Cognitive Experts y Virtual Desk asociados con Genetracer Biotech, e IBM Research, y la participación activa de entidades hospitalarias y universidades desarrolla este ambicioso proyecto que está previsto que termine en el 2023 y que está siendo financiado en parte con fondos europeos a través de la Consejería de Ciencia, Universidades y Educación de la Comunidad de Madrid.
El reto es construir una solución basada en inteligencia artificial que permita la detección precoz del cáncer e incluso que sea capaz de predecir la probabilidad de que una persona pueda desarrollar la enfermedad y el tiempo en que lo hará.
El proyecto contempla el análisis de una gran cantidad de datos provenientes de múltiples fuentes: historias clínicas, secuenciación genética de muestras de enfermos de cáncer y muestras de pacientes sanos, imágenes diagnósticas y factores exógenos asociados a los pacientes (hábitos de vida, alimentación, etc.).
Del análisis de los datos, mediante técnicas de inteligencia artificial y el uso del Big Data, se identifican patrones de comportamiento y construyen modelos analíticos que permitirán predecir la probabilidad de que un paciente sano desarrolle la enfermedad, identificará los pacientes más propensos a desarrollarla y en cuánto tiempo.
El carácter asintomático de la enfermedad hace imposible un diagnóstico precoz por medios tradicionales y es ahí donde las soluciones basadas en inteligencia artificial aparecen como una alternativa a afrontar tan importante reto.
IADETECANCER supone un gran avance para la detección precoz de este conjunto de enfermedades que, según la OMS, afectará a uno de cada dos hombres y a una de cada tres mujeres en los próximos 20 años.
La importancia de la detección del cáncer en sus primeros estadios es tan vital que se estima que las probabilidades de su curación aumentan en hasta un 94% respecto a los diagnósticos realizados en fases más avanzadas.
La clave y diferencia de este proyecto respecto a otras herramientas de diagnóstico está en la combinación de múltiples fuentes de datos, tecnologías y disciplinas: oncología, inteligencia artificial, Big Data, genómica, factores exógenos, imágenes diagnósticas, etc.
Finalizado el proyecto, se implementará una plataforma que permitirá realizar un cribado en los sistemas de atención primaria y lograr un diagnóstico precoz con mayor probabilidad de curación e incremento de la calidad y esperanza de vida de los pacientes; lograremos la introducción de herramientas de Inteligencia Artificial y del cribado genético como elemento de trabajo y apoyo a los profesionales; así como una reducción de costes y aumento de la eficiencia en el uso de los recursos sanitarios.
NLP
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se refiere a la rama de la inteligencia artificial o IA, que se ocupa de dar a las computadoras la capacidad de comprender textos y palabras habladas de la misma manera que los seres humanos pueden
ML
El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo).
RPA
La automatización robótica de procesos (RPA) es una tecnología de software fácil de usar para todo aquel que quiera automatizar tareas digitales. Con la RPA, los usuarios de software pueden crear robots de software o “bots” que pueden aprender, imitar y luego ejecutar procesos empresariales basados en reglas.
BI
Combina análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos, herramientas e infraestructura de datos y mejores prácticas para ayudar a las organizaciones a tomar más decisiones basadas en datos.
BC
Es de un conjunto de tecnologías que permiten llevar un registro seguro, descentralizado, sincronizado y distribuido de las operaciones digitales, sin necesidad de la intermediación de terceros
