La Comunidad de Madrid coordina un proyecto europeo de investigación para largos supervivientes de cáncer en el Hospital Puerta de Hierro-Majadahonda. Se denomina Clarify (Cancer Long Survivors Artificial Intelligence Follow Up, que significa seguimiento de largos supervivientes oncológicos mediante inteligencia artificial) y está financiado por la UE con 4,8 millones de euros, en el marco del programa Horizonte 2020.
El objetivo mejorar la calidad de vida y el bienestar de pacientes de tres tipos de cáncer, dada su prevalencia y larga supervivencia: pulmón, mama y linfomas, tal y como ha explicado el jefe de Servicio de Oncología Médica del Hospital Puerta de Hierro, Mariano Provencio, en la visita que ha realizado a dicho hospital el consejero de Sanidad, Enrique Ruiz Escudero.
Big Data e Inteligencia Artificial
El modelo actual de seguimiento de estos pacientes no cubre necesidades a medio y largo plazo en relación a aspectos físicos, funcionales, psicosociales o económicos, a pesar de que todos ellos tienen un grave impacto en su calidad de vida.
Este proyecto, según señalan desde la Comunidad de Madrid, pretende identificar dichas necesidades en cada tipo de paciente, según su riesgo de complicaciones a largo plazo o recaídas, y adaptar el seguimiento de cada paciente de manera personalizada.
Para ello se emplearán técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial con el objetivo de integrar toda la información disponible del paciente, procedente de distintas fuentes, así como de la que se recabará mediante el uso de dispositivos móviles utilizados después del tratamiento. “El incorporar la IA nos permite medir todos los datos que podamos obtener de estos pacientes y establecer predicciones”, ha señalado Ruiz Escudero.
Es decir, con esta información se podrán generar modelos predictivos que ayudarán a identificar qué tipo de pacientes tienen mayor riesgo de desarrollar efectos secundarios y toxicidades derivados de los tratamientos oncológicos recibidos.
Esto ayudará a los médicos en la toma de decisiones, basadas no solo en la evidencia científica sino también en datos reales de los pacientes, con el fin de mejorar su estado de salud y calidad de vida después del tratamiento.
