Ciència de dades per oferir solucions als reptes de salut pública

L’ús de la ciència de dades està revolucionant la recerca en múltiples disciplines científiques, entre les quals la Medicina. L’anàlisi de volums ingents de dades mèdiques de tot tipus (des d'imatges diagnòstiques fins a anàlisis de sang o qüestionaris) ofereix múltiples oportunitats en el tractament personalitzat de malalties, la generació de biomarcadors, la millora del diagnòstic, la predicció de l’evolució de certes patologies, etc.

AdaS Lab (Applied Data Science), grup de recerca dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), desenvolupa solucions basades en intel.ligència artificial per millorar la salut i la qualitat de vida de les persones. Aquest laboratori adscrit a l’eHealth Center i creat el març del 2020 el lideren els investigadors Ferran Prados i Jordi Casas que, junt amb un equip de cinc persones, més treballa per traslladar les innovacions en ciència de dades a reptes reals de la salut pública. 

 “El més motivador de la nostra recerca és veure l’interès dels metges per portar-la a la pràctica clínica i el fet que tindrà un impacte positiu en els pacients”, explica Jordi Casas, professor dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació i director del màster universitari de Ciència de Dades de la UOC. Per a Ferran Prados, “utilitzar les dades per trobar solucions a problemes de salut i poder-les aplicar per millorar la vida de les persones és molt reconfortant”. Prados és enginyer i doctor en Informàtica especialitzat en imatge mèdica. A més de fer recerca a la UOC, col.labora amb el Centre for Medical Image Computing del University College de Londres.

Solucions d’intel.ligència artificial per a centres sanitaris punters

L’equip d’AdaS Lab treballa en l’optimització d’anàlisi de dades clíniques, principalment imatgeria mèdica, conjuntament amb centres sanitaris de prestigi. Un dels projectes, que porta a terme amb l’IDIBAPS -centre de recerca adscrit a l’Hospital Clínic de Barcelona- té per objectiu descobrir biomarcadors per predir l’evolució dels malalts d’esclerosi múltiple a partir de l’anàlisi d’imatges multimodals de ressonància magnètica. “La nostra feina parteix de les necessitats que plantegen els metges. És important entendre les preguntes per poder aportar, des de la intel.ligència artificial, solucions que siguin útils als professionals”, explica Jordi Casas. Els resultats d’aquesta recerca, que és previst que finalitzi la primavera que ve, es podrien aplicar per a fer una millor selecció dels pacients que participen en els assajos clínics.

Un altre projecte de l’AdaS Lab, realitzat conjunt amb l’Hospital Universitari Vall d’Hebron, està desenvolupant una solució per facilitar el diagnòstic i l’estudi de la fatiga crònica a través d’una solució d’anàlisi predictiva. Actualment, no hi ha biomarcadors per diagnosticar aquesta malaltia, l’única eina per fer-ho són extensos qüestionaris que han de respondre els pacients. Els investigadors d’AdaS Lab desenvolupen una solució que faciliti un diagnòstic més precís i que no impliqui tant d’esforç per als pacients i els professionals.

També tindrà un impacte important una solució que estan dissenyant, amb la col.laboració de l’Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya (AQUAS), per poder identificar pacients amb COVID-19 únicament amb imatges mediques de radiografia del órax, sense necessitat de fer la prova diagnòstica actual (PCR o test d’antígens). “Comptem amb 100.000 radiografies de pacients d’arreu de Catalunya, que utilitzem per entrenar un model d’intel.ligència artificial que pugui identificar si un pacient té COVID només amb la imatge mèdica, de manera semblant a com es diagnostica la neumònia”, explica Prados.

Reptes de la IA: del “hype” als biaixos

La intel.ligència artificial és una de les tecnologies de moda i viu un cert “hype”, admeten Prados i Casas, però, “és innegable que hi ha avenços a un ritme molt més elevat que anys enrere. Abans la IA era una assignatura en uns estudis, ara, hi ha graus de quatre anys sobre la disciplina i comprèn un gran nombre d’àrees. Té un futur molt clar, i és que serà de gran ajuda en la presa de decisions de molts àmbits”, assegura Casas.

Una de les controvèrsies que envolta el món de la intel.ligència artificial és els biaixos que tenen les dades, fet que comporta que les decisions que es prenguin amb l’assistència d’aquesta tecnologia tinguin també biaixos. Ho hem vist a l’hora de fer processos de selecció de personal (quan l’algoritme d’Amazon tenia predisposició a escollir homes per davant de dones, per exemple), a l’hora de concedir crèdits bancaris, etc. Per als investigadors, no cal culpar la intel.ligència artificial: “la tecnologia és neutre, són les dades que tenen biaixos. Cal ser molt curosos en les dades que s’analitzen -només obtenir les que siguin estrictament necessàries- i fer que els models d’IA siguin auditables i transparents. Cada vegada més veiem que es mostren els models que hi ha darrere de les decisions de la intel.ligència artificial. Aquest debat ara està sobre la taula.”

L'eHealth Center, el centre acadèmic de salut digital

L'eHealth Center és un centre acadèmic obert al món que vol capacitar i empoderar el ciutadà i els professionals mitjançant les tecnologies perquè liderin el canvi de paradigma en salut. Se centra en les persones i es basa en la recerca, la formació i l'assessorament per tal de contribuir al progrés i al benestar de la societat.

^{UOC R&I}

^{La recerca i innovació (R+I) de la UOC contribueix a solucionar els reptes a què s'enfronten les societats globals del segle xxi, mitjançant l'estudi de la interacció entre la tecnologia i les ciències humanes i socials, amb un focus específic en la societat xarxa, l'aprenentatge en línia i la salut digital. Els més de 500 investigadors i investigadores i els 52 grups de recerca s'articulen entorn dels set estudis de la UOC i dos centres de recerca: l'Internet Interdisciplinary Institute (IN3) i l'eHealth Center (eHC).} 

^{A més, la Universitat impulsa la innovació en l'aprenentatge digital a través de l'eLearning Innovation Center (eLinC) i la transferència de coneixement i l'emprenedoria de la comunitat UOC amb la plataforma Hubbik.}

^{Els objectius de l'Agenda 2030 de desenvolupament sostenible de les Nacions Unides i el coneixement obert són eixos estratègics de la docència, la recerca i la innovació de la UOC. Més informació: research.uoc.edu #25anysUOC}