El Hospital de Cuenca publica un artículo en una prestigiosa revista internacional sobre Inteligencia Artificial aplicada a la Medicina

>> Con la UCLM y la participación de investigadores de Harvard (EEUU) y Mainz (Alemania)

  • ‘Thrombosis & Haemostasis’ ha recogido una investigación sobre el uso de métodos de ‘machine learning’ (aprendizaje automático por una computadora) para predecir resultados en pacientes con embolia pulmonar que interrumpieron prematuramente su tratamiento.

El Hospital de Cuenca publica un artículo en una prestigiosa revista internacional sobre Inteligencia Artificial aplicada a la Medicina
Objetivo CLM
Domingo, 24/10/2021 | Cuenca | Región, Cuenca | Portada, Sociedad, Salud

El Hospital Virgen de la Luz de Cuenca, dependiente del Servicio de Salud de Castilla-La Mancha (SESCAM), a través del Servicio de Medicina Interna del centro sanitario conquense ha publicado un artículo en la prestigiosa revista internacional ‘Thrombosis & Haemostasis’, sobre Inteligencia Artificial aplicada a la Medicina.

El trabajo se ha desarrollado junto con el Grupo de Investigación Neurobiológica del Instituto de Tecnología de la Universidad de Castilla-La Mancha y en el mismo también han participado otros investigadores españoles, de la Universidad de Harvard (EEUU) y de Mainz (Alemania).

El objetivo del estudio era utilizar los denominados métodos de machine learning (aprendizaje automático por una computadora) para predecir resultados en pacientes con embolia pulmonar aguda que interrumpieron prematuramente el tratamiento anticoagulante.

Para el desarrollo de esta investigación se han utilizado datos del Registro Informatizado de Pacientes con Tromboembolismo Venoso (RIETE), un registro de carácter internacional en el que colaboran 205 centros de 27 países y en el que desde el año 2001 se recoge información de más de 80.000 pacientes con tromboembolismo pulmonar.

Tradicionalmente, los investigadores utilizaban modelos predictivos basados en la estadística convencional (regresión logística), pero en la actualidad los métodos de aprendizaje automático se han mostrado muy superiores, especialmente los relacionados con las redes neuronales.

Esta mejor capacidad predictiva representa un prometedor avance para, en un futuro próximo, orientar mejor el tratamiento y la información a los pacientes sobre el curso de la enfermedad.

Concretamente, en el estudio publicado por Medicina Interna, el algoritmo resultante del aprendizaje automático aplicado a pacientes con embolias de pulmón ha demostrado una alta capacidad discriminativa para predecir complicaciones.

Ese algoritmo puede ser llevado a la práctica clínica real por medio de programas ejecutables insertados en los cada vez más informatizados sistemas de salud.

El primer firmante del estudio es el doctor Damián Mora, médico internista en el Hospital ‘Virgen de la Luz’, que ha contado con la capacidad operativa de los ordenadores y la experiencia del Grupo de Investigación Neurobiológica del Instituto de Tecnología de la UCLM, con sede en Cuenca y dirigida por el profesor Jorge Mateo Sotos, que ha permitido un análisis muy complejo de grandes bases de datos, en este caso de 34.447 pacientes con embolia pulmonar que por algún motivo interrumpieron prematuramente el tratamiento anticoagulante estándar.

A tres bandas

El Servicio de Medicina Interna del hospital conquense colabora desde hace más de 20 años con el registro RIETE, gracias a lo cual ha tenido acceso a esta base de datos que se postula como la más importante a nivel internacional relacionada con la enfermedad tromboembólica venosa.

El jefe del Servicio de Medicina Interna del Hospital Virgen de la Luz, el doctor José Antonio Nieto, ha valorado la realización de esta investigación que se ha desarrollado a tres bandas: desde el SESCAM, por medio de Medicina Interna, junto a la Universidad de Castilla-La Mancha y el propio registro RIETE.

“Siendo un hospital pequeño somos afortunados de poder colaborar en estudios multicéntricos con excelentes investigadores porque este trabajo hubiera sido imposible llevarlo a cabo solo con nuestros medios”, ha señalado el doctor Nieto.

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