El Comité Especial para Superar el Cáncer en Europa (BECA) y el Comité Especial sobre Inteligencia Artificial en la Era Digital (AIDA) se han alineado para poner el foco en el uso de la inteligencia artificial (IA) en la investigación del cáncer y la medicina personalizada.

De este modo, los eurodiputados de BECA y AIDA pretenden buscar formas en las que la Unión Europea podría promover y facilitar más la cooperación y el intercambio de conocimientos sobre las potenciales aplicaciones de la IA en todas las dimensiones de la investigación e innovación del cáncer y las prácticas oncológicas. Esto incluye la búsqueda e implementación de soluciones de tratamiento personalizado en la atención del cáncer para todos los pacientes europeos.

Revolución de la oncología

La IA promete revolucionar la oncología en los próximos años, buscando la mayor atención al paciente y de la mayor calidad. Y es que ésta puede ser utilizada para la generación de imágenes, intervenciones quirúrgicas o tratamientos oncológicos.

Bartosz Arłukowicz, presidente del Comité BECA, considera que la IA puede impulsar soluciones en investigación oncológica y salvar o mejorar millones de vidas. “El potencial de la IA y su aplicación en la atención sanitaria es una de las prioridades de la UE”, afirma.

Por su parte, Dragoş Tudorache, de Comité AIDA, insta a hacer todo lo posible para luchar contra el cáncer, encontrar vías para curarlo y tratar de la mejor manera a los pacientes. Recuerda que el cáncer es un reto para todo el mundo, pero particularmente para Europa: “Tenemos una cuarta parte de todos los casos de cáncer del mundo, con 2,6 millones de pacientes al año”.

Ante esta problemática, la IA es muy prometedora, con un gran potencial para ayudar en esa lucha contra el cáncer. Abre la posibilidad de desarrollar nuevos fármacos y tratamientos y permite obtener una mayor eficiencia. Además, también se pueden generar nuevas aplicaciones y servicios para ayudar a investigadores y médicos en su trabajo y facilitar la atención al paciente.

Medicina de precisión

La UE pretende ser líder mundial en el desarrollo de IA. Para Europa, avanzar en la IA y luchar contra el cáncer son grandes prioridades en la agenda política. Y es que la tecnología y la digitalización forma parte de la medicina, según Amparo Alonso Betanzos, presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA).

La IA incide en la medicina 4P (preventiva, participativa, personalizada y predictiva) y la posibilidad de interactuar con otras evoluciones, como la genética genómica, y de combinar datos e informaciones de distintos formatos, como imágenes, video y texto, hacen que la práctica médica sea una realidad basada en la información.

“La IA tiene un papel estratégico a la hora de guiar la calidad y conseguir resultados de alta precisión, reducir costes, errores, el tiempo de la intervención del personal clínico, la incertidumbre, el numero de ensayos necesarios y, por tanto, las comorbilidades y los costes necesarios de la misma”, declara Amparo Alonso.

Asimismo, la IA muestra potencial en radiología, como indica Regina Beets-Tan, miembro de la Misión sobre el Cáncer (Mission Boar). “Necesitamos modelos de predicción exactos y esto lo puede aportar la IA”, señala. Según Beets-Tan, la UE puede adoptar medidas como optimizar programas de diagnóstico existentes o desarrollar nuevos planteamientos de diagnóstico y detección temprana para los cánceres que por el momento no tienen programas de diagnóstico y hacerlo extensible a toda la UE.

Preparar a los profesionales

Uno de los desafíos de la IA en el campo de la salud es que algunos datos son recogidos por máquinas, pero otros los recogen las personas. Por ello, Nicolás González Casares, eurodiputado de S&D, ve oportuno abordar el enlace entre el paciente, la máquina y los clínicos para que se produzca un aprendizaje de forma adecuada.

“Sabemos que más datos, de más calidad y más profundos producen un mejor entrenamiento de las máquinas de IA”, asevera el eurodiputado. También indica que es importante cómo regular éticamente regulamos hasta dónde se puede llegar o no. “Más allá del propio reglamento de protección de datos, necesitamos una ética sanitaria y clínica, en este caso en cáncer, del tratamiento de estos datos”.

Del mismo modo, Artur Kowalik, del Departamento de Diagnóstico Molecular del Holycross Cancer Center y Jan Kochanowski University de Polonia, coincide con Nicolás González en que tenemos que preparar nuevas políticas para impulsar el aprendizaje de los algoritmos de IA en las escuelas. “Nos tenemos que centrar en las capacidades para colmar lagunas en el conocimiento de este ámbito. Es importante para prepararse ante el futuro y preparar a los profesionales sobre la IA”, asegura.

Historial médico electrónico

Kowalik indica otro elemento importante: el historial médico electrónico. “Necesitamos que esté armonizado y recoja datos clínicos mínimos que se utilizarán para los algoritmos en la IA”, afirma.

Además, Kowalik insiste en que el historial médico electrónico esté estandarizado: “Que esté altamente aceptado y se pueda intercambiar entre Estados miembro“. También apuesta por que los Estados financien los proyectos para la obtención automática de datos médicos aptos para un mayor análisis, es decir, sistemas que funcionen sin teclados de ordenador. Pone como ejemplo el reconocimiento vocal con capacidad de transcripción y mayor procesamiento de textos.

“El hecho de que no haya un historial médico electrónico actualmente, y una obtención de datos en tiempo real, significa que a nivel nacional estos datos se pierden. Tenemos que conectar estos datos con el historial médico electrónico para alimentar los algoritmos de la IA y generar nuevo conocimiento, mejorar y hacer más efectivos los tratamientos contra el cáncer”, expresa Kowalik. Esto ayudaría a reducir los costes de diagnóstico, tratamiento, etc. y se podrían aplicar estrategias preventivas para reducir la incidencia del cáncer.

Calidad de los datos

Xosé M. Fernández, director de datos del Instituto Curie de Francia, señala el valor de la información: “La información se recopila durante la atención al paciente o cuando se hacen los ensayos clínicos y eso hace que los médicos puedan tomar decisiones sobre los pacientes”.

Pero Fernández explica que esos datos -los Big Data- se tienen que reunir, clasificar y etiquetar. Y considera que hay que centrarse en la calidad, que a veces “se deja un poco de lado”. Y es que, según destaca el experto, ir inyectando más información no es útil si no se etiqueta correctamente. Para ello, también hace falta “infraestructura resiliente” y un gran esfuerzo de armonización.

“La capacidad de las máquinas de aprender y encontrar soluciones a problemas es crucial para darle sentido a esta información”, dice Geneviève Almouzni, directora del Instituto Curie. Además, apunta que no se trata solo de una cuestión de gestionar los datos para lograr un impacto clínico, sino para tener una “mayor panorámica sobre el mecanismo de la enfermedad”, para generar modelos predictivos.

Lagunas legales

Jelena Malinina, responsable de las políticas de salud digital en la Organización Europea de Consumidores (BEUC, por sus siglas en inglés), pone de manifiesto algunas lagunas legales existentes en tres ámbitos del cáncer: la prevención, el diagnóstico y tratamiento y la investigación.

  • Prevención: existen distintas aplicaciones con gran potencial en la prevención del cáncer. Sin embargo, la mayor parte de ellas no se consideran productos sanitarios y no están reguladas. “Cuando hablamos de IA lo que falta es un marco sobre cómo evaluar los productos médicos de autoaprendizaje”, señala Malinina.
  • Diagnóstico y tratamiento: la IA puede ayudar al diagnóstico y tratamiento prescrito, pero se necesita claridad en cómo debería ser utilizada en la práctica médica, responsabilidad de los profesionales o cómo asegurar la transparencia en la información sobre los algoritmos utilizados.
  • Investigación: se necesita un balance entre las necesidades médicas y la investigación y la privacidad individual. Esto es posible de conseguir a través de estándares para los datos de salud anónimos para asegurar una alta protección de los pacientes; estándares de calidad y seguridad para todos los sistemas de información donde están los datos de salud para prevenir el desuso de datos o un acceso desautorizado; o armonización de las reglas para proteger los datos de salud utilizados en toda la UE, entre otros.

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