LA CASA BLANCA RECONOCE LA CONTRIBUCIÓN DE SAP A LA MEDICINA PERSONALIZADA EN TIEMPO REAL

“La gestión big data transforma la manera en como vivimos y
cuenta con el potencial para acelerar el ritmo de los descubrimientos en
prácticamente todas las disciplinas de la ciencia y de la ingeniería”, indicó
Farnam Jahanian, Director del Área de Ingeniería y Ciencias de la Información y
la Computación de la National Science Foundation. “Estos esfuerzos
colaborativos consolidan el papel de big data en innovaciones futuras
aplicables a diversos sectores, que van desde la educación hasta la salud”.
La plataforma SAP HANA® habilitada para satisfacer las
necesidades del sector de la salud busca suministrar a investigadores,
hospitales, farmacéuticas y compañías de seguros los datos clínicos, biológicos
y de estilo de vida que requieren para optimizar la salud de sus pacientes,
mediante la personalización de los programas de prevención, tratamiento y
mantenimiento. Por una iniciativa de cooperación financiada por SAP, el
laboratorio de genética de la Escuela de Medicina de la Universidad de
Stanford, dirigido por el Profesor Carlos D. Bustamante, utiliza SAP HANA para
llevar a cabo análisis en tiempo real para descubrir variantes genéticas que
fortalezcan la salud y controlen enfermedades. Con esta plataforma, los
investigadores obtuvieron mejoras sustanciales en su desempeño y lograron que
sus cómputos para el análisis de los datos genómicos hayan aumentado su
velocidad original entre 17 y 600 veces.
La meta de esta iniciativa es desarrollar nuevos
tratamientos para el autismo y las enfermedades cardiovasculares, condiciones
que inciden significativamente en la salud de millones de seres humanos y
originan enormes costos para el sistema de la salud.
Fuera de Estados Unidos, SAP colabora con el Centro Nacional
de Enfermedades Tumorales de Heidelberg, Alemania, n un programa piloto de
análisis que contempla el uso de herramientas colaborativas basadas en SAP
HANA, diseñadas para analizar con certeza y en tiempo real datos clínicos y
genómicos, para mejorar drásticamente los diagnósticos de cáncer, identificar
alternativas personalizadas de tratamiento y proporcionar a cada paciente el
mejor programa clínico disponible.
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