La Universidad de Málaga, a la vanguardia en oncología

Apostar por la investigación y el desarrollo tecnológico en salud es un seguro de vida. La conciencia social aumenta y cada vez son más las entidades de la provincia sensibilizadas con ello. Gracias a la inversión público-privada, Málaga está más cerca de convertirse en un laboratorio referente en oncología. El proyecto 'Mapic' (Málaga-Pfizer consortium for AI research in Cancer) es el resultado de largos años de estrecha colaboración entre la E.T.S.I de Informática de la Universidad de Málaga y los hospitales universitarios Regional y Virgen de la Victoria. Los buenos resultados y el efectivo trabajo han concluido en la firma de un convenio el pasado diciembre junto a la Fundación General de la UMA, quien ejerció como vehículo de gestión para facilitar la firma del consorcio, y la farmacéutica Pfizer España, a través de la donación de recursos económicos.

Todas las entidades colaboradoras suman esfuerzos en un consorcio público-privado con el fin de avanzar durante tres años en la línea de I+D+i que incluirá la inteligencia artificial en la investigación oncológica.

Este proyecto va a permitir conocer mejor la enfermedad a la vez que se mejora la calidad asistencial del paciente. Tan solo fomentando la colaboración y poniendo la investigación universitaria y clínica al servicio de la sociedad se podrá conseguir la mayor eficiencia del sistema sanitario.

«Este proyecto nos va a permitir avanzar mucho en la interpretación y la extracción de información relevante, algo primordial para poder alcanzar lo que para nosotros son los dos objetivos principales. El primero es facilitar la toma de decisiones en la práctica clínica, lo cual influye en la consecución del segundo objetivo: mejorar la calidad de la salud de los pacientes de cáncer en Málaga y, a raíz de ello, de la sociedad», expuso el catedrático de la E.T.S.I de Informática de la UMA e investigador principal, José Manuel Jerez Aragonés.

'Mapic' pretende impulsar la creación de un corpus clínico en español específico y de referencia para oncología a partir de la información obtenida por el contenido diario generado por los miembros del servicio de Oncología de Intercentros de los dos hospitales universitarios de Málaga.

«Hay muchos corpus clínicos, pero nosotros contamos con una ventaja y es que hemos creado uno específico de oncología en base a la información que tenemos registrada en Málaga. Esta información no la tienen en ningún sitio a nivel nacional y, gracias a ella, podremos ser capaces de diseñar algoritmos que sean más precisos y conocer la realidad de la enfermedad en la localidad», explicó el investigador José Manuel Jerez.

El corpus clínico está conformado por textos de episodios clínicos oncológicos correspondiente a 58.000 pacientes diagnosticados de cáncer en la provincia entre los años 1978 y 2020. Primeras visitas, consultas, urgencias y ensayos clínicos serán los textos analizados de los que se podrá extraer información relevante para los clínicos.

Actualmente, cuenta con alrededor de 650.000 textos obtenidos gracias a 'Galén', un sistema de información desarrollado específicamente para cubrir las necesidades asistenciales y de gestión de un Servicio de Oncología. El sistema de historia clínica electrónica por el cual se nutre el proyecto 'Mapic' es usado por seis hospitales de la provincia y cuenta con una actualización diaria.

«Cada clínico debe incluir manualmente cada uno de los datos necesarios para tratar a su paciente y eso es algo que se debía mejorar. Entonces, ahí es donde la inteligencia artificial del procesamiento del lenguaje natural entra en juego para aportar nuevas herramientas que permitan convertir esa información no estructurada en datos útiles para la toma de decisiones, tanto en la parte clínica como en la gestión del sistema sanitario», afirmó José Manuel Jerez Aragonés.

Aplicando modelos de algoritmos de inteligencia computacional y procesamiento de lenguaje natural al análisis de la vida del cáncer se podrá extraer de forma automática la calificación TNM, la cual sirve para estadificar y conocer en qué momento se encuentra la enfermedad. El tamaño del tumor original (T), la afectación de los nódulos (N) y la existencia de metástasis (M) son los valores que se analizan al establecer un plan de tratamiento.

«El algoritmo sirve como intermediario entre el clínico y el corpus y ahí entra toda la parte de procesamiento de lenguaje natural para que los algoritmos entiendan a las personas y estos aprendan dónde está esa información crítica y analizarán cada una de las variables. El algoritmo lo que hace es darnos esos 3 datos agilizando el tiempo invertido y disminuyendo la posibilidad de error porque la clasificación sería perfecta. Es como un diccionario del modelo TNM», comentó la jefa de sección de la Unidad Intercentro de Oncología Médica e impulsora del proyecto, la doctora Nuria Ribelles.

Del mismo modo, la jefa de sección de la Unidad Intercentro de Oncología Médica destacó la importancia de poder extraer conocimiento de valor de la información que se recoge durante el trabajo diario en los hospitales: «Toda esa información que vamos a estructurar y que vamos a tener en una base de datos nos va a servir para desarrollar modelos pronósticos para desarrollar mejores herramientas que ayuden a los clínicos a manejar en el futuro de los pacientes, aunque eso no significa que dediquemos menos tiempo al paciente. Nuestro trabajo y dedicación va a ser la misma e incluso más exacta y personalizada».

En definitiva, el proyecto 'Mapic' desarrolla algoritmos que extraen información relevante y no estructurada de la historia clínica electrónica de cada paciente y la convierte en datos útiles para la toma de decisiones tanto en la práctica clínica como en la gestión del sistema sanitario. Aunque este aspecto supone un reto al que enfrentarse. «En los textos existe una información contextual que se debe conseguir. En ocasiones, es fácil de encontrarla porque el clínico se expresa con un lenguaje natural y de forma muy particular, pero no siempre ocurre. Nuestro reto es que el algoritmo consiga entender a cada una de las personas y ese es el principal problema con el que nos encontramos», expuso Jerez Aragonés.

Del mismo modo, se sigue trabajando por la pronta incorporación y aplicación del sistema de información en los hospitales de la provincia. «El punto en el que estamos es el de comprobar uno a uno cada dato que extrae el algoritmo para hacer una verificación. El desafío es conseguir que todos sean correctos y no se necesite comprobar todo. Estamos entrenándolos», declaró Ribelles Entrena.

Pasar de la práctica clínica al trabajo en laboratorio, mejorar la asistencia al paciente y conseguir la mayor eficacia del Sistema Público Sanitario son los objetivos que el Grupo de Inteligencia Computacional en Biomedicina de la E.T.S.I de Informática junto con la Unidad Intercentro de Oncología Médica llevan trabajando más de una década.

Leonardo Franco, Francisco Veredas, José Luis Subirats, Daniel Urda, Julio Montes, Héctor Mesa, Marco Bullones o Pablo Rodríguez son una representación de las personas que han conseguido, gracias a su trabajo y dedicación, que esta iniciativa sea una realidad. Un proyecto único en el país que marcará el futuro de la investigación en oncología.

«Hay gente que está trabajando en inteligencia artificial, pero actualmente no hay en España ningún proyecto como el nuestro. Contamos con una cantidad de información tan grande y que diariamente se amplia que es muy difícil que ningún otro grupo de investigación pueda compararla. Cuanta más cantidad de información tengas para poder validar los resultados y comprobar que son correctos más fuerte deberá ser el algoritmo. Esa es nuestra ventaja», afirmó la doctora Nuria Ribelles Entrena.

Estos descubrimientos no son únicos de la Universidad de Málaga y es que, tal y como expuso José Manuel Jerez Aragonés, nos encontramos ante una iniciativa global: «Uno de los objetivos finales es que los resultados puedan desplegarse e implementarse en otros hospitales. Primero nos basamos en la creación del corpus oncológico que permita entrenar algoritmos para poder extraer esa información y, posteriormente, se publicarán para que todos puedan beneficiarse».

El proyecto 'Mapic' puede definirse como un trabajo dedicado exclusivamente por y para el beneficio social. Abogar por la salud, la innovación y el desarrollo tecnológico como un factor clave para el bienestar social son sus pilares, pero siendo el paciente el centro de todo.

«La información de los pacientes es completamente privada. Solo la usamos para entrenar a los algoritmos y crear el corpus clínico aunque esos datos han pasado previamente por un proceso de anonimización. Ninguna entidad o empresa puede acceder a ellos, los resultados de la investigación serán completamente públicos y el mundo entero tendrá acceso, pero no la información de los pacientes», aclaró la doctora Ribelles.