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El Proyecto INCISIVE y EUCAIM, la Inteligencia Artificial luchando contra el cáncer

presentación ia cáncer

Hoy por la mañana he participado en un evento realizado en Barcelona enfocado en la IA aplicada a la Salud.  Allí he podido escuchar a la Dra. Lourdes Mengual en su presentación, centrada en los proyectos INCISIVE y EUCAIM, quien proporcionó una visión detallada del futuro de la diagnóstico y tratamiento del cáncer utilizando tecnologías avanzadas. Esta iniciativa, que es parte de un esfuerzo más amplio de la Unión Europea bajo el programa Horizonte 2020, se enfoca en la creación de un repositorio paneuropeo de imágenes médicas y el uso de la IA para mejorar la precisión y eficacia en la lucha contra esta enfermedad.

A través de la exposición de la Dra. Mengual, se evidenció cómo la combinación de grandes volúmenes de datos de imágenes de cáncer con algoritmos avanzados de IA puede abrir nuevas vías para el diagnóstico precoz y tratamientos más efectivos. Este enfoque no solo promete mejorar la calidad de vida de los pacientes, sino también transformar la manera en que los profesionales de la salud abordan el cáncer.

El Proyecto INCISIVE y EUCAIM

El núcleo de la presentación de la Dra. Mengual fue el proyecto INCISIVE y EUCAIM, dos iniciativas pioneras en el uso de la inteligencia artificial para mejorar la lucha contra el cáncer. Financiados por el programa Horizonte 2020 de la Unión Europea, estos proyectos buscan revolucionar el campo de la imagenología del cáncer y la medicina de precisión. Con un presupuesto de 9.995.727,50 euros y una duración prevista de 42 meses, desde octubre de 2020 hasta marzo de 2024, el proyecto INCISIVE se centra en el desarrollo de herramientas de IA que aumenten la precisión, especificidad y sensibilidad en los métodos de diagnóstico por imágenes del cáncer.

Por su parte, EUCAIM tiene como objetivo principal la creación de una infraestructura digital paneuropea federada para imágenes anónimas de cáncer. Este ambicioso proyecto proporcionará una plataforma crucial para el desarrollo y la comparación de herramientas de IA, dirigidas a mejorar los procesos de diagnóstico y tratamiento en el ámbito de la oncología.

A través de estas iniciativas, se busca avanzar en la tecnología aplicada al tratamiento del cáncer y establecer un nuevo estándar en la compartición y manejo de datos médicos a nivel europeo, manteniendo siempre la soberanía de los datos de los proveedores y garantizando la seguridad y privacidad de la información.

Colaboración Interdisciplinaria

Un aspecto clave resaltado por la Dra. Mengual en su presentación fue la colaboración interdisciplinaria que subyace a los proyectos INCISIVE y EUCAIM. Estos proyectos unen a 26 socios de 9 países, incluyendo universidades, empresas de mediana y pequeña escala (SMEs), instituciones de investigación, y grandes industrias. Esta diversidad de participantes no solo refleja la complejidad y la amplitud de los proyectos, sino que también garantiza un enfoque integral y multifacético hacia los desafíos que presenta el cáncer.

Las áreas de especialización de estos socios son variadas y complementarias, abarcando desde la IA para la imagenología de salud y análisis de datos, hasta aspectos de seguridad, computación de alto rendimiento, y sistemas complejos de TIC. Además, se incluyen especializaciones en investigación clínica sobre el cáncer, compartición de datos de salud, representación de pacientes, y cuestiones legales y éticas relacionadas con el manejo de datos médicos.

Desafíos y avances tecnológicos

En su exposición, la Dra. Mengual no solo destacó los logros y avances de los proyectos INCISIVE y EUCAIM, sino que también abordó los desafíos específicos que enfrentan en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada a la imagenología médica. Estos desafíos incluyen el etiquetado y la anotación precisos de grandes volúmenes de imágenes médicas, así como el manejo y el intercambio seguro de estos datos, respetando las normativas legales y éticas.

INCISIVE, en particular, planea utilizar escaneos de imágenes de cáncer, datos biológicos y registros de salud electrónicos, entrenando sus sistemas con aproximadamente 1 petabyte de datos disponibles de 8 socios del proyecto. Este enfoque integral permitirá no solo mejorar la precisión en la detección y seguimiento de diversos tipos de cáncer, sino también facilitar la estratificación personalizada de pacientes.

Entre los logros significativos de estos proyectos, se destacan:

  • El desarrollo de modelos y pipelines de IA que incorporan técnicas de aprendizaje federado, permitiendo el entrenamiento de algoritmos en múltiples conjuntos de datos manteniendo la privacidad.
  • La creación de un repositorio híbrido de datos, que combina la infraestructura de almacenamiento federado y centralizado para satisfacer las necesidades de los proveedores de datos.
  • La implementación de marcos de interoperabilidad y compartición de datos, que facilitan el intercambio de información entre los distintos socios y contribuyen a la aceleración de la investigación en oncología.

Estos avances representan un paso importante en la lucha contra el cáncer y sientan las bases para futuras investigaciones y aplicaciones de la IA en el campo de la salud.

El proceso de recolección de datos

El proceso de recolección de datos en el proyecto INCISIVE es meticuloso y se estructura de la siguiente manera:

  • Aprobación Ética: Se obtiene la aprobación ética para la recolección de datos, asegurando la conformidad con las normativas relevantes.
  • Selección de Pacientes: Los datos se recogen de acuerdo con especificaciones de tipo y calidad de imagen médica. Esto implica seleccionar casos completos e incompletos dentro de la recopilación de datos hospitalaria.
  • Anotación de Imágenes: Se siguen directrices de anotación específicas utilizando herramientas como ITK SNAP y herramientas de anotación específicas de INCISIVE.
  • De-Identificación de Datos: Se implementa un protocolo común de de-identificación para garantizar la privacidad del paciente. Se utilizan herramientas específicas para la anonimización de datos.
  • Homogeneización de Datos: Los datos se mapean a ontologías médicas y se transforman al modelo de datos FHIR para garantizar consistencia semántica y estructural.
  • Extracción de Datos Clínicos: Se extraen datos clínicos de los registros electrónicos de salud a plantillas de datos predefinidas.
  • Compartición de Datos a través del Repositorio INCISIVE: Se preparan y monitorean los datos para su disponibilidad en el repositorio INCISIVE, facilitando así su uso en la investigación y análisis.

El intercambio de datos públicos de salud enfrenta múltiples barreras. Técnicamente, la ausencia de estándares de datos uniformes y la variabilidad en la calidad de los datos complican la integración y el análisis efectivo. Legal y éticamente, la diversidad de marcos legales entre países y la complejidad de las regulaciones existentes plantean desafíos significativos. Políticamente, las restricciones en el acceso a los datos y los procesos burocráticos pueden obstaculizar la colaboración. Por último, la falta de incentivos claros limita la motivación para compartir datos, mientras que las restricciones económicas y de recursos humanos afectan la sostenibilidad del intercambio de datos a largo plazo.

El impacto del intercambio de datos en la investigación del cáncer

La Dra. Mengual también abordó la importancia crítica del intercambio de datos en la investigación del cáncer. Según el Programa de Asistencia de Datos Abiertos (ODAP) de Harvard, el compartir datos ofrece numerosos beneficios, como la transparencia en la investigación científica, la aceleración del avance científico a través de la colaboración, la mejora en la reproducibilidad de los estudios, el reconocimiento y crédito académico a través de la citación de datos, y la preservación a largo plazo de los datos recogidos.

Sin embargo, el intercambio de datos en el ámbito de la salud presenta también desafíos significativos. Estos incluyen la falta de un estándar común de datos, la variabilidad en la calidad de los mismos, y las dificultades asociadas a la madurez tecnológica de los proveedores de datos. Además, hay que considerar los aspectos legales y éticos; los marcos legales varían entre países y pueden ser ambiguos y complejos. También existen desafíos políticos, como políticas restrictivas de acceso a datos y obstáculos burocráticos, así como motivacionales, como la falta de incentivos para compartir datos. Por último, hay desafíos económicos y de sostenibilidad, como la falta de recursos financieros y humanos para mantener los nodos de datos.

INCISIVE y EUCAIM están abordando estos desafíos mediante la implementación de marcos de compartición de datos que respetan las normativas éticas y legales, garantizando así un intercambio de datos seguro y eficiente. Este enfoque es fundamental para maximizar el potencial de los datos en la lucha contra el cáncer y para avanzar hacia una medicina de precisión más efectiva y personalizada.

La sostenibilidad del proyecto

La sostenibilidad a largo plazo de los proyectos INCISIVE y EUCAIM fue otro tema crucial en la presentación de la Dra. Mengual. Estos proyectos no solo buscan logros a corto plazo en la diagnóstico y tratamiento del cáncer, sino también establecer un legado duradero que transforme el panorama de la medicina de precisión.

Para garantizar la sostenibilidad, INCISIVE y EUCAIM están implementando varias estrategias clave:

  • Integración y Compartición de Datos: Construyendo una infraestructura robusta y segura que permite la integración y compartición eficiente de datos entre diferentes instituciones y países.
  • Colaboraciones Multidisciplinarias: Manteniendo y ampliando la red de socios y colaboradores, que incluye desde instituciones académicas y de investigación hasta entidades del sector privado.
  • Innovación Tecnológica: Continuando el desarrollo de herramientas y tecnologías de IA avanzadas que puedan adaptarse a las necesidades cambiantes del campo médico.
  • Cumplimiento Normativo: Asegurando que todas las operaciones y procesos cumplan con las normativas legales y éticas vigentes.
  • Participación de Pacientes y Comunidad: Involucrando activamente a pacientes y comunidades en el proceso de investigación y desarrollo para garantizar que los resultados sean relevantes y beneficiosos para la sociedad.

Mirando hacia el futuro, estos proyectos se posicionan como líderes en el uso de la IA en la salud y como modelos a seguir en términos de innovación responsable y sostenible en la investigación médica.

Está claro que la integración de la inteligencia artificial en el diagnóstico y tratamiento del cáncer no solo promete mejorar la eficacia y precisión de estos procesos, sino que también plantea preguntas profundas sobre la relación entre tecnología y humanidad. ¿Cómo equilibramos el avance tecnológico con la ética médica? ¿Cómo aseguramos que estos avances sean accesibles para todos, independientemente de su ubicación geográfica o estatus socioeconómico?

Nos toca ahora a nosotros imaginar un futuro donde la tecnología y la humanidad convergen para crear un sistema de salud más eficiente, efectivo y equitativo.


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