino“.

 

Lan honen egileek Vicomtecheko Markel Arrojo, Naroa Méndez eta Daniel R. Torresen laguntza eskertu dute. Ikerketa hau Eusko Jaurlaritzak finantzatu du (ZE-2021/00003 proiektua), eta LifeSnaps datu-multzoa erabili zuen, epe luzeko wearableen eta galdetegien informazioa duen dataset publikoa, bai eta errendimendu-probetarako sortutako datu sintetikoak ere.