Inteligencia artificial y herramientas de soporte a la decisión

En colaboración con Sopra Steria y el Hospital de León desarrollamos proyectos basados en inteligencia artificial, machine learning y procesamiento de lenguaje natural en el ámbito de la cronicidad, con el siguiente enfoque:

  • Real world data. Utilizamos datos de vida real de los pacientes, extraídos de las historias clínicas, tanto texto estructurado como no estructurado.
  • Definimos diccionarios de términos tanto de diagnóstico, evolución y tratamiento estableciendo "red flags" a través de las variables identificadas en ensayos clínicos, y de la opinión de expertos. Creamos grupos de trabajo en los que pedimos a los profesionales sanitarios implicados identificar términos, relacionados con el reto propuesto, que puedan estar relacionados con la patología y que sea habitual evaluar o escribir en la historia clínica.
  • Ponemos el foco en el análisis de texto no estructurado. Médicos y enfermeras dedican gran parte de su tiempo a redactar evolutivos e informes mediante texto libre que no es recuperado como herramienta de soporte a la toma de decisiones.

Hemos finalizado con éxito un proyecto de desarrollo de un algoritmo para la identificación de paciente con amiloidosis cardiaca, con la colaboración de Pfizer y que actualmente se encuentra en fase de validación externa. 

Actualmente trabajamos en un sistema de soporte a la decisión en el cribado e identificación de paciente pre-frágil y frágil. El número de europeos mayores de 65 años se duplicará entre 2010 y 2060. La fragilidad juega un rol primordial que aumenta de manera sustancial el grado de vulnerabilidad y discapacidad, así como mortalidad en este grupo de edad. A pesar de su relevancia clínica, su definición conceptual y operativa es inconsistente en la literatura científica. Desarrollar un sistema capaz de estratificar de forma fiable a los pacientes se ha convertido en el principal reto del envejecimiento.