Archivo de categorías: Sector Salud

Entradas sobre el sector salud.

¿Pueden los antidepresivos causar malformaciones en el feto?

Puede que no sea lo más común que en el blog de una empresa de tecnología de la información se hable de antidepresivos y embarazos, lo entendemos perfectamente. Pero en MeaningCloud hemos comprobado que los temas de salud tienen una fuerte repercusión en medios sociales y las empresas del sector, incluyendo las farmacéuticas, harían bien en tratar de entender la conversación que se genera alrededor. ¿Cómo? Mediante la tecnología de análisis de texto, como veremos a continuación.

Mirando los datos recogidos por nuestro prototipo para la monitorización de temas de salud en medios sociales nos sorprendimos del repentino incremento de menciones del término ‘embarazo’ el día 10 de julio. Para saber el porqué de este dato, acudimos a los tuits que hablaban sobre ese estado de buena esperanza. Resulta que ese mismo día se había publicado una noticia sobre un estudio aparecido en el British Medical Journal sobre los efectos nocivos que los antidepresivos pueden causar en el feto durante el embarazo.
Continuar leyendo


Analizando datos sobre salud en medios sociales

El análisis de medios sociales puede ser una buena inversión en el área de salud. A la gente le encanta compartir información en los medios sociales, incluso datos sobre salud. ¡Sí, es verdad! Y constituye el punto de partida del trabajo de investigación titulado ‘Exploring Spanish health social media for detecting drug effects’, cuyo objetivo es monitorizar las conversaciones en medios sociales para averiguar cómo hablan los usuarios sobre su relación con el consumo de fármacos. Esto permite identificar posibles efectos adversos hasta ahora desconocidos relacionados con dichos fármacos. Aunque existe un protocolo oficial para informar a las autoridades competentes de la existencia de algún efecto adverso no documentado, se llegan a comunicar solamente un 5 – 20 % de ellos. Además, se pueden analizar las conversaciones sobre fármacos, síntomas, condiciones y enfermedades para obtener más información. Por ejemplo, es posible descubrir cómo los usuarios buscan medicamentos específicos a través de los medios sociales o cómo algunos se dedican a venderlos, a menudo de forma ilegal; muchos otros hablan de la mezcla de alcohol con drogas u otras sustancias ilegales. Por supuesto, no todo lo que aparece en internet es fiable—este es otro tema—, pero puede estimular el planteamiento de nuevas hipótesis.

drugs

El equipo de investigación Grupo de Bases de Datos Avanzadas de la Universidad Carlos III de Madrid ha llevado a cabo la investigación mencionada y ha desarrollado modelos híbridos para obtener el conocimiento necesario para identificar efectos adversos. La plataforma de procesamiento del lenguaje natural que ha permitido el análisis basado en esos modelos es MeaningCloud. Las capacidades de personalización que ofrece esta plataforma han sido decisivas, puesto que han facilitado la integración de vocabulario específico y otros conocimientos del dominio de la medicina. Como sabemos, los nombres de los medicamentos y de los síntomas pueden ser muy complicados y a menudo no es fácil escribirlos adecuadamente. Los resultados del algoritmo son prometedores, ya que su recall es un 10 % mayor que el de otros algoritmos conocidos. Puedes encontrar más detalles en el artículo científico publicado por la revista BMC Medical Informatics and Decision Making Journal. Estos desarrollos forman parte del proyecto TrendMiner y están disponibles en la página web: TrendMiner Health Analytics Dashboard, que recopila los comentarios de los usuarios de medios sociales sobre fármacos antidepresivos. La consola muestra los antidepresivos mencionados junto con los síntomas relacionados; haciendo clic en cada uno de ellos se puede consultar su evolución a lo largo del tiempo. Además, en la parte inferior de la página se muestran los textos originales que se han analizado para extraer dichas menciones, los nombres de medicamentos, síntomas, enfermedades y cualquier relación haya sido identificada entre ellos. Esas relaciones pueden revelar si un fármaco es adecuado para un determinado síntoma o si una enfermedad es, en realidad, un efecto adverso provocado por el medicamento mencionado. El prototipo permite también hacer búsquedas utilizando el código ATC (Anatomical Therapeutic Chemical Classification System) y el nivel correspondiente según este sistema de clasificación. Si se activa la opción ‘By Active Substance’ [‘por principio activo’], se buscará cualquier fármaco contenga el principio activo del producto buscado. Por otro lado, la funcionalidad de búsqueda predictiva permitirá encontrar más fácilmente la expresión correcta para referirse a un fármaco o a una enfermedad. Por favor, echa un vistazo al prototipo y dinos qué te parece. Y si alguno de los gráficos te parece interesante, ¡puedes tuitearlo incluso desde ahí! ¡Cualquier comentario es más que bienvenido! 


Efectos adversos de los medicamentos y medios sociales

Las reacciones adversas a medicamentos (RAM) son el problema más importante de seguridad en el campo de la salud. Se refieren a los efectos dañinos y no intencionados que producen los fármacos en el tratamiento de enfermedades y profilaxis, ya sea cuando se administran dosis normales, ya sea cuando se incurre en errores de medicación o usos incorrectos. Son la cuarta causa de muerte en pacientes hospitalizados en EEUU. Por ello, el área de la farmacovigilancia está recibiendo una gran atención debido a la gran incidencia de las RAM y al alto coste que llevan asociadas (entre el 15 y el 20 por ciento del gasto hospitalario se debe a complicaciones debidas a fármacos).

Determinadas RAM no se descubren durante los ensayos clínicos dado que no pueden conocerse hasta que el fármaco lleva varios años en el mercado. Por ello, las agencias de medicamentos deben vigilar las RAM una vez comercializado el medicamento, y el principal instrumento del que disponen son los sistemas de notificación voluntaria en los que profesionales y pacientes informan sobre sospechas de RAM (en España los pacientes pueden informar desde julio de 2012). Sin embargo, estos sistemas apenas se utilizan, pues se estima que solo se notifican entre un 5% y un 20% de las RAM, ya sea por la falta de tiempo, por la complejidad del proceso, por el poco conocimiento respecto a las RAM o por la mala coordinación entre niveles asistenciales.

En el marco del proyecto europeo TrendMiner se ha creado un prototipo para analizar comentarios en redes sociales que incorpora el procesamiento semántico de MeaningCloud para reconocer las menciones de fármacos, efectos adversos y enfermedades. El sistema visualiza la evolución de estas menciones y sus “coocurrencias”, es decir, registra qué fármacos se mencionan y con qué efectos adversos. Por ejemplo, el sistema monitoriza fármacos pertenecientes a la familia de los ansiolíticos y para ello no solo tiene en cuenta las menciones de los principios activos o medicamentos genéricos de este grupo (entre otros el lorazepam y el diazepam) sino también las marcas comerciales (como el Orfidal). Todas estas menciones se pueden analizar además en relación con sus efectos terapéuticos (entre los cuales están Orfidal indicado para ansiedad) y sus efectos adversos (tales como Orfidal puede producir temblores).

Para más información sobre el proyecto, desarrollado con la participación de la Universidad Carlos III de Madrid, ir al sitio web de la universidad.