La inteligencia artificial aplicada a la investigación en salud es una realidad que está abriendo vías a nuevos estudios y proyectos por parte de la comunidad científica de la sanidad pública andaluza.
En este sentido, la Plataforma de Medicina Computacional de la Fundación Progreso y Salud, entidad dependiente de la Consejería de Sanidad, Presidencia y Emergencias, que dirige Antonio Sanz, informa, en el Día Mundial contra el Cáncer, que se celebra el 4 de febrero, que recurren a la inteligencia artificial para desarrollar predictores de cáncer de pulmón o de ovario que permiten su detección precoz.
La prevención es, probablemente, uno de los usos más transformadores que se pueden hacer de los datos clínicos. En este sentido, los investigadores se encuentran trabajando en el proyecto ‘PulmoAI: Predicción Temprana del Cáncer de Pulmón mediante Inteligencia Artificial‘, que se centra en la predicción temprana de riesgo para actuar antes y conseguir reducir la alta tasa de mortalidad de este tipo de cáncer.
Para ello, los científicos utilizan datos del mundo real (RWD, de sus siglas en inglés) de la Base Poblacional de Salud del sistema sanitario público de Andalucía, que contiene información clínica detallada de más de 15 millones de pacientes, para desarrollar un modelo predictivo basado en IA. Así, emplearán algoritmos que ya han mostrado gran precisión y especificidad, que se entrenarán con los datos médicos de los pacientes en el sistema de salud, para identificar una subpoblación de individuos con alto riesgo de desarrollar cáncer de pulmón, lo que permitirá un cribado más eficiente y preciso.
De esta forma, no solo se mejorará la detección temprana, sino que también se reducirán los costes asociados al tratamiento de cánceres en etapas avanzadas al minimizar los falsos positivos y negativos que resultan de los métodos de cribado actuales. La alta mortalidad del cáncer de pulmón se debe, en gran parte, a que el 70% de los casos se diagnostica en estadios avanzados.
La IA se ha mostrado prometedora en la mejora de diagnósticos y pronósticos en varias áreas médicas. En este proyecto concreto, pretende maximizar la precisión y personalización del análisis de riesgo basado en múltiples factores, incluidos datos sociodemográficos, hábitos de vida y antecedentes médicos. Además, la aplicación de estos algoritmos de IA para la detección precoz de diagnósticos tiene un coste prácticamente nulo para el sistema sanitario, ya que se emplean datos existentes de los pacientes, como analíticas, visitas al especialista y a urgencias o medicaciones dispensadas.
Este enfoque no sólo permitirá una intervención más temprana y efectiva, sino que también podría proporcionar información nueva y valiosa sobre los factores de riesgo del cáncer de pulmón, contribuyendo a la futura investigación y a la mejora continua de los programas de cribado.
Anticiparse al cáncer de ovario
El uso de los datos como prevención permite intervenciones tempranas que tienen muchas más posibilidades de éxito, mejorando la vida del paciente, pero además abarata el coste para el sistema sanitario, haciéndolo más sostenible, ya que se lograría atajar la enfermedad antes de que suceda.
En la Plataforma de Medicina Computacional se desarrollan otros proyectos basados también en generar evidencia mediante el análisis de datos del mundo real, lo que permite hacer todo tipo de estudios retrospectivos. Por ejemplo, se ha podido desarrollar un predictor temprano de cáncer de ovario a partir de los datos que se han ido registrando de forma pasiva en el sistema de salud. Así, la idea es que se pueda prever un diagnóstico de esta enfermedad a partir de información no relacionada con el cáncer del futuro paciente, que registra el sistema de salud por otras razones clínicas como analíticas de sangre, enfermedades previas o la medicación prescrita.
De acuerdo con estos datos, se crea el modelo que aprende a identificar un patrón de uso del sistema de salud previo a que aparezca la enfermedad, lo que supone poder realizar una previsión y adelantarse al diagnóstico de cáncer de ovario.
Pieza clave en la de Medicina Personalizada y de Precisión
La Plataforma Andaluza de Medicina Computacional, una de las plataformas de investigación de la Fundación Progreso y Salud (FPS), ha sido concebida como una pieza fundamental del Plan de Medicina Personalizada y de Precisión de la comunidad andaluza, con la misión de facilitar y proporcionar las herramientas para la inclusión de los datos genómicos del paciente en la historia clínica electrónica.
Esta plataforma tiene como doble objetivo el desarrollo de algoritmos y métodos innovadores para el manejo e interpretación análisis de datos médicos de los pacientes, así como la generación de evidencia a partir de datos clínicos mediante estudios éticos y seguros, combinado con la producción de software de alta calidad diseñado específicamente para ser empleado por usuarios finales clínicos, todo ello, con una fuerte orientación traslacional.
El objetivo último es acercar al clínico algoritmos para la gestión de datos médicos, incluyendo datos genómicos complejos de forma transparente para que, en última instancia, fomenten la adopción de tecnologías innovadoras en la práctica clínica actual.
