El centro tecnológico ITI, especializado en TIC, ha decidido continuar su apuesta por la investigación a través de la bioinformática con el fin de aportar soluciones a los problemas relacionados con la medicina de precisión, mediante el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial.

En este sentido, uno de los proyectos más destacados en los que está trabajando ITI es en BIGSALUD2, financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el que está desarrollando modelos basados en IA para poner en marcha herramientas de diagnóstico, pronóstico y cribado de pacientes con COVID19.

En palabras de François Signol, responsable del proyecto en ITI, el objetivo es "llevar la Inteligencia Artificial a la Salud apoyando al personal sanitario en el proceso de toma de decisiones, haciendo posible un mejor pronóstico de complicaciones y un tratamiento más personalizado y eficaz de los pacientes". Todo ello redundará en un "incremento de la calidad de vida con un ahorro de costes hospitalarios y un aumento de la productividad de los profesionales", añade el investigador.

Son tres las líneas de investigación que está abordando este proyecto, como son la realización de un pronóstico que anticipe el reingreso no programado de pacientes durante los 30 días inmediatos al alta hospitalaria; conocer la evolución clínica de pacientes con COVID19; y detectar la enfermedad a través de la imagen médica de tórax.

Para ello, los expertos de ITI han combinado servicios de infraestructura para tratamiento de información, a nivel de almacenamiento y procesamiento distribuido, con técnicas de Inteligencia Artificial para aportar soluciones novedosas a los problemas relacionados con la medicina de precisión, donde los tratamientos se ajustan a cada paciente y donde un hospital puede anticiparse a sus necesidades.

A través de este proyecto, se van a desarrollar herramientas software que, combinadas con modelos de Inteligencia Artificial construidos a partir de datos sanitarios, realicen estimaciones fiables que se puedan integrar a la práctica hospitalaria. Por ejemplo, seleccionar el tratamiento óptimo para cada paciente; diagnosticar enfermedades; o incluso pronosticar que un paciente desarrolle una enfermedad.

Análisis de Datos

Hasta ahora, los investigadores han realizado un análisis iterativo de más de 40 mil radiografías y 20 mil historias clínicas de pacientes sanos, con COVID-19 o con reingreso no programado a los que están aplicando técnicas conocidas como `Machine Learning´.

Esto significa que las "máquinas aprenden de los datos patrones que permiten parametrizar y predecir enfermedades", añade el responsable de ITI. Las mismas técnicas aplicadas al pronóstico de COVID-19, adecuadamente adaptadas, serían válidas a cualquier acción que permita a un hospital anticipar la evolución de pacientes con otras enfermedades.

También se está abordando la mejora del flujo de trabajo entre el equipo médico y los analistas de datos, donde se puedan intercambiar e interpretar los datos sanitarios (imágenes médicas, información clínica, información ómica), para la construcción de modelos predictivos basados en aprendizaje automático. En una siguiente fase, se trabajará en la optimización de toda la infraestructura de análisis de datos adecuándola a las necesidades de un hospital.

Finalmente, el proyecto cuenta con la cooperación de entidades y empresas del sector TIC y del ámbito sanitario para orientar las soluciones tecnológicas a las problemáticas y necesidades reales de profesionales y pacientes, como son ALFATEC, QUIBIM, VISUAL LIMES y el ISS del Hospital LA FE de Valencia.