El proyecto europeo TARTAGLIA, liderado por la multinacional española GMV, en un consorcio público-privado de 16 entidades, supone un nuevo ejemplo de transferencia tecnológica, en este caso en el ámbito de la salud para mejorar tratamientos (enfermedades crónicas, cáncer de próstata, enfermedad de alzhéimer o detección temprana de la retinopatía diabética), seleccionar medicamentos específicos, etc.
El ‘background’ en el tratamiento y análisis de datos y en Inteligencia Artificial por parte de la compañía española, así como su experiencia previa en sistemas aplicados al sector, avalaron su candidatura para liderar el proyecto. Estará financiado por la Unión Europea a través de los fondos Next Generation EU y cuenta con un presupuesto de más de 7,5 millones de euros.
«Teníamos los objetivos muy claros -explica Inmaculada Pérez Garro, directora de Salud Digital de Secure e-Solutions de GMV- porque colaboramos hace más de 20 años en unidades de salud púbica, por ejemplo, de la Comunidad Valenciana, donde se analizaban enfermedades infecciosas, trabajando con el análisis masivo de datos, de estadística avanzada (la IA no se aplicaba, en salud, a los sistemas de producción en esos momentos)».
Otra experiencia previa a tener en cuenta fue la de HARMONY, un emblemático proyecto europeo en el que, en su primera fase, «tratamos registros de personas con enfermedades oncohematológicas, para analizar los tipos de mutaciones, para que los especialistas médicos pudiesen personalizar tratamientos y realizar vigilancia para establecer tendencias de las enfermedades y aplicar tratamientos de precisión». Y, más recientemente, GMV participa en el proyecto OPTIMA, para mejorar el tratamiento contra el cáncer de pulmón, mama, próstata con inteligencia artificial y Real-World Data.
«En este entorno -comenta Inmaculada Pérez- compartir datos es uno de los problemas más importantes, ya que estos se recogen de diferentes departamentos del ámbito hospitalario, desde atención primaria, desde el entorno asistencial especializado, etc. para obtener la evidencia científica necesaria que permita desarrollar una medicina personalizada, predictiva y precisa en beneficio del paciente». Hay que obtener grandes datasets para conseguir la precisión necesaria, ya que la actual escasez de fuentes produce sesgos en los algoritmos que dificultan una correcta aplicación a distintos grupos poblacionales.
El desafío es desarrollar una metodología que estructure, combine y armonice los datos sin afectar a la privacidad y la seguridad de los pacientes. El beneficio puede ser enorme, ya que los ‘entrenamientos’ de los modelos de Inteligencia Artificial (IA) por parte de GMV hacen que se puedan ‘compartir’ los datos sin que salgan del ‘anillo de seguridad’, a través de una red federada para acelerar la aplicación de IA en los sistemas de atención sanitaria que supone una inmensa ‘tela de araña de datos e información de enorme utilidad’. Como recalca Inmaculada Pérez, en TARTAGLIA «Vamos a hacer que nuestros algoritmos vayan a los hospitales»).
Configurar una red de conocimiento de ‘aprendizaje federado’ que, hasta ahora, no existía (se podría tardar hasta tres meses en trabajar con 100 registros), sobre la que se trabajará hasta junio de 2024, cuando termina el proyecto, con el ‘kick off’ en la primera semana de febrero. En este entorno, el consorcio público-privado ha obtenido la mayor puntuación entre los proyectos presentados a la convocatoria Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la agenda España Digital 2025 y de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Lo componen, entre otros, el Hospital Vall d'Hebron, uno de los más prestigiosos de toda Europa, tres sistemas autonómicos de salud (La Rioja, Canarias y Galicia), Barcelona Super Computing Centre (uno de los cuatro en Europa que tiene un supercomputador) y entidades asociadas a los centros de salud, además de pymes y startups.
Tecnología muy aplicada
Entre los casos de uso del proyecto, en GMV destacan la aportación en el uso de ultrasonidos como otra de las aportaciones disruptivas de la tecnología a la sanidad y a la sociedad. Se podrá aplicar, por ejemplo, por personal de enfermería o personal sanitario no especializado en ecografías, en las que un algoritmo de IA detectará posibles incidencias.
En los futuros viajes espaciales tripulados de larga distancia, como a Marte, será necesario contemplar especialmente el cuidado de la salud de los tripulantes. Dentro de las herramientas diagnósticas, se considera a los ultrasonidos como la ideal por ser compacto y no ionizante, permitiendo una imagen inmediata en tiempo real. No obstante, estas imágenes son difíciles de obtener y requieren un entrenamiento específico que es complicado que adquieran los tripulantes. Carlos Illana, responsable de producto de Secure e- Solutions de GMV, que lidera un proyecto para la Agencia Espacial Europea para el desarrollo de tecnología que facilite la adquisición de dicha imagen, subraya que «la tecnología en desarrollo facilitará que personas con un entrenamiento básico en ultrasonidos puedan obtener planos diagnósticos por ultrasonido para que, posteriormente, sean evaluados en remoto por un especialista. Esta tecnología generará un gran valor también en la Tierra, como ejemplo de transferencia de tecnología desarrollada en el ámbito espacial».
La plataforma de red federada puesta en marcha por GMV permitirá, por ejemplo, generar entre hospitales una base de datos de tamaño suficiente para el tratamiento de imágenes de ultrasonidos manteniendo la seguridad de la información, otro de los retos del proyecto, ya que, como subraya Illana: «Los ultrasonidos, siendo operador dependiente, no se adquieren de forma tan regular como otras modalidades de imágenes, como por ejemplo, las resonancias, lo que requiere largas fases de preprocesado y cribado, dificultando la obtención de grandes bases de datos que generen algoritmos de inteligencia artificial robustos y de valor clínico.
Por ello, investigaciones como estas, desarrolladas en TARTAGLIA, favorecen la democratización del uso de los ultrasonidos, llamado a ser el nuevo estetoscopio, y adelantar diagnósticos. Por ejemplo, una enfermera, enfermero, médico de familia o pediatra pueden hacer un protocolo de ‘screening’ para detectar cardiopatías de forma temprana. En un estudio reciente con cerca de un millón de pacientes, se identificó que un 38% de las insuficiencias cardiacas se detectaban en emergencias y que un 46% de los pacientes ya presentaban síntomas en los seis meses anteriores, concluyendo que un diagnóstico más temprano podría permitir intervenciones de alto valor más oportunas, abordando las disparidades y reduciendo la progresión de la insuficiencia cardiaca».
Entorno colaborativo de vanguardia
Como en otros ámbitos del proyecto, GMV proporcionará cobertura a los socios del consorcio, por ejemplo en el entrenamiento de modelos. Igualmente, el entorno colaborativo permitirá el acceso a plataformas de datos de instituciones que serían inaccesibles a título individual.
El proyecto es fiel, además, a la pauta marcada por los fondos ‘NextGeneration’, que sugieren tener en cuenta a comunidades autónomas más pequeñas para apoyarlas con los recursos asignados, y combinar su bagaje de datos con el propio de comunidades más grandes. Una labor de coordinación público-privada en la que GMV aporta su experiencia en el sector TIC, como proveedor de soluciones y servicios avanzados de ciberseguridad en redes, aplicaciones de movilidad y aplicaciones TIC para las Administraciones Públicas y el desarrollo de la e-Administración.
TARTAGLIA es todo un ‘proyecto país’, como destacan desde la compañía tecnológica: «Contribuimos a crear un modelo de aplicación e investigación que sirva a la industria y a convertir a España en un país proveedor de innovación, no en consumidor de ella». Y supone un gran esfuerzo de financiación por parte de GMV, que aporta el 65% del presupuesto. Para ello, ha habido, además, que superar requerimientos legales y administrativos (como en el caso de los Comités Éticos), muy exigentes, en poco tiempo, para poder aportar la experiencia de todos los implicados.
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Fuente: ABC
