Análisis de datos masivos basado en IA para la medicina de precisión
El análisis de datos masivos en el cuidado de la salud, incluidos los datos ómicos, la información del paciente y las imágenes, plantea un gran desafío. Aunque la tecnología para obtener datos masivos ha avanzado, la infraestructura para integrar y extraer los datos está rezagada. Por tanto, para adoptar decisiones sanitarias y formular políticas mejores, es necesario convertir los datos masivos en información procesable.
Una plataforma basada en inteligencia artificial para el análisis de datos
La iniciativa iASiS, financiada con fondos europeos, reunió a expertos procedentes de cinco países y dedicados a la medicina, la genómica, la neurociencia y la inteligencia artificial, para generar una plataforma de análisis de datos. «Antes y en paralelo a iASiS, se desarrollaron varias tecnologías basadas principalmente en datos genéticos para la medicina personalizada. iASiS ha ido más allá del estado de la técnica para proporcionar un marco genérico en el que integrar muchos tipos diferentes de datos», explica George Paliouras, coordinador de iASiS y director de investigación del Centro Nacional de Investigación Científica Demokritos (Grecia). Los investigadores de iASiS diseñaron una plataforma fácil de usar que integra datos de diferentes fuentes, como registros de pacientes de hospitales, bases de datos genéticas y bibliografía, para producir el Gráfico de conocimiento de iASiS. El gráfico vincula información diversa en una gran estructura de red, lo que permite el descubrimiento de patrones interesantes y conocimientos prácticos. Gracias al Gráfico de conocimiento, los investigadores médicos y los responsables políticos están en condiciones de evaluar una hipótesis interesante o descubrir asociaciones completamente nuevas. Por ejemplo, la administración combinada de fármacos para pacientes con cáncer que tienen una mutación específica puede estar asociada con el pronóstico de la enfermedad, lo que sugiere la personalización del tratamiento.
La plataforma iASiS a prueba
El marco de iASiS se probó y optimizó para satisfacer las necesidades de sus usuarios. Se diseñó para ayudar a los profesionales médicos a tomar decisiones personalizadas sobre el diagnóstico, pronóstico y tratamiento de los pacientes. Además, proporciona recomendaciones basadas en el análisis y la integración de diferentes tipos de datos. Durante el proyecto, se aplicó y probó la tecnología iASiS en dos enfermedades importantes, el cáncer de pulmón y la demencia, con las que resulta fundamental aplicar terapia personalizada. El diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer en sus primeras etapas supone todo un desafío médico. «Tras combinar datos del historial del paciente (por ejemplo, edad, sexo, consumo de tabaco y alcohol) con los resultados de las pruebas de memoria que pudieran haberse realizado, la plataforma iASiS es capaz de ayudar a los médicos a decidir el pronóstico más probable de un paciente en concreto», destaca Paliouras. Como resultado, se puede ofrecer apoyo y seguimiento oportuno al paciente según sean sus necesidades, lo que genera una mejora en la calidad de vida en general.
Impacto traslacional de iASiS
Muchas ideas de investigación interesantes del proyecto iASiS maduraron hasta generar prototipos que derivaron en la presentación de dos patentes. La nueva empresa emergente LangAware desarrolla una tecnología que se sirve del habla para generar indicios de la aparición temprana de la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores señalaron indicadores posibles de predicción de la enfermedad de Alzheimer, de la eficacia del tratamiento y biomarcadores de toxicidad para el cáncer de pulmón. La nueva plataforma P4-LUCAT ya está a disposición de los oncólogos para que puedan dar con el mejor tratamiento para los pacientes con cáncer de pulmón. El primer uso práctico se llevará a cabo en el Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda (España). «En términos generales, iASiS demostró que la IA puede aprovechar los datos masivos para dar respaldo a las decisiones médicas sobre pacientes concretos», concluye Paliouras. A largo plazo, se prevé que la plataforma extienda su aplicación a otras enfermedades, un proceso que ya ha comenzado en el caso de la COVID.
Palabras clave
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