Científicos vascos impulsan una aplicación basada en inteligencia artificial para combatir el coronavirus

El hospital bilbaíno de Cruces ha lanzado un sistema de inteligencia artificial para la lucha contra el coronavirus, que se basa en la aplicación Ubikare, creada hace tres años por científicos vascos y que se emplea en la actualidad en 65 hospitales.

La app ha adaptado al análisis y tratamiento de la enfermedad un software de inteligencia artificial que se desarrollaba como “base de un servicio de salud y cuidados en casa”. Así lo define uno de sus fundadores, Ángel Díez, quien, junto a un equipo técnico compuesto por ingenieros de sistemas e ingenieros biomédicos, ha adecuado la herramienta a la lucha contra la epidemia tras reclamárselo “profesionales clínicos de unidades críticas”. Portavoces del CSIC afirman que en los próximos días se dará a conocer un proyecto en inteligencia artificial.

La herramienta basada en Ubikare, llamada Reg Covid 19, compila múltiples variables del paciente para su análisis y posterior interpretación: los clasifica y predice su evolución y mortalidad automáticamente con los datos existentes de modo instantáneo. Un fichero recoge datos demográficos como afecciones previas, su evaluación, el tratamiento empleado, las complicaciones sufridas experimentadas y la fecha de alta si la hubiera para sacar conclusiones de qué actuación ha sido más o menos exitosa en qué perfil de enfermo.

Gonzalo Tamayo, médico especialista en anestesiología y reanimación en Cruces, subraya que el Covid-19 es un virus nuevo y que esto dificult el tener información fiable. Reclama, por ello, no “dejar que todo pase y analizar los datos solo de forma retrospectiva”. En vez de eso, su propuesta se basa en usar “inteligencia artificial que permita generar conocimiento a partir la información que generamos cada día, para que podamos probar diferentes opciones terapéuticas en plena crisis”.

Soluciones

Nuria Oliver, doctora por el Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts, expone por su parte que “el big data es parte de la solución”. Explica que hay varios ámbitos de actuación para la inteligencia artificial. Por un lado, en lo farmacológico, como en la preparación de vacunas. En lo no farmacológico hay que entender la fases de una pandemia para adecuar la tecnología. “Se debe complementar con la capacidad de hacer muchos tests a población asintomática para identificarlo cuanto antes y que no se transmita”, aconseja, y destaca los casos de éxito en los países asiáticos con el big data. Una vez aplicadas medidas como la cuarentena actual en España, continúa, la inteligencia artificial permite apreciar si ha funcionado a partir de los datos de contagio en poblaciones concretas.

La tecnología Ubikare se usa actualmente para observar a unos 100 pacientes. Nuria Oliver insiste en que el muestreo debe ser amplio e incluir a “minorías sociales” para que los resultados de los datos cruzados se puedan aplicar al máximo volumen posible de personas y aporten conclusiones precisas. Tamayo agrega que, en dos semanas de atención a pacientes críticos, su unidad ha cambiado 12 veces de protocolo: “Si estas decisiones las basamos en el análisis de 1.000 pacientes en lugar de 100, tenemos más opciones de encontrar la respuesta a nuestras preguntas”.

Uno de los hospitales donde se emplea es el Río Hortega de Valladolid. César Aldecoa, su jefe de Anestesiología y Reanimación, y vicepresidente Sociedad Española de Anestesiología, reivindica que la observación de esos 100 pacientes permite saber si los tratamientos, de forma precoz o tardía, suponen mejoras para la supervivencia de los monitorizados. “Un factor fundamental es el análisis temprano de los datos recogidos tanto en pacientes críticos como en hospitalización”, sostiene.

Ángel Díez, ingeniero industrial, subraya que se puede predecir cómo responderá el afectado a determinada medicación y así “compartir las prácticas exitosas” e insiste en que los “datos estructurados y limpios” alimentan hipótesis generadas por los profesionales clínicos durante estas semanas. Esta tecnología permite compartir los datos brutos y anónimos de todos los hospitales para extraer conclusiones.