Granada

La Universidad de Granada utiliza Inteligencia Artificial para predecir de forma inmediata la gravedad del coronavirus

  • La herramienta está muy avanzada y la previsión es que pueda estar finalizada para su uso en la segunda mitad de este año

La Universidad de Granada utiliza Inteligencia Artificial para predecir de forma inmediata la gravedad del coronavirus

La Universidad de Granada utiliza Inteligencia Artificial para predecir de forma inmediata la gravedad del coronavirus / Jesús Jiménez / Photographerssports

Un equipo de investigación de la Universidad de Granada (UGR) está inmerso en el desarrollo de una plataforma basada en Inteligencia Artificial (AI), capaz de pronosticar de forma inmediata la patogenicidad y la gravedad con la que evolucionará la Covid-19 en cada paciente nuevo afectado, con el fin último de "poder afinar en el tratamiento más adecuado" en función de la información que se disponga del enfermo.

La herramienta está muy avanzada y la previsión es que pueda estar finalizada para su uso en la segunda mitad de este año. La Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades apoya este proyecto de investigación a través de su convocatoria de ayudas de I+D+i dotada con tres millones de euros y dirigida a fomentar avances científicos contra la pandemia impulsados por centros y entidades públicos de investigación, detalla la Junta en un comunicado.

Esta plataforma, con la ayuda de tecnología machine learning o aprendizaje automático, permitirá gestionar y procesar volúmenes ingentes de datos para detectar en segundos patrones y será capaz de utilizarlos para predecir resultados futuros y extraer conclusiones valiosas con las que poder salvar, endefinitiva, vidas humanas.

El proyecto está impulsado por el catedrático del Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores y director del Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Ignacio Rojas, que es el investigador principal. Junto a él trabaja un equipo multidisciplinar de doce investigadores especialistas en Ciencias Computacionales, Matemáticas, Biología, Biomedicina o Bioquímica.

Meses recabando datos

Estos investigadores llevan meses alimentando el sistema con tres fuentes de información disponibles en bases de datos de uso público para la comunidad científica. Por un lado, con imágenes médicas, que hacen referencia básicamente a radiografías de pulmones de pacientes diagnosticados con Covid; por otro, con información genética derivada de la secuenciación de los genomas de enfermos que están realizando muchos hospitales del mundo.

La secuenciación es una tecnología que permite conocer y descifrar el código genético que tienen todos los seres vivos. Se trata de 'leer' ese código para poder analizar o identificar qué genes intervienen o qué marcadores pueden alterarse. Este equipo ha recurrido a datos procedentes de hospitales de EEUU, Francia, China o Alemania. "Se trata de un banco ingente de datos, teniendo en cuenta que cada persona tiene más de 25.000 genes y ya se cuentan por miles los pacientes secuenciados", ha aclarado Rojas, al tiempo que ha añadido que "para procesar todo ese volumen ha sido necesario recurrir a la computación de altas prestaciones".

La tercera fuente es de carácter proteómico, con la que se mide la producción de proteínas en el organismo infectado. Con toda esa información integrada, la plataforma inteligente realiza algoritmos a una velocidad inasumible para el cerebro humano y puede "identificar diferencias y similitudes entre todos los historiales registrados para, a partir de ahí, generar patrones que confrontará con la información que le llega de un paciente nuevo", ha explicado.

Objetivos del proyecto

"El objetivo es crear un soporte que ayude de forma ágil y precisa en la toma de decisiones médicas", ha explicado el investigador principal. "Si somos capaces de ofrecer un diagnóstico y pronóstico en muy corto periodo de tiempo a partir de esos cálculos, podremos anticiparnos a la evolución del virus, seleccionando mejor los fármacos y las dosis, en función de los datos genéticos de los que se dispone", ha apostillado.

Rojas es optimista con el avance de la investigación, ya que destaca que el sistema de software diseñado está demostrando un nivel de fiabilidad y acierto de en torno al 95 por ciento en el campo de las imágenes médicas y de porcentajes superiores, incluso, en el caso de la información genética. "El sistema pretendes er una ayuda en la toma de las decisiones de los expertos médicos, utilizando como fuente de información las bases de datos disponible en la comunidad científica internacional, que es procesada en cuestión de días por computadores de altas prestaciones", ha subrayado.

Medicina del futuro

Un campo fundamental de investigación biomédica en la actualidad, y que ha adquirido una importancia especial con la Covid-19, es el campo de la medicina personalizada y de precisión. En ésta se pretende dar solución rápida e individualizada a una persona aquejada por una enfermedad. Tradicionalmente,la investigación en salud se ha centrado en analizar a un grupo de personas representantes de la población general o de los pacientes y en extrapolar los resultados obtenidos al resto de la población o de los afectados.

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