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HM Hospitales y Microsoft aplican la Inteligencia Artificial para impulsar la investigación oncológica

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..Redacción.
Tras la firma el pasado marzo del acuerdo de colaboración entre HM Hospitales y Microsoft para aplicar la ciencia de datos en el ámbito de la salud y avanzar así en la denominada Medicina de Precisión, la alianza ha dado importantes pasos en la incorporación de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) para impulsar la personalización de la atención sanitaria, especialmente en el campo de la investigación en oncología.

HM Hospitales y Microsoft aplican la Inteligencia Artificial para impulsar la investigación oncológica

Por una parte, se está aplicando la IA en el análisis de imágenes diagnósticas. Además, también se está aplicando en la automatización de la obtención de datos a partir de las historias clínicas con un doble objetivo: guiar la actividad clínica y apoyar la investigación, acelerando el desarrollo de nuevos procedimientos y medicamentos. Por otra, se está evaluando el uso de interfaces conversacionales en la formación y capacitación de los profesionales de atención al paciente. El objetivo es optimizar este servicio y elevar la calidad de las interacciones.

«La cantidad de información que se genera diariamente en HM Hospitales es ingente. Las notas de los doctores tomadas durante las consultas; las imágenes generadas en las pruebas diagnósticas, así como los informes que elaboran los diferentes expertos sobre estas… Todos esos datos clínicos de los pacientes son evaluados de una nueva forma con la colaboración de Microsoft. Esto nos proporciona una nueva estructura para avanzar en la creación de modelos predictivos, que en un futuro nos ayudarán en el diagnóstico y tratamiento de los pacientes”, destaca el Dr. José María Castellano, director científico de la Fundación de Investigación HM Hospitales.

El grupo hospitalario ha implementado el procesamiento del lenguaje natural sobre la documentación clínica, mediante técnicas de deep learning

En el marco del acuerdo de colaboración, se está facilitando al personal médico el acceso a capacidades analíticas avanzadas y automatizadas apoyadas en IA. Recientemente, el presidente de Microsoft en España, Alberto Granados, pudo comprobar in situ cómo utilizan esta tecnología los profesionales del Grupo. Durante su visita al Centro Integral Oncológico Clara Campal (HM CIOCC Madrid) estuvo acompañado por el presidente de HM Hospitales, el Dr. Juan Abarca Cidón, y parte del equipo directivo.

Los nuevos recursos construidos sobre tecnología de Microsoft pueden emplearse en multitud de escenarios. Uno de los primeros abordados por HM Hospitales ha sido en el ámbito de la oncología. Investigadores de HM CIOCC Madrid han finalizado un proyecto que permite el contorneo automático de los órganos de riesgo en pacientes con adenocarcinoma de recto, que van a ser sometidos a tratamientos de quimio-radioterapia concomitante. Esto se realiza de forma automática gracias a un algoritmo basado en el análisis que realiza la aplicación Inner Eye de las imágenes previas para la planificación del tratamiento. Todo ello, aumenta la precisión y ahorra tiempo a los especialistas.

Asimismo, aplicando los últimos avances de Microsoft Research en análisis de imágenes médicas, se están creando modelos que habilitan la identificación automática de estructuras dentro de imágenes TAC y ayudan a efectuar un análisis a escala. En base a los resultados cosechados hasta la fecha, superiores al 88%, se estima que agilizará, entre otros, el trabajo de planificación en el área de oncología radioterápica.

Aplicando los últimos avances de Microsoft Research, se están creando modelos que habilitan la identificación automática de estructuras dentro de imágenes TAC 

En paralelo, se ha logrado automatizar la construcción de bases de datos de pacientes con adenocarcinoma de recto incluidos en proyectos de investigación. A través del entrenamiento de la aplicación Text Analytics for Health en la identificación y captura de las variables de interés en la historia clínica, la adquisición de datos se automatiza y solo debe ser supervisada por el investigador.

Gracias al procesamiento del lenguaje natural mediante el uso de las más innovadoras técnicas de deep learning, se ha logrado implementar una solución que analiza toda la información disponible y extrae los principales conceptos (síntomas, diagnósticos, pruebas, tratamientos, información genética) automáticamente, identificados de forma contextual. Esto será de gran utilidad en cualquier otro contexto de investigación o asistencial.

Actualmente, expertos de HM Hospitales y Microsoft trabajan conjuntamente en el diseño de un nuevo proyecto para la identificación mediante IA y de variables predictivas de una respuesta completa clínica previa a la aplicación del tratamiento a estos pacientes.

El grupo también ha llevado a cabo una primera prueba basada en el uso de bots para la formación de los profesionales 

Capacitación de los profesionales de atención
En una organización centrada en el paciente, los responsables de atención son claves. Con el propósito de establecer sistemas homogéneos y precisos que favorezcan una rápida capacitación de estos perfiles, HM Hospitales y Microsoft han iniciado un proyecto piloto que pretende evaluar el uso de agentes conversacionales de apoyo. Estos se han desarrollado con QnA Maker de Microsoft, que usa los servicios cognitivos de Azure para la generación de bots sin necesidad de implementar código o acometer complejos procesos. Estarán alimentados por la base de datos de preguntas y respuestas más comunes. De este modo, los profesionales pueden usar esta herramienta para plantear las cuestiones que surjan en el desempeño de sus funciones.

Finalmente, se ha llevado a cabo una primera prueba dentro del área de calidad con resultados muy satisfactorios. En el próximo trimestre se prevé externarla a más áreas. Desde el inicio, HM Hospitales buscaba continuar su acción estratégica en la gestión y control de los datos de salud de los pacientes. Ambos están logrando dar un gran paso adelante en la implantación de modelos de Inteligencia Artificial.

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