MADRID, 29 Oct. (EUROPA PRESS) -
El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) ha desarrollado una herramienta basada en Inteligencia Artificial tras el análisis de más de 45.000 casos anonimizados de esclerosis múltiple para predecir la respuesta de cada paciente a diferentes tratamientos.
Se trata de un estudio impulsado conjuntamente por el IIC y por el jefe de Neurología del Hospital Quirónsalud Madrid y del Hospital Ruber Juan Bravo, el doctor Rafael Arroyo, y el coordinador de la Unidad de Esclerosis Múltiple del Hospital Vithas NISA en Sevilla, el doctor Guillermo Izquierdo y con el que se busca avanzar en el desarrollo de la medicina personalizada, pudiendo hacer un pronóstico adaptado a las características de cada paciente de esclerosis múltiple.
En la misma investigación se desarrolló una herramienta que indica el impacto de los posibles tratamientos en la evolución de cada caso de esclerosis múltiple. Model MS utiliza técnicas Big Data y de Machine Learning para hacer una recomendación personalizada. A partir de la información de cada paciente, se muestra al experto en neurología cómo responderá a 14 tratamientos diferentes.
"En los resultados, vemos la probabilidad de progresión de la enfermedad si se aplica cada uno de los tratamientos. Cuanta más puntuación, menos probabilidad hay de que el paciente desarrolle la esclerosis múltiple y, por tanto, más efectivo será el tratamiento en ese caso en concreto" explica la data scientist en el área de Health and Energy Predictive Analytics del IIC, Cristina Pruenza.
De esta forma, el especialista puede conocer el tratamiento que mejor se ajuste a cada caso concreto, realizando un pronóstico adaptado a las características del paciente. Sin embargo, es el mismo experto el que tiene que valorar y validar los resultados de este 'software', el que tiene que tomar la decisión, pues es el que lleva el seguimiento de cada caso de esclerosis múltiple.
"Al final, la herramienta es un apoyo más para el médico. No podemos hacer una prescripción, pero sí guiarlo en sus decisiones teniendo en cuenta toda la información de la que dispone", asegura Pruenza.
