Ciencia de datos para ofrecer soluciones a los retos de salud pública

El uso de la ciencia de datos está revolucionando la investigación en múltiples disciplinas científicas, entre las cuales se encuentra la medicina. El análisis de grandes volúmenes de datos médicos de todo tipo (desde imágenes diagnósticas hasta análisis de sangre o cuestionarios) ofrece múltiples oportunidades en el tratamiento personalizado de enfermedades, la generación de biomarcadores, la mejora del diagnóstico, la predicción de la evolución de ciertas patologías, etc.

AdaS Lab (Applied Data Science), grupo de investigación de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), desarrolla soluciones basadas en la inteligencia artificial para mejorar la salud y la calidad de vida de las personas. Este laboratorio, adscrito al eHealth Center y creado en marzo de 2020, está liderado por los investigadores Ferran Prados y Jordi Casas, que, junto con un equipo de cinco personas más, trabajan para trasladar las innovaciones en ciencia de datos a los retos reales de la salud pública.

"La mayor motivación de nuestra investigación es ver el interés de los médicos para llevarla a la práctica clínica y el hecho de que tendrá un impacto positivo en los pacientes", explica Jordi Casas, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación  y director del máster universitario de Ciencia de Datos (Data Science) de la UOC. Para Ferran Prados, "utilizar los datos para encontrar soluciones a problemas de salud y poderlas aplicar para mejorar la vida de las personas es muy reconfortante". Prados es ingeniero y doctor en Informática y está especializado en imagen médica. Además de hacer investigación en la UOC, colabora con el Centre for Medical Image Computing del University College de Londres.

Soluciones de inteligencia artificial para centros sanitarios de vanguardia

El equipo de AdaS Lab trabaja en la optimización del análisis de datos clínicos, principalmente las imágenes médicas, en colaboración con centros sanitarios de prestigio. Uno de los proyectos que lleva a cabo con el IDIBAPS —centro de investigación adscrito al Hospital Clínico de Barcelona— tiene como objetivo descubrir biomarcadores para predecir la evolución de los pacientes de esclerosis múltiple a partir del análisis de imágenes multimodales de resonancia magnética. "Nuestro trabajo parte de las necesidades que plantean los médicos. Es importante entender las preguntas para poder aportar, desde la inteligencia artificial, soluciones que sean útiles para los profesionales", explica Jordi Casas. Los resultados de esta investigación, que está previsto que finalice la próxima primavera, podrían aplicarse para seleccionar mejor a los pacientes que participan en los ensayos clínicos.

En otro proyecto del AdaS Lab, realizado conjuntamente con el Hospital Universitario Vall de Hebrón, se está desarrollando una solución para facilitar el diagnóstico y el estudio de la fatiga crónica a través de una herramienta de análisis predictivo. Actualmente, no disponemos de biomarcadores para diagnosticar esta enfermedad, y el único recurso para hacerlo son cuestionarios muy largos que los pacientes tienen que responder. Los investigadores de AdaS Lab desarrollan una solución que facilite un diagnóstico más preciso y que no implique tanto esfuerzo para los pacientes y los profesionales.

Asimismo, están diseñando una solución, con la colaboración de la Agencia de Calidad y Evaluación Sanitarias de Cataluña (AQUAS), que tendrá un impacto importante para poder identificar pacientes con COVID-19 únicamente con imágenes médicas de radiografía del tórax, sin necesidad de hacer la prueba diagnóstica actual (PCR o Test de antígenos). "Contamos con 100.000 radiografías de pacientes de todo Cataluña, que utilizamos a fin de entrenar un modelo de inteligencia artificial para que pueda identificarse si un paciente tiene COVID solo con la imagen médica, de forma parecida al diagnóstico de la neumonía", explica Prados.

Retos de la IA: del hype a los sesgos

La inteligencia artificial es una de las tecnologías de moda y vive un cierto hype, admiten Prados y Casas, pero, "es innegable que los adelantos tienen un ritmo mucho más elevado que años atrás. Antes, la IA era una asignatura en unos estudios, mientras que ahora hay grados de cuatro años sobre la disciplina e incluye un gran número de áreas. Tiene un futuro muy claro, y es que será de gran ayuda en la toma de decisiones de muchos ámbitos", asegura Casas.

Una de las controversias sobre la inteligencia artificial son los sesgos que tienen los datos, hecho que comporta que las decisiones que se tomen con el apoyo de esta tecnología también tengan sesgos. Lo hemos visto en el momento de llevar a cabo procesos de selección de personal (cuando el algoritmo de Amazon tenía predisposición a escoger a los hombres por delante de las mujeres, por ejemplo), en el momento de conceder créditos bancarios, etc. Para los investigadores, no se tiene que culpar a la inteligencia artificial: "la tecnología es neutra, son los datos los que tienen sesgos. Los datos tienen que analizarse con mucho cuidado, hay que obtener solo los que sean estrictamente necesarios y hacer que los modelos de IA sean auditables y transparentes. Cada vez más vemos que los modelos muestran qué hay detrás de las decisiones de la inteligencia artificial. Este debate ahora está sobre la mesa".

El eHealth Center, el centro académico de salud digital

El eHealth Center es un centro académico abierto al mundo que quiere capacitar y empoderar al ciudadano y a los profesionales mediante las tecnologías para que lideren el cambio de paradigma en la salud. Se centra en las personas y se basa en la investigación, la formación y el asesoramiento para contribuir al progreso y al bienestar de la sociedad.

^{UOC R&I} 

^{La investigación e innovación (I+I) de la UOC contribuye a solucionar los retos a los que se enfrentan las sociedades globales del siglo xxi, mediante el estudio de la interacción de la tecnología y las ciencias humanas y sociales, con un foco específico en la sociedad red, el aprendizaje en línea y la salud digital. Los más de 500 investigadores e investigadoras y los 52 grupos de investigación se articulan en torno a los siete estudios de la UOC y dos centros de investigación: el Internet Interdisciplinary Institute (IN3) y el eHealth Center (eHC).}

^{La Universidad impulsa también la innovación en el aprendizaje digital a través del eLearning Innovation Center (eLinC) y la transferencia de conocimiento y el emprendimiento de la comunidad UOC con la plataforma Hubbik.}

^{Los objetivos de la Agenda 2030 de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas y el conocimiento abierto son ejes estratégicos de la docencia, la investigación y la innovación de la UOC. Más información: research.uoc.edu #25añosUOC}