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Algunas condiciones crónicas —como la enfermedad autoinmune esclerodermia— son especialmente difíciles de tratar por la variedad de síntomas, respuesta y complicaciones que los pacientes pueden presentar. Por esta razón, el proceso de encontrar un tratamiento efectivo para un individuo puede ser frustrante, doloroso y costoso.

Para hacer frente a este problema, el científico informático Suchi Saria, el Doctor Fredrick Wigley y un equipo interdisciplinario de expertos de la Universidad Johns Hopkins, están trabajando en un proyecto que utiliza Big Data para apoyar a las personas con esclerodermia.

El proyecto se centra en el aprendizaje automático, el cual permite que las máquinas aprendan de los datos que se les presenten. En este caso, el equipo diseña algoritmos estadísticos para que las computadoras sean capaces de analizar grandes volúmenes de registros médicos e identificar subgrupos de pacientes con patrones similares de progresión de la enfermedad.

Con esta información, los médicos pueden planear un tratamiento más efectivo y personal para cada caso.