IDERHA: La IA como herramienta para evaluar el riesgo de padecer cáncer de pulmón

Combinar modelos predictivos a través de Inteligencia Artificial puede ser determinante a la hora de trabajar por la reducción del cáncer de pulmón (CP); una patología cuyas causas pueden ser evitables en muchos casos, y que actualmente es el cáncer más letal en la Unión Europea, responsable del 4,4% de las muertes totales y causa del 20% de los fallecimientos atribuidos al cáncer.

Dar una respuesta a esta situación es el objetivo de IDERHA, una unión de 37 entidades europeas e internacionales cuyo objetivo es dotar de herramientas a los profesionales para detectar los riesgos de CP y fomentar el diagnóstico precoz. La Farmacia Hospitalaria no permanece al margen de este proyecto. En el pasado Congreso Nacional de la SEFH, Pablo Feijoo, farmacéutico del Complejo Hospitalario Universitario de A Coruña, dio algunos detalles sobre este nuevo proyecto financiado por la Innovative Health Initiative (IHI), una iniciativa público-privada de la Unión Europea alineada con el Plan Europeo de Lucha contra el Cáncer.

“IDERHA surge con el objetivo de aprovechar el enorme volumen de datos de salud que ya se generan en la práctica clínica real (historias clínicas electrónicas, ensayos clínicos, resultados comunicados por los pacientes, datos ambientales o socioeconómicos) para desarrollar modelos asistidos por inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) con distintas finalidades. Entre ellas, la predicción del riesgo individual de desarrollar cáncer de pulmón, la estimación del riesgo de malignidad y el apoyo al diagnóstico de cáncer de pulmón”, explica el farmacéutico.

Además, el proyecto busca crear un espacio de datos federado, que permita a profesionales sanitarios, investigadores y, en última instancia, a los propios pacientes, disponer de herramientas avanzadas de apoyo a la toma de decisiones. “La idea es que esta infraestructura pueda ser escalable y reutilizable en el futuro para otras patologías. El proyecto está coordinado por el instituto de investigación alemán Fraunhofer-Gesellschaft junto con la multinacional Johnson & Johnson, y en él participan 37 entidades europeas e internacionales, entre las que se incluyen hospitales, universidades, organizaciones de pacientes, empresas tecnológicas y agencias de evaluación de tecnologías sanitarias.

Desde España participan tres hospitales: el Complexo Hospitalario Universitario de A Coruña (CHUAC), el Hospital Universitario y Politécnico La Fe (Valencia) y el Hospital Universitario Virgen Macarena (Sevilla). “Nuestro papel principal es como proveedores de datos clínicos reales, que se utilizan para el entrenamiento y validación de los algoritmos desarrollados por otras entidades del consorcio, como Fraunhofer o la Universidad de Múnich”.

Feijoo se encuentra integrado dentro del Grupo de Oncología Médica del Instituto de Investigación Biomédica de A Coruña (INIBIC), liderado por la Doctora Rosario García Campelo, investigadora principal de este proyecto. “Creo que esto refleja muy bien la realidad actual de la investigación en salud: los proyectos con impacto real nacen de la colaboración entre perfiles clínicos, tecnológicos y de investigación, más que de disciplinas aisladas”, indica el farmacéutico.

El grupo tiene un perfil claramente interdisciplinar. “Colaboro de forma estrecha con una ingeniera informática, Yolanda Vázquez, responsable del desarrollo técnico,con el apoyo del Área de Sistemas y Tecnologías de la Información del hospital, a través de su subdirector Daniel Llamas, que garantiza la correcta integración y gobernanza de los datos. Además, contamos con el apoyo fundamental de la Fundación Pública Gallega de Investigación Biomédica INIBIC, en especial de su gestora de proyectos europeos, Portal Ramos Vieiro, que facilita enormemente la compleja gestión administrativa y regulatoria de un proyecto de estas características”.

Su función es aportar datos retrospectivos de pacientes para el desarrollo de estos modelos asistidos por IA/ML, siempre debidamente seudonimizados y cumpliendo estrictamente la normativa de protección de datos. Se trata de información procedente de la práctica clínica habitual, como edad, resultados analíticos, pruebas de imagen, antecedentes de tabaquismo o tratamientos prescritos, un ámbito en el que la Farmacia Hospitalaria tiene un papel muy relevante. Además, incorporamos variables ambientales (como la exposición a contaminantes atmosféricos) y socioeconómicas, que se obtienen teniendo en cuenta la zona de residencia de los pacientes.

Todo ello se realiza mediante un enfoque de aprendizaje federado, alineado con los requisitos del futuro Espacio Europeo de Datos de Salud (EHDS), que permite analizar datos de múltiples centros como si se tratara de un único conjunto, sin necesidad de transferir la información clínica a una base de datos centralizada. En este tipo de entornos, cada hospital mantiene los datos de sus pacientes dentro de su propio sistema, y el nodo central del proyecto solo recibe los resultados agregados de los análisis, lo que garantiza que el dato individual nunca salga del entorno del hospital. Para facilitar la interoperabilidad entre centros, se utiliza un modelo de datos estandarizado, como OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership), que permite armonizar la información procedente de las historias clínicas electrónicas. “En el caso concreto de nuestro hospital, se estima que la población de estudio supere los 50.000 pacientes”, indica Feijoo.

Los primeros años del proyecto han estado marcados por un trabajo muy intenso, aunque menos visible, centrado en la fase preparatoria y regulatoria. Se ha elaborado y aprobado el protocolo de investigación por los comités éticos correspondientes y, de forma paralela, se está trabajando en la homogeneización de los datos clínicos, estableciendo criterios comunes que permitan integrar información procedente de distintas fuentes.

“Actualmente nos encontramos en una fase de preparación y curación de los datos, siguiendo los principios FAIR, que promueven que los datos sean encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables. Esto implica trabajar en la calidad, la coherencia y la estandarización de la información, de forma que pueda integrarse y analizarse de manera fiable. Este paso es fundamental para garantizar que los modelos de IA que se desarrollen en las siguientes fases sean robustos, reproducibles y con una aplicación clínica real”, indica Feijoo.

De forma general, el proyecto incluye pacientes de entre 50 y 75 años que han sido atendidos en el centro gallego durante un determinado periodo de tiempo. No obstante, en función de cada objetivo concreto de investigación, se trabajan distintas cohortes de pacientes, lo que permite adaptar los modelos a preguntas clínicas muy específicas. “En este momento ya contamos con una población de estudio que ronda los 30.000 pacientes y, a medida que avance el estudio y accedamos a más bases de datos, se estima que esta cifra podría incluso duplicarse”.

“Aunque en este proyecto concreto el foco inicial está más orientado al diagnóstico y a la predicción del riesgo, creo que la IA tiene un potencial enorme en el ámbito del tratamiento, y ahí la Farmacia Hospitalaria tiene mucho que aportar. Un diagnóstico más precoz y más preciso se traduce directamente en mejores opciones terapéuticas y mejores resultados en salud. Pero, además, la IA permite avanzar hacia modelos de predicción de la respuesta individual a los fármacos, algo especialmente relevante en oncología. Hablamos de poder anticipar qué tratamiento tiene más probabilidad de funcionar en un paciente concreto, qué toxicidades pueden aparecer o incluso cuándo un tratamiento probablemente no va a aportar beneficio clínico”.

De cara a los farmacéuticos hospitalarios, “estas herramientas pueden convertirse en un apoyo fundamental para optimizar la selección, la secuenciación y el ajuste de los tratamientos, mejorando tanto los resultados en salud como la seguridad del paciente. A medio plazo, la integración de datos en tiempo real procedentes de dispositivos digitales, aplicaciones móviles o wearables permitirá un seguimiento más estrecho del paciente, facilitando el ajuste dinámico de dosis, la detección precoz de toxicidades y de problemas de adherencia o la predicción de recaídas. Todo ello encaja perfectamente con el rol actual y futuro de la Farmacia Hospitalaria en la medicina de precisión”.

“La IA no va a sustituir al profesional sanitario, pero sí va a convertirse en una herramienta imprescindible para tomar mejores decisiones, más informadas y más personalizadas. Y creo sinceramente que los profesionales jóvenes tenemos una oportunidad, y también una responsabilidad, de implicarnos en estos proyectos, aportar una visión transversal y contribuir a que la tecnología se integre de forma realista y útil en la práctica clínica diaria”, concluye el farmacéutico gallego..