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El sistema sanitario está acometiendo en los últimos años una transformación que le permita manejar los datos de salud con más agilidad. Necesidad a la que trata de dar respuesta el proyecto Tartaglia, una iniciativa en la que trabajan 16 entidades públicas y privadas dentro del programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la agenda España Digital 2025 y de la Estrategia Nacional de IA.
Asimismo, el proyecto ha conseguido unir empresas tecnológicas de gran calibre como GMV, IBM y el centro pionero de la supercomputación en España, el Barcelona Supercomputing Center. También a otras pymes y entidades propietarias de datos como la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (FISABIO); el Instituto de Investigación Sanitaria y la Fundación para la Investigación del Hospital Universitari i Politècnic La Fe de la Comunitat Valenciana; la Fundación Canaria Instituto de Investigación Sanitaria de Canarias; la Agencia Gallega para la Gestión del Conocimiento en Salud; la Fundación Rioja Salud; la Fundació Hospital Universitari Vall d’Hebron, Vall Hebron Research Institute (VHIR) y la Fundació ACE, Institut Català de Neurociències Aplicades.
Concretamente, el trabajo de GMV permitirá la federación segura para el entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial (IA) con la que extraer evidencia clínica para mejorar la atención y personalización de la asistencia sanitarias a los pacientes. En el caso de IBM, aportará la tecnología de base, es decir, el software sobre el que van a trabajar los científicos para el desarrollo de los modelos de IA.
Dr. Valdivieso (La Fe): “El proyecto Tartaglia va a permitir el salto de barreras en diferentes desafíos”
El Dr. Bernardo Valdivieso, director del Área de Planificación en el Hospital Universitari i Politècnic La Fe de València, destaca que este proyecto “va a permitir el salto de barreras en diferentes desafíos“. Identifica cuatro en concreto. El primero es la gobernanza y el uso de los datos. El segundo consiste en la “estandarización” de esos datos. “En tercer lugar, que las diferentes organizaciones sumen fuerzas alrededor de esos datos“. Por último, el entrenamiento de modelos matemáticos por los que “las organizaciones no van a necesitar extraer los datos, sino que caerán sobre ellas“, subraya el experto.
El proyecto tiene que superar el reto de proteger la privacidad de los datos y acelerar la aplicación de las nuevas tecnologías de IA. “Considerando que los datos de salud son especialmente sensibles y que están sujetos a regulación, como el Reglamento General de Protección de Datos, lo que se recomienda para tratar datos de pacientes es crear repositorios controlados y seguros, donde los investigadores accedan a realizar los análisis; es decir, que no vayan los datos a los investigadores sino los investigadores a los datos, a un entorno controlado con datos anonimizados“, subraya Juan Carlos Sánchez Rosado, IBM Health Industry Leader en España, Portugal, Grecia e Israel.
El software de entrenamiento federado de modelos en Tartaglia supone una ventaja con respecto a cómo trabajan los investigadores hoy en día
El software para entrenamiento federado y seguro de modelos en Tartaglia se va a desplegar en cada uno de los sistemas de información del hospital o servicio regional de las entidades colaboradoras en el proyecto. Esta nueva tecnología supone una ventaja con respecto a cómo trabajan los investigadores hoy en día, donde podrán hacerlo sobre los repositorios de datos, pero sin que estos salgan del anillo de seguridad del propio sistema de salud.
El proyecto persigue dos tipos de resultados. “Por un lado, el entrenamiento federado y seguro de modelos de inteligencia artificial, garantizando así la privacidad de los datos. Por otro, la obtención de modelos de IA que permitan mejorar la práctica clínica en patologías relevantes como son: alzhéimer, cáncer de próstata, oftalmología, cronicidad compleja y guiado diagnóstico en ecografía“, explica Inmaculada Pérez, directora de Salud Digital en GMV.
Inmaculada Pérez (GMV): “Tartaglia persigue tanto el entrenamiento federado y seguro de modelos de IA garantizando la privacidad de los datos, como la obtención de estos modelos que permitan mejorar la práctica clínica”
Debido a la sensibilidad de los datos de salud, van a jugar un papel clave los comités éticos dentro de la red federada. “Hay que establecer una gobernanza sobre la finalidad del uso de los datos y, alrededor de esa gobernanza, un único comité de ética podría hacer una evaluación de los proyectos. Otra opción es que el comité de cada una de las redes haga la evaluación del proyecto para el resto y hacer así más eficiente el proceso, que a veces se atasca y tiene unos plazos de respuesta demasiados lentos“, subraya el Dr. Valdivieso.
Este proyecto abrirá la puerta a muchos más proyectos de investigación y procesos de innovación
Este proyecto abrirá la puerta a muchos más proyectos de investigación y procesos de innovación. “Los resultados deberán ser consolidados en posteriores proyectos hasta su comercialización. Será en esta fase donde nos enfrentaremos con la regulación del mercado CE o FDA de los modelos entrenados para convertirse en productos utilizados por los profesionales sanitarios“, afirma la directora de Salud Digital de GMV.
El uso de la inteligencia artificial supone una gran fuente de expectativas para los profesionales sanitarios. En los próximos años, la ciencia va a seguir explotando este camino. “Dado el interés y la aplicabilidad de este entrenamiento federado, pensamos que es un área donde habrá un gran desarrollo”, destaca Sánchez Rosado.
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