Un equipo de VRAIN-UPV genera algoritmos de IA para integrar y analizar datos de enfermedades genéticas y crear nuevas terapias

Un grupo de investigadores e investigadoras del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València (UPV) está generando algoritmos de inteligencia artificial -en concreto de aprendizaje automático (Machine Learning) federado (MLF). Estos algoritmos analizarán la información masiva de datos clínicos de diferentes centros médicos y pacientes con enfermedades genéticas para crear nuevas terapias en el marco del proyecto europeo BETTER.

El objetivo de este equipo es utilizar la inteligencia artificial (IA) para mejorar los resultados en tres patologías concretas;  la discapacidad intelectual pediátrica, las distrofias hereditarias de retina y el trastorno del espectro autista. Todo ello garantizando la privacidad de los pacientes.

Para llevar a cabo este cometido se está desarrollando una plataforma (Better rEal-world health-daTa distributEd analytics Research platform- BETTER) que analizará, a través de tecnología distribuida, dispersa en diferentes centros médicos, y bajo el estricto cumplimiento de la Ley de Protección de Datos de cada país, información de los pacientes para investigación médica.  

En la actualidad, solo se analizan los datos de un determinado centro médico y cuando se quieren combinar varios centros es necesario centralizar los datos en un nodo, exponiéndolos así a vulnerabilidades relacionadas con la privacidad de la información. Este hecho limita la obtención de los mejores resultados. Sin embargo, la plataforma BETTER contará con una infraestructura descentralizada que permite a los investigadores y profesionales explotar este conjunto de datos de los 9 países que participan en el proyecto, a través de técnicas de MLF.

Tren Sanitario Personal

En este proyecto, participan siete centros médicos de los 9 países, de la UE y fuera de ella, entre los que se encuentran el Hospital Universitario La Fe (IIS La Fe), la Fundació Mutua de Terrassa y la Fundació y Hospital Sant Joan de Deu, en España.

Para cumplir con la actual Ley de Protección de Datos de cada País, la plataforma utiliza el principio de Tren Sanitario Personal (Personal Health Train PHT). Este concepto consta de estaciones (centros médicos), trenes (algoritmos de IA) y una estación central que se encarga de coordinar cómo viajan los trenes entre estaciones.

De este modo, para resolver una determinada tarea, un tren visita distintos nodos y ejecuta el análisis en local sobre los datos anonimizados, sin que salgan de esa estación (centro médico). Finalmente se agregan todos los análisis realizados entre los distintos nodos y se obtiene el resultado final.

Este análisis federado e integrado de los datos clínicos, incluidos los datos genómicos, hace que los investigadores avancen en la comprensión de los factores de riesgo de las enfermedades, las causas y el desarrollo de un tratamiento óptimo en las diferentes fases de la enfermedad. Además de garantizar en todo momento la privacidad de cada paciente

Tal y como explica el investigador principal de este proyecto en VRAIN de la UPV, Óscar Pastor “con esta plataforma vinculamos a expertos en medicina, científicos de datos e ingenieros de software de diversos países en un proyecto común que procesa de forma inteligente, integrada y original datos de procedencia diversa garantizando su privacidad, amplía el conocimiento clínico compartido de las enfermedades analizadas a y lo aplica a la mejora de la salud de las personas”.

BETTTER es un proyecto financiado por el programa Horizonte de la Unión Europea en el que participan 15 entidades de 9 países, con una duración de 42 meses que se inició en diciembre de 2023.