El Instituto Valenciano de Oncología (IVO) ha puesto en marcha un proyecto estratégico de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial (IA). En el marco de este esfuerzo, ha llegado un acuerdo con IBM y DISID, business partner de IBM, para ayudar a maximizar el valor de los datos y mejorar los procesos de relación con los pacientes, la toma de decisiones para el diagnóstico, el análisis de resultados de los tratamientos y la gestión asistencial.
“En sus más de 45 años al servicio del paciente, el IVO ha apostado siempre por la innovación y la aplicación de tecnología de última generación en la lucha contra el cáncer. Esa apuesta, junto a la convicción de que el futuro de la oncología de precisión está ligado al Big Data y a la Inteligencia Artificial, nos ha impulsado a dar un paso más en el proceso de transformación digital, acompañados de IBM y DISID. Un proyecto con el que afrontar el desafío de integrar esa cantidad de datos y transformarlos en conocimiento útil y práctico para nuestros pacientes”, subraya Manuel Llombart, director general del IVO.
El futuro de la oncología de precisión está ligado al Big Data y a la Inteligencia Artificial
“La digitalización de la sociedad es una realidad, al tiempo que una necesidad, especialmente en el ámbito sanitario. Las tecnologías digitales están llamadas a solucionar muchos de estos problemas sanitarios, y la implantación de la Inteligencia Artificial, con las máximas garantías de privacidad y seguridad, puede contribuir a facilitar el trabajo de los profesionales sanitarios y de los gestores clínicos, permitiéndoles centrar sus esfuerzos en la atención a los pacientes”, apunta Horacio Morell, presidente de IBM para España, Portugal, Grecia e Israel.
Con el desarrollo de DISID sobre la tecnología de IBM, el IVO tendrá acceso a una plataforma analítica avanzada diseñada para el desarrollo de nuevas soluciones de análisis de datos e IA. Dicha plataforma está basada en IBM Cloud Pak for Data y ayudará al IVO a unificar y simplificar la recopilación, la organización y el análisis de grandes volúmenes de datos, cubriendo todas las fases del proceso de IA, desde el autodescubrimiento hasta la auto-IA para el desarrollo de modelos y la evaluación de calidad.
Dicha tecnología también incluye la operación y monitorización del ciclo de vida de los modelos, lo que permite detectar sesgos y ayuda a proporcionar la explicabilidad de los resultados, capacidades avanzadas de gobierno de los datos y calidad de estos, así como flexibilidad para su despliegue on premise, cloud privada o cualquier proveedor de cloud pública.
Por su parte, José Pedro Albert, CEO de DISID, destaca que, “en cualquier sector o industria, adelantarse a los problemas es muy importante. Pero en la lucha contra el cáncer, es imprescindible. El IVO pretende dar un paso de gigante, utilizando la solución de Inteligencia Artificial de IBM para ayudar a mejorar la eficacia de los tratamientos, minimizar la probabilidad de recaída y ayudar al diagnóstico“.
La plataforma analítica ayudará al IVO a facilitar a los facultativos la evaluación de la situación de un paciente y la toma de decisiones
La implementación de esta plataforma analítica, que DISID desarrollará sobre IBM Cloud Pak for Data, ayudará al IVO a facilitar a los facultativos la evaluación de la situación de un paciente y la toma de decisiones, pues los médicos dispondrán de visibilidad de forma gráfica e intuitiva del conjunto de procesos, episodios y acciones llevadas a cabo con el paciente. De igual manera, les brindará ayuda diagnóstica y terapéutica al facilitar la detección precoz de síntomas y proponer acciones en función del estado de cada paciente.
Por otro lado, los gestores clínicos podrán tener una mejor comprensión y más herramientas para la toma de decisiones al disponer de cuadros de mando mejorados de actividad clínica con información fiable y actualizada sobre incidencia, sintomatologías y evolución de datos de laboratorio, entre otros. De igual manera, permitirá la generación rápida de cohortes para el desarrollo de ensayos clínicos y la validación de modelos, así como la flexibilidad para incluir datos de más fuentes internas o externas, asegurando la protección de dichos datos.
