ResearchKit de Apple: tres razones para el optimismo

La presentación del SmartWatch de Apple a principios de marzo en San Francisco dejó varios titulares interesantes. Uno de ellos fue el anuncio de una plataforma de software de código abierto con el objetivo de convertir los 700 millones de iPhones en herramientas de diagnóstico médico y a los dueños de esos teléfonos en posibles participantes en las investigaciones.

ResearchKit podría permitir aplicaciones de diagnóstico aprovechando prestaciones del iPhone como micrófonos, pantallas y acelerómetros. Las primeras cinco aplicaciones creadas con ResearchKit están disponibles en la actualidad y diseñadas para ayudar a luchar contra el cáncer de mama, el asma, el Parkinson, la diabetes y la enfermedad cardiovascular. En este horizonte de integración de la tecnología móvil aplicada a la salud y la investigación médica, hay en principio tres motivos para el optimismo, especialmente para la industria farmacéutica.

1. Redefinir las aplicaciones de la industria farmacéutica de recogida de datos del mundo real. Uno de los mayores dolores de cabeza de los laboratorios es reclutar a ciudadanos para participar en las fases II y III de los ensayos clínicos y establecer así la eficacia y seguridad de un fármaco. Jeff Williams, jefe de operaciones de Apple, mostró su esperanza de que ResearchKit ayude a resolver problemas de la investigación médica como la poca participación de pacientes o la comunicación unidireccional entre estos y los médicos. Si bien es cierto que las posibilidades de ResearchKit dentro del marco clínico y legal actual son limitadas, también es verdad que cada vez se impone más la idea de que la capacidad que tienen las nuevas tecnologías de recabar datos de los entornos de la ‘vida real’ está siendo infrautilizada por la industria farmacéutica. Capacidad y déficit que quedan aún más en evidencia con los teléfonos inteligentes. Una capacidad para reunir conjuntos de datos del mundo real a gran escala que supondría incluso que la industria farmacéutica puede empezar a redefinir ensayos en fase IV, centrada en los riesgos, beneficios y uso óptimo de un medicamento tras su comercialización.
2. mHealth: Apoyar el desarrollo de aplicaciones clínicamente relevantes para mejorar la gestión de las enfermedades crónicas. Muchas de las aplicaciones actuales puestas en marcha por la industria farmacéutica tienen escasa relevancia clínica y no son más que repositorios de datos destinados únicamente a mejorar la adherencia al tratamiento. Sin embargo, cualquier aplicación que no contribuya a mejorar los resultados clínicos debería ser puesta bajo sospecha. Esto se complica aún más por la propia naturaleza humana. Esto es, si padeces una enfermedad crónica, cualquier carga añadida en la gestión diaria lleva simplemente a la gente a no participar. Es por eso que estos registros de datos no tienen éxito. Al respecto, Williams habló de la aplicación mPower, hecha para entender mejor los efectos del Parkinson y desarrollada conjuntamente con la Universidad de Rochester, el Hospital Xuanwu de Pekín y Sage Bionetworks. El desafío para los diseñadores de la Mobile Health es posibilitar un apoyo contextual que ofrezca valor real, mejore la calidad de vida del paciente y los resultados clínicos con las menores molestias para el usuario. Las aplicaciones que no hacen esto cosechan pocos datos de los pacientes y no serán de utilidad en ResearchKit.
3. Adherencia: Desafío al diseño actual de los programas de apoyo al paciente. Involucrar a los pacientes y hacerles partícipes de los programas de apoyo para conocer su feedback de actitud y comportamiento ante los tratamientos, y obtener datos de la enfermedad es una oportunidad fantástica para la industria farmacéutica para conocer más sobre sus medicamentos y ayudar a los pacientes en un contexto real.