IM MÉDICO #45

im MÉDICO | 45 85 CLARIFY va a permitir clasificar de manera eficiente a los pacientes de cáncer por riesgo para personalizar la atención de seguimiento a través de una mejor evaluación de las necesidades del paciente HOMBRES MUJERES TIPO DE CÁNCER S. OBSERVADA S. NETA S. OBSERVADA S. NETA Cavidad oral y faringe 34 38,2 52,8 57,2 Esófago 11,8 13,1 15 15,7 Estómago 23,3 26 28,4 30,3 Colon 55,5 63,1 58,8 63,9 Recto 53,3 60,4 58,1 62,7 Hígado 16,4 17,9 15,5 16,2 Vesícula y vías biliares 15,4 21,8 14 18,8 Páncreas 6,7 7,2 9,6 10 Laringe 52,5 60 60,5 66,1 Bronquios y pulmón 11,6 12,7 16,8 17,6 Melanoma cutáneo 75,8 82,3 84,6 88,9 Mama - - 78,4 85,5 Cuello uterino - - 63,4 65,5 Cuerpo uterino - - 68,9 74 Ovario y aneos - - 38,9 40,9 Próstata 78,9 89,8 - - Testículo 86 89,2 - - Riñón 57,6 64,8 61,6 65,8 Vejiga urinaria 64,9 73,8 69,4 75,9 Encéfalo 20,5 20,8 24 24,2 Tiroides 80,9 86,1 89,6 93,1 Linfoma de Hodgkin 77,5 80,6 81,5 82,6 Linfomas no hodgkinianos 55,5 62,4 64,2 68,4 Mieloma múltipla 40,4 44,8 48,2 51,2 Leucemia linfoide crónica 68,3 77,7 74,1 80,7 Luecemia mieloide aguda 18,3 19,2 24,3 24,9 Todos excepto piel no melanoma 48,9 55,3 57,4 61,7 Son Big Data al estar en formatos distintos, por la variedad de los datos y por el volumen de los mismos, y con fuentes no estructuradas, por el procesamiento del lenguaje natural integrado. El sistema incorpora y analiza grandes volúmenes de datos multivariados heterogéneos para permitir la detección tem- prana de factores de riesgo que pueden empeorar la condición del paciente después del tratamiento del cáncer. Esto ayuda a clasificar demanera eficiente a los supervivientes de cáncer por riesgo para personalizar la atención de seguimiento a través de una mejor evaluación de sus necesidades. El proyecto incorporará datos de los Registros Electrónicos de Salud (EHR, por sus siglas en inglés) de diferentes hospitales españoles, con información biomédica relevante públicamen- te disponible. Desde la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) “nos respon- sabilizamos de la integración de datos como el procesamiento del lenguaje natural y aplicar la metodología de inteligencia artificial”, afirma la profesora Mensalvas.