IM MÉDICO #45

I+D im MÉDICO | 45 84 específicos de pacientes para ver cómo se puedemejorar su situación. Incluye tipo de ejer- cicios, comités de pacientes, calidad de vida a largo plazo, entre otros factores. CLARIFY va a permitir, por tanto, clasificar de manera eficiente a los pacientes de cáncer por riesgo para per- sonalizar la atención de se- guimiento a través de una mejor evaluación de las ne- cesidades del paciente tras los tratamientos oncológicos específicos. Asimismo, los clí- nicos estarán preparados para tomar decisiones posteriores al tratamiento basadas en la evidencia y que no es posible con los enfoques actuales. La idea final, como apunta la doctora Torrente, “es diseñar un protocolo de seguimiento que podamos aplicar, por un lado, a estas patologías y que pueda ser extrapolable a otras que no sean tanprevalentes, así como adaptarlas a enfermeda- des colorrectales, prostáticas, genitourinarias, etc.” Inteligencia Artificial como novedad Para predecir el riesgo especí- ficodel paciente de desarrollar efectos secundarios y toxi- cidades de sus tratamientos contra el cáncer, se parte de modelos novedosos basados en el aprendizaje relacional estadístico y técnicas de inte- ligencia artificial explicables sobre los gráficos de cono- cimiento integrados. Para ello, se contempla el empleo de técnicas de BigData e Inteligencia Artificial que integrarán toda la información disponible del paciente a través de dispositivos móviles utilizados después del tratamiento. Como explica, al respecto, la profesora Ernestina Mensalvas , catedrática de la Universidad Politécnica de Madrid en la Escuela superior de ingenieros informáticos, e investigadora del centro de tecnologíabiomédicaCENTB , “enel proyecto semanejandiferentes fuentes de datos relacionadas con el cáncer demama, de pulmón y linfoma. Tanto datosmoleculares como datos de historia clínica” . Medición del progreso e impacto específico La propuesta debe proporcionar indicadores apropiados para medir su pro- greso e impacto específico en las siguientes áreas: • Mapeo de macrodatos completos de una manera accesible y manejable aplicando principios para compartir y reutilizar, creando una red de co- nocimiento al vincular herramientas de traducción, fuentes de datos he- terogéneas y textos biomédicos para monitorear el estado de salud y la calidad de vida después del tratamiento del cáncer. • Análisis emergentes basados ​en datos y métodos de simulación avanza- dos para estudiar los mecanismos causales y mejorar los pronósticos de mala salud, identificación de trayectorias de enfermedades y recaídas. • Medios mejores y más rápidos de respuesta de alta calidad para prevenir o abordar oportunamente el desarrollo de nuevas condiciones médicas y / o mejorar la calidad de vida. • Mayor conocimiento para mejorar el asesoramiento a los pacientes, así como para mejorar el seguimiento de los pacientes. • Información novedosa sobre el mantenimiento de la salud, la aparición y el curso de las enfermedades con miras a optimizar la prevención y el tratamiento. • Base de evidencia para el desarrollo de estrategias de políticas de pre- vención, diagnóstico temprano, terapias, así como para abordar las des- igualdades en salud, apoyo a los registros de pacientes a nivel nacional. • Mejora de la calidad de vida después del tratamiento del cáncer, fortale- ciendo la confianza personal y mejorando la empleabilidad. • Se establecen estrategias preventivas que tienen un efecto real de re- ducir la aparición de trastornos de salud y comorbilidades asociadas al tratamiento del cáncer. En el estudio CLARIFY se han incluido tres patologías prevalentes con supervivientes a largo plazo: cáncer de mama, pulmón y linfoma Ernestina Mensalvas María Torrente