Con el objetivo de desarrollar algoritmos de Inteligencia Artificial para acelerar el diagnóstico de enfermedades pulmonares, el Hospital Clínic de Barcelona y la Fundació Clínic per a la Recerca Biomèdica, han firmado un acuerdo de investigación y desarrollo estratégico con Enzyme Advising Group, compañía especializada en investigación, desarrollo, implantación e integración de soluciones tecnológicas basadas principalmente en la gestión de datos.
Inicialmente esta colaboración se centrará en la mejora, mediante el uso de Inteligencia Artificial y ‘computer visión‘, del diagnóstico de la enfermedad intersticial pulmonar, una enfermedad crónica que afecta a ambos pulmones de forma difusa y que se caracteriza por una cicatrización progresiva que hace que el pulmón pierda flexibilidad, y se deteriore su funcionamiento a lo largo del tiempo.
Los pacientes que padecen esta enfermedad presentan una alta mortalidad y los tratamientos disponibles para abordarlas retrasan, pero no revierten, la patología. Por ello, el uso de Inteligencia Artificial y de nuevas técnicas diagnósticas permite detectar los cambios tempranos en el tejido pulmonar antes de que progrese la enfermedad y aplicar el tratamiento lo antes posible, mejorando la calidad de vida de los pacientes.
El desarrollo de los algoritmos de Inteligencia Artificial se realizará articulando un proceso conjunto de innovación y co-creación entre equipos médicos, científicos del dato e ingenieros de Inteligencia Artificial, donde el conocimiento experto será recogido a través de herramientas desarrolladas por Enzyme.
De este modo. el proyecto se realizará utilizando dos plataformas SaaS desarrolladas dentro del marco de Enzyme Technologies. Por un lado, la ‘Smart Vision Platform‘ (plataforma para el desarrollo, gestión y consumo de soluciones de visión artificial), permitirá automatizar los procesos de clasificación manual basados en inspección visual a su vez que permitirá encontrar patrones, no detectados por los especialistas.
Por otro lado, ‘KomOmbo‘, plataforma de Enzyme que funciona como un marketplace para el intercambio de datos y conocimiento, añade una capa de Aprendizaje Federado asegurando la privacidad y permitiendo la explotación del verdadero valor de los datos, se usará para crear la infraestructura de entrenamiento colaborativo en futuras extensiones de este proyecto.
Así, a través del análisis experto de imágenes e información del banco de casos del Hospital Clínic de Barcelona, y el uso de estas dos soluciones integradas de Enzyme, se facilitará un apoyo a los equipos médicos que permitirá mejorar el tiempo de respuesta en el proceso de diagnóstico.
En este proyecto, garantizar la seguridad de los datos de los pacientes es una prioridad estratégica, y por ello, se asegura mediante dos vías. Por un lado, para desarrollar el algoritmo se utilizan muestras excedentes asistenciales anónimas del HCB y adicionalmente, cada componente de la solución está diseñado para asegurar la confidencialidad del tratamiento de los datos.
Tal y como señala Antonio Martínez, Jefe de servicio de Anatomía Patológica del Centro de Diagnóstico Biomédico del Hospital Clínic, «la propuesta de Enzyme Advising Group nos pareció innovadora y muy alineada con los objetivos del Hospital Clínic de Barcelona. Se trata de un proyecto altamente replicable a otras patologías que puede suponer un antes y un después en el diagnóstico de enfermedades, tanto de enfermedades comunes como enfermedades raras. De esta forma desde el Clínic damos otro paso como referente en el campo de Patología Computacional a través de una tecnología revolucionaria y un partner de confianza».
Por su parte, Álvaro Ortín, CEO de Enzyme Advising Group, destaca que «desde Enzyme siempre hemos apostado por la Inteligencia Artificial, que ahora podemos aplicar también al sector salud. Por este motivo, el acuerdo alcanzado es un paso importante y estamos encantados de poder colaborar con el Hospital Clínic de Barcelona en esta innovadora iniciativa y poder aportar nuestros conocimientos en Inteligencia Artificial para acelerar el diagnóstico de estas y otras enfermedades, mejorando así la calidad de vida de los pacientes».
