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Avanzar hacia una medicina personaizada de precisión requiere de una apuesta por la inteligencia artificial. InNorMadrid, junto con a GMV, ha congregado a expertos en el ámbito de la investigación biomédica y de la ciberseguridad en el foro Innovación y seguridad en investigación biomédica: dos caras de la misma moneda. En él se ha profundizado en la innovación responsable y segura. Además, los expertos han abordado el papel de las tecnologías digitales en el desarrollo de nuevos fármacos. En este sentido, César Hernández, jefe del Departamento de Medicamentos de Uso humano de la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios, Aemps ha declarado que “hay que avanzar hacia una gobernanza trasparente del todo en relación a la evaluación de la seguridad y la eficacia de ensayos clínicos y nuevos medicamentos.
Asimismo, como ha indicado Isabel García, gerente de Innormadrid, “la inteligencia artificial contribuye a mejorar la investigación clínica y sanitaria, revirtiendo directamente en el bienestar de los pacientes”.
La inteligencia artificial contribuye al desarrollo de nuevos fármacos con dianas terapéuticas más precisas
La ciberseguridad para la industria farmacéutica es clave, puesto que trabaja con información muy sensible relacionada con ensayos clínicos, desarrollo de nuevos medicamentos, patentes y propiedad intelectual, entre otras. Según Javier Candau, jefe del Departamento de Ciberseguridad, “no hay transformación digital sin ciberseguridad. La vigilancia ante posibles ciberataques ha de ser continua y por defecto. Tenemos que practicar el ‘zero trust’, la confianza cero”. Por su parte, Javier Zubieta, director de Marketing y Comunicación de Secure e Solutions de GMV y experto en seguridad, ha añadido que “el uso de la nube tiene ventajas, pero tiene que ir respaldado por medidas adecuadas de ciberseguridad”.
Tecnologías emergentes
El Informe Emerging Technology Trends Survey de GlobalData destaca la preocupación de los directivos de la industria farmacéutica por este tema. Así, más del 70 % de los encuestados vinculados a la implementación de tecnologías emergentes, priorizarán ámbitos como la ciberseguridad (73 %), las soluciones en la nube (71 %) y el big data (71%). Los grandes volúmenes de datos que manejan requieren un alto nivel de seguridad asociado con el procesamiento, la trasferencia y el almacenamiento de la información.
Javier Candau: “La vigilancia ante posibles ciberataques ha de ser continua y por defecto. No hay trasformación digital sin ciberseguridad”
Resulta difícil para las organizaciones de salud disponer de herramientas que garanticen al 100% la amonificación de los datos con fines de investigación. Como resultado, los datos clínicos de cada episodio de salud residen en los llamados silos de datos. Incluso la realización de investigaciones a nivel internacional puede ser compleja, ya que las leyes nacionales impiden compartir datos o trasladarlos fuera de los países.
Según ha afirmado Zubieta, “la inteligencia artificial necesita datos y cuantos más datos se disponga, más eficaces son sus algoritmos. Ahora bien, si los datos no se protegen adecuadamente, el sistema entero o cojea o se cae, sin olvidarnos de la presión regulatoria o legislativa que obliga a unas medidas de protección superiores en el contexto sanitario. Por lo tanto, la ciberseguridad vela por la protección y la privacidad de los datos y actúa como facilitador y palanca de la inteligencia artificial”.
La privacidad de los datos se garantiza con sistemas robustos y ciberseguros en la industria farmacéutica y centros de investigación biomédica
Los algoritmos de analítica avanzada que se manejan para extraer evidencia del gran universo de datos que generan los hospitales y los ensayos clínicos. Así, permiten ofrecer conclusiones capaces de incrementar la precisión de los diagnósticos y el pronóstico de las enfermedades. Todo ello revierte en un incremento de eficiencia y eficacia en el trabajo de los profesionales de la salud.
En este sentido, la generación de algoritmos específicos en el desarrollo de medicamentos ofrece numerosas ventajas. Permite en primer lugar el ordenamiento secuencial de los procesos, disminuyendo el rango de errores; son además precisos y permiten ceñirse a una guía específica; acortan los tiempos de las diferentes fases preclínicas y clínicas con la intención de que el periodo de comercialización sea lo más prolongado posible y facilita trabajar con grandes volúmenes de datos distribuidos, sin exponerlos ni moverlos de las organizaciones, salvando así problemas de privacidad.
Este es el caso de uTile PET (Privacy-Enhancing Technologies. Una solución tecnológica desarrollada por GMV que realiza cálculos de forma segura y privada sobre datos distribuidos de los pacientes, permitiendo a los centros de investigación obtener información tan crucial como es la propia supervivencia. uTile aprovecha métodos criptográficos avanzados que mantienen los datos cifrados mientras se realizan todos los cómputos necesarios. Así, permite aprovechar los datos confidenciales para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático y modelos analíticos, cumpliendo en todo momento con los requisitos organizativos, garantizando la privacidad, así como con las normativas vigentes
uTile PET es una solución tecnológica desarrollada por GMV que realiza cálculos de forma segura y privada sobre datos distribuidos de los pacientes
Las aplicaciones clínicas de uTile PET son muy diversas, desde la mejora en la precisión de las técnicas de IA de los modelos actuales que predicen la presencia de diferentes tumores, reduciendo la necesidad de realizar biopsias, pasando por la investigación en enfermedades raras, hasta la recogida de datos informados por el paciente.
Los datos clínicos de las personas que sufren enfermedades raras (ER) son escasos y están dispersos en los hospitales. La tecnología uTile permite usar toda la información de los diferentes registros para descubrir relaciones ocultas en los datos. Esta herramienta representa una oportunidad para recoger información diaria de los pacientes utilizando un teléfono inteligente y, sin compartir estos datos fuera del ámbito del paciente/sanitario, utilizar técnicas de IA para mejorar y aumentar el conjunto de conocimientos sobre una enfermedad. Finalmente, los expertos han destacado que la salud digital es impulsora de la medicina personalizada de precisión (MPP). La posibilidad de gestionar grandes cantidades de datos permite emplear la información útil para la toma de decisiones en salud e impulsar la MPP.
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