Diario de León

Inteligencia artificial en dolencias raras

El Hospital San Juan de Dios participa en un proyecto que fusiona tecnología y ciencia médica para la amiloidosis cardíaca

El equipo de profesionales del Hospital San Juan de Dios que ha participado en el proyecto nacional. RAMIRO

El equipo de profesionales del Hospital San Juan de Dios que ha participado en el proyecto nacional. RAMIRO

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León

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carmen Tapia

LEÓN

Sopra Steria, la Fundación San Juan de Dios (FSJD) y el Hospital San Juan de Dios de León colaboran en un proyecto de investigación pionero que fusiona tecnología y ciencia médica para la detección de la amiloidosis cardíaca con la identificación de 50 casos de una muestra de 16.500 pacientes. El grupo de trabajo acaba de terminar la primera fase de un proyecto en el que se combina la colaboración clínico-asistencial con la investigadora. «El objetivo es utilizar inteligencia artificial y análisis de big data para poder establecer un algoritmo que ayude en el diagnóstico precoz de una enfermedad infradiagnosticada y considerada rara como es la amiliodosis cardíaca senil (amiloidosis por transtiretrina no mutada). Una enfermedad de predominio en personas mayores, más en hombres, que se caracteriza por el depósito de una proteína en el corazón y que cursa, principalmente con Insuficiencia cardíaca, aunque en ocasiones, puede ir acompañada de síntomas extracardíacos», explica la cardióloga del Hospital San Juan de Dios, Encarnación Martín, una de las colaboradoras del proyecto. En el grupo de trabajo, bajo la coordinación de la responsable de investigación de la Fundación San Juan de Dios, Sopra Steria, la escuela Superior de Ingeniería y Tecnología de la UNIR y, por parte del Hospital San Juan de Dios de León, han colaborado las áreas de Cardiología, Medicina Interna, Geriatría, Enfermería y Farmacia del centro hospitalario leonés.

La colaboración del grupo de León se ha basado en el desarrollo de los posibles algoritmos diagnósticos. «El equipo de León se ha encargado de recoger todos los registros de datos clínicos, estructurados y no estructurados presentes tanto en la historia clínica médica como de enfermería, identificación de términos, signos y síntomas, tratamientos, diagnósticos y resultados de pruebas complementarias, los llamados ‘signos de alarma’. Todo ello a partir de las historias clínicas informatizadas y con un tratamiento anonimizados de los mismos, llevado a cabo el equipo de ingenieros».

Los profesionales comenzaron a trabajar en 2018 en la memoria, y el diseño del mismo se completó en 2019 para su aprobación por el CEIC (Comité Ética en Investigación Clínica). A partir de ahí, se ha revisado una muestra de 16.500 pacientes en los últimos 5 años. «Este trabajo ha permitido

disponer de la ayuda de la inteligencia artificial para diagnosticar precozmente esta enfermedad, que afecta casi exclusivamente al corazón, que comienza a dar síntomas a partir de los 60 años, de predominio en varones ancianos y, donde el diagnóstico temprano tiene implicaciones pronósticas y de tratamiento, por los recientes avances que están apareciendo. Conseguir un diagnóstico precoz es aumentar la calidad de vida de las personas mayores que la sufren», asegura Encarnación Martín.

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