Número 22
Pronósticos inmediatos basados en Inteligencia Artificial

Con cada nuevo paciente covid-19, los facultativos ocupan un tiempo muy valioso en clasificar su riesgo y escoger un tratamiento. En periodos de congestión del sistema sanitario, como el actual, esta tarea no se suele realizar en las mejores condiciones. Además, tampoco suele disponerse de toda la información necesaria para la toma de decisiones adecuada.

 

En este escenario, un proyecto dirigido por Juan A. Botía Blaya, del departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones de la Universidad de Murcia (UMU), propone una herramienta llamada PROVIA basada en Inteligencia Artificial (IA) para pronosticar el riesgo del paciente que acude al sistema hospitalario con un prediagnóstico. La finalidad es ayudar al personal clínico a agilizar y mejorar la clasificación de los pacientes mediante la elaboración semiautomatizada de un pronóstico aproximado inmediato, teniendo en cuenta diversas fuentes de información y evidencia integradas con un enfoque de BigData.

 

Dichas fuentes incluyen, sobre todo, información sobre casos COVID19 anonimizados en el contexto de la Región de Murcia, procedentes de la Dirección General de Asistencia Sanitaria (en proceso) y datos disponibles en bases y repositorios internacionales de caracterización biológica y genómica del SARSCoV-2, como son GISAID, NCBI y EBI, junto con repositorios y publicaciones de reseñas epidemiológicas y clínicas de la enfermedad (CEBM, WOLFRAM y MIMIC). Además, se pretende incluir un módulo para uso de datos de transcriptómica (biomarcadores) y genotipo humanos.

Todos estos pronósticos se integrarán en uno único final, que se acompañará de sugerencias sobre pruebas diagnósticas aconsejables y tratamientos idóneos dadas las características clínicas del enfermo, el tipo de cepa más probable atribuible al paciente y su genética (si estuviera disponible), así como la situación hospitalaria en términos de ocupación y equipación. El software estará alojado en la nube y será accesible vía web.

 

 

Apoyo al personal clínico

Botía Blaya lo explica de la siguiente manera: “El sistema estará dotado de un motor de Inteligencia Artificial capaz de integrar diversas fuentes de datos del virus SARS-CoV-2, incluyendo la historia clínica del paciente (pasada y actual) y el contexto geográfico, con el conocimiento producido por el proyecto a partir de datos epidemiológicos, genómicos y transcriptómicos, junto con los datos estructurales procedentes de proteínas diana de fármacos antivirales usados en el tratamiento de este coronavirus”.

 

El investigador remarca que “el cometido principal de PROVIA es servir de apoyo al personal clínico para una gestión más eficiente de los recursos en periodos de alta ocupación hospitalaria como el que se está viviendo actualmente. Podría suponer una mejora decisiva en la manera de gestionar el tránsito del paciente de covid-19 por el sistema hospitalario de atención primaria en la Región de Murcia y en España si encontramos la manera adecuada para que se pueda explotar”. Asimismo, el programa es extensible a cualquier otro país, ya que se nutre de fuentes de datos generados tanto en territorio español como internacionales. Por lo tanto, “también se espera impacto internacional si se decide exportar la tecnología fuera de nuestras fronteras”, puntualiza.

Código abierto

El proyecto es ‘Open Source’: todo el código estará disponible en GitHub, un servidor o plataforma donde se comparten proyectos abiertos de herramientas y aplicaciones, para que la comunidad investigadora y de desarrollo de software pueda contribuir a su posterior progreso y crecimiento.

 

Este enfoque para la producción de pronósticos y tratamiento va a generar además un alto impacto científico al plantear novedosas vías para la predicción del riesgo basados en Inteligencia Artificial y machine learning, así como aproximaciones de modelado fundamentadas en modelos de naturaleza radicalmente nueva.



En el proyecto 'Predicción de pronóstico en pacientes de COVID-19 basado en Inteligencia Artificial (PROVIA)', liderado por Juan Antonio Botía Blaya, del departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones (Ciencia de la computación e inteligencia artificial) de la Universidad de Murcia colabora el Instituto de Investigación Sanitaria de Navarra (IdiSNA) con Gabriel Reina González de investigador responsable y el instituto de Investigación i+12 (adscrito al Hospital 12 de Octubre) con Enrique González Billalabeitia a la cabeza.