SAP crea plataforma de Big data que contribuye a la lucha contra el cáncer
Actualmente, se necesitan dos días para encontrar los indicadores en el genoma humano que diferencian a los pacientes que padecen algún tipo de cáncer de los sanos. La velocidad de análisis de grandes volúmenes de datos que SAP HANA -plataforma de computación in memory de SAP- hace posible que laboratorios como Mitsui Knowldege Industry (MKI), en Japón, salven muchas vidas, ya que pueden reducir el tiempo de análisis a horas y proporcionar un tratamiento médico avanzado y personalizado a los pacientes.
“La plataforma de computación en memoria, SAP HANA, realiza análisis genómico en minutos y habilita la detección temprana de la enfermedad, facilita la personalización de tratamientos y colabora en el desarrollo de nuevos tratamientos” explicó John Pappandrea, Presidente Global de Soluciones para el Sector Salud de SAP durante su más reciente visita a varios países latinoamericanos.
MKI ofrece servicios de análisis del genoma en tres pasos: fragmentos de extracción, entrada de alta velocidad y extracción de ADN. Todos los casos de pacientes son recolectados y procesados para hacer un análisis rápido de datos y encontrar patrones y la relación entre el genoma y el caso. Así se constituye una biblioteca que permite, ante cada nuevo paciente, comparar su fragmento con el sistema y recomendarle el tratamiento más adecuado. Este proceso requería unos días, pero desde la incorporación de SAP HANA para crear una plataforma de big data única, con análisis de datos en tiempo real, se apunta a revolucionar la futura forma en que se enfrenta esta enfermedad.
Hoy, el tiempo de análisis genómico con consultas complejas se acortó hasta 20 minutos, incluso algunos que demoraban meses o que, directamente, no podían completarse. El proceso de desempeño de SAP HANA en análisis de grandes volúmenes de datos en un proceso en particular se incrementó hasta 400 mil veces. SAP HANA aporta también al descubrimiento de causas del padecimiento, a la atención al paciente basada en resultados de análisis genómico en una sola visita al médico y a la identificación de mutación de activos para la generación de nuevos medicamentos.
