Javier Aritz Urcolak, Arabako ESIko oftalmologoak, “Big Data en Oftalmología” liburua argitaratu du

Joan den irailaren 26an, Javier Aritz Urcola, Arabako ESIko oftalmologoak eta Jose María Martínez de la Casa, Madrilgo San Carlos Ospitale Klinikoko oftalmologoak, Madrilen aurkeztu zuten Espainiako Oftalmologia Elkarteak argitaratutako “Big Data en Oftalmología  liburua

Proiektu honen helburua da medikuntzako profesionalen artean, eta bereziki oftalmologoen artean, “Big Data“-ren esanahia eta kontzeptu horrekin lotutako zer artikulu eta argitalpen zientifiko dauden ezagutaraztea.

Liburua bi zatitan egituratu da. Lehenengoa sarrera da, kontzeptu orokorrei buruzkoa, eta gaian adituak direnek egin dute: ingeniariek, matematikariek eta abarrek.

Bigarrenak, berriz, oftalmologiaren eremuan teknologia hori erabiltzean datza, eta, zehazkiago, gehien garatu den bi esparruetan: glaukoma eta erretina.

Javier Aritz Urcolak azaltzen duenez, Big Data XXI. mendeko olioa bezalakoa izango litzateke, hau da, estutu dezakegun eta gauza asko emango dizkigun hori; eta adimen artifiziala izango litzateke lan egiteko motorra. Baina adimen artifizialera pasatu aurretik, Big Data ustiatzeko tresna on batzuk izan behar ditugu. Oftalmologia oso espezialitate kuantitatiboa da, oso bisuala, erabaki klinikoa hartzea askotan irudian edo datuetan oinarritzen baita”.

Gainera, gaineratu duenez, “aldatzen ari dena da orain datu horiek ustiatzeko edo datuak gorde eta garbitu ahal izateko tresnak izaten hasi garela. Ingeniariak eta klinikariak ikasten ari gara eraldaketa digitaleko une honetan, baina hori oso aldakorra da, eta ziurrenik, argitaratzen denean, liburu honetan agertzen diren ideia asko ez dira gaurkotasunekoak izango “.

Oftalmologiaren esparruan, garatu diren aplikazio gehienak populazio-baheketara edo –screening-era bideratzen dira gaixotasun ohikoenetan, hala nola erretinopatia diabetikoan, makulu-endekapenean edo glaukoman.

Javier Aritz Urcola oftalmologoak ohartarazi duenez, adimen artifiziala medikuari laguntzeko tresna izango da, baina ez du inolaz ere ordezkatuko. Hainbat gaixotasun posible daudenean, adimen artifizialeko eredu batek diagnostiko diferentzialean lagun diezaguke, izan duen ikaskuntzaren arabera. Baina gaur egun, argitalpen gehienak populazioaren baheketara bideratzen ditu, konplexutasun handiagoko diagnostikoetara baino gehiago.

Oftalmologian, irudiak diagnostikoaren oinarria dira patologia askotan, eta, horren ondorioz, milioika daude eskuragarri. Big Data-ren oinarria dira, eta ingeniariei eta matematikariei dagokie datu-kopuru izugarri hori prozesatzeko eta aztertzeko gai diren algoritmoak garatzea, datu horiek izango baitira machine learning delakoaren oinarria, baita makinek Big Data-ra gehitzen diren irudi berrietatik eta beren igartze edo akatsetatik automatikoki ikasteko duten gaitasunaren oinarria ere.

Baina horrek guztiak beste erronka garrantzitsu batzuk ere badakartza berekin: batetik, datu-bilketa bateratu edo protokolizatu beharra eta Big Data-n sartzea, eta, bestetik, osasun-egituran beste superespezialista mota bat sartzea, hala nola bioinformatikariak, datu-ingeniariak edo matematikariak.