Plataforma digital asistida por inteligencia artificial para seguir y apoyar a los supervivientes de cáncer
A medida que las herramientas de diagnóstico y los tratamientos antineoplásicos mejoran las tasas de supervivencia, aumenta el número de supervivientes, pero a menudo hay falta de coordinación o planes individualizados para las complejas necesidades de estos pacientes en su transición a la vida normal. «Creamos la plataforma PERSIST, basada en inteligencia artificial (IA), tecnologías de datos masivos y aplicaciones móviles de salud. El objetivo era integrar datos procedentes de distintas fuentes, con el fin de identificar las necesidades principales del creciente número de supervivientes de cáncer y ofrecer tecnologías de datos para mejorar la calidad de la atención y ayudar a su recuperación», afirma el coordinador del proyecto PERSIST, Alberto Sánchez, responsable de Sanidad Electrónica en www.gradiant.org (Gradiant), un centro de investigación y tecnología de España. «Intentamos identificar las necesidades no cubiertas de los pacientes», explica Alicia Jiménez, responsable de Programas de la Unión Europea en Gradiant, y señala que muchos se enfrentan a dificultades para volver a la vida normal. Estas dificultades incluyen: hacer frente a las secuelas de la quimioterapia; problemas económicos que causan estrés psicológico y afectan a la calidad de vida, ya que muchos dejan de trabajar durante el tratamiento; y falta de apoyo psicológico. «Una de las cosas buenas que esperamos lograr a través de la tecnología es reducir su ansiedad», añade Jiménez. «Los pacientes se sienten solos y no se sienten respaldados por el sistema sanitario, lo que afecta a su bienestar emocional. A esto se añade el miedo a la recidiva, que siempre está presente para un superviviente de cáncer».
Plataforma con aplicaciones para pacientes y profesionales sanitarios
La plataforma PERSIST fusiona datos de distintas fuentes, como historiales médicos electrónicos de los hospitales participantes, datos proporcionados por pacientes y aplicaciones de seguimiento de pacientes y datos clínicos, que se combinan para ayudar a los profesionales sanitarios en la toma de decisiones gracias a la IA. El equipo desarrolló una aplicación móvil de salud conectada a una pulsera inteligente para recopilar automáticamente algunos datos de los pacientes, como su frecuencia cardíaca y respiratoria y su tensión arterial. Otra aplicación recoge las experiencias relatadas por los pacientes a partir de las respuestas a una serie de preguntas. La plataforma integra los diarios en vídeo grabados por los pacientes, en los que estos responden a preguntas como cómo se sienten ese día. Se ha añadido una aplicación especializada en biopsia líquida para controlar el avance del cáncer y estimar el riesgo de recidiva a partir de modelos predictivos. Esta aplicación automatiza el recuento de células tumorales circulantes (CTC) en muestras de sangre, lo que genera nuevos biomarcadores. De este modo, se acorta el laborioso análisis de las biopsias en el laboratorio y se proporcionan datos más rápidamente a los médicos, lo que les permite intervenir antes.
El reto de integrar datos de distintas fuentes
En el consorcio de trece socios participan cuatro hospitales de Bélgica, Eslovenia, España y Letonia, y en el proyecto trabajan unas ciento veinte personas. Uno de los hospitales generó alrededor de diez mil historiales anónimos de pacientes antes del proyecto, y unos ciento sesenta pacientes con cáncer de mama y colorrectal participaron en el ensayo clínico piloto. Ambos tienen unas tasas de supervivencia bastante elevadas. Sin embargo, uno de los mayores retos es combinar datos de distintas fuentes y sistemas. «Teníamos que integrar toda esta información en un único servidor para que pudieran aprovecharla diferentes modelos de IA y datos masivos», aclara Sánchez.
Análisis de vídeo y voz mediante IA
La plataforma también tuvo que integrar las grabaciones de vídeo de los pacientes, convirtiendo el habla en datos y utilizando el procesamiento del lenguaje natural para entenderlos. «Estamos analizando el lenguaje y los gestos de los pacientes en los vídeos para identificar cuándo corren riesgo de sufrir angustia emocional», señala Jiménez. El equipo añadió diferentes lenguas y nuevas funciones para ayudar a la IA a generar recomendaciones de ayuda pertinentes para los profesionales sanitarios. Según Sánchez, aunque el proyecto se centraba en el desarrollo de la tecnología, la intención es realizar una prueba piloto más larga en un estudio clínico más amplio en el que participen más hospitales para evaluar si realmente se consigue que los médicos intervengan antes. A esto añade que la plataforma puede ampliarse a otros tipos de cáncer.
Palabras clave
PERSIST, cáncer, sanidad, inteligencia artificial, datos masivos, quimioterapia, mama, colorrectal, CTC, biomarcadores, procesamiento del lenguaje natural
