Conocimiento recopilado –
Paquetes de trabajo de OPTIMAs
Descripción general del paquete
Para alcanzar estos objetivos, el proyecto OPTIMA se agrupa en 9 paquetes de trabajo.
Los paquetes
Paquete de trabajo 1
Gestión de proyectos
- Establecerá una sólida estructura de gestión y gobernanza de proyectos para apoyar a todos los socios en la consecución de los objetivos de OPTIMA.
- Las responsabilidades de WP1 incluirán informes técnicos y financieros, procesos de gestión de riesgos y resolución de conflictos, análisis de rutas críticas para cada WP, toma de decisiones oportuna y rendición de cuentas.
- El paquete de trabajo 1 facilitará y optimizará la colaboración efectiva entre todos los socios del consorcio, garantizando al mismo tiempo que se respeten todos los requisitos de la IMI2. La clave para esto será el desarrollo de un entorno de proyecto abierto e inclusivo que aliente a todas las partes interesadas de OPTIMA a participar activamente.
Líder: Asociación Europea de Urología y Pfizer
Paquete de trabajo 2
Consentimiento informado, análisis de requisitos generales, gobernanza y regulación
- Garantiza un marco de apoyo ético y legal que contribuya al intercambio de datos conforme al RGPD y al fomento de la confianza en las soluciones de IA.
- Asesoramiento ético y legal continuo y seguimiento del desarrollo del proyecto.
- Establece una Junta Asesora de Ética (EAB) para supervisar estas actividades.
- Se llevará a cabo el trabajo normativo para el marcado CE de las implementaciones de software desarrolladas de la herramienta de soporte a la toma de decisiones basada en las directrices, con el fin de proporcionar un dispositivo certificable.
Líder: Universidad de Viena & Hoffman-La Roche AG
Paquete de trabajo 3
Herramienta de apoyo a la toma de decisiones basada en directrices
- Identifies the relevant guidelines for prostate, breast and lung cancer and translates these guidelines into electronic decision support tools, which will be integrated with EHR’s.
- Identifies critical research questions that can serve as input for the development of AI models and analyses.
- Captures retrospective and prospective data and integrates it into the data platform that will be used for building AI models.
- Assesses the impact of the support tools on guideline adherence.
Lead: Erasmus University Medical Center Rotterdam & Hoffman-La Roche AG
Paquete de trabajo 4
Análisis de los requisitos técnicos e infrastructura de la Plataforma de Desarrollo
- Reúne los requisitos técnicos y de usuario necesarios para el desarrollo de una plataforma informática y de conocimiento que permita a todos los miembros del consorcio un acceso fácil, fiable y seguro a los datos recogidos o generados durante el proyecto. El primer enfoque será la interoperabilidad técnica de los sistemas existentes. Se utilizarán soluciones de código abierto.
- Trabajará estrechamente con el Paquete de trabajo 5 en lo que respecta a los usuarios, centrándose los aspectos generales.
- Integrará los CIGs desarrollados en el Paquete de trabajo 3 y los modelos de IA en el Paquete de Trabajo 7 como parte de la plataforma de datos. Desarrolla un plan de gestión de datos y aplicará normas en la gestión de los mismos para garantizar la seguridad y privacidad así como el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos
- (RGPD) y las directrices éticas. Los datos se harán FAIR – Localizables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables.
Líder: Tecnología de la Información para Medicina Traslacional y Amgen
Paquete de trabajo 5
Implementación y evaluación de la plataforma
- Implement the platform in selected clinical sites for testing.
- Will use the technical work performed in WP4 to build, test and adapt the data platform for various types of users (e.g., clinicians, patients, data providers, bioinformaticians, sysadmins), to get access to the most relevant information and data visualisations.
- Pilots user champions in each of the user personas including clinical users to test the platform on a regular basis; the comments and requests for changes in the platform will then be submitted to WP4 as part of a continuous development cycle.
Lead: ASSOCIATION EISBM & Amgen
Paquete de trabajo 6
Recopilación, preparación e integración de datos de estudios (no) intervencionales y del mundo real
- Crea un catálogo de datos con la información de los pacientes proporcionada por los beneficiarios y las organizaciones asociadas de diferentes países. A través de ellos, se posibilita a pacientes con cáncer el acceso a tratamientos, resultados relevantes para las directrices existentes y otras interrogantes de investigación prioritarias.
- Construye la capa de datos, que proporcionará una forma homogénea y estandarizada para que la Plataforma OPTIMA acceda a la información independientemente de su origen, tipo, formato o ubicación.
- Aquellos proveedores de datos que no carguen sus datos en los servidores centrales de OPTIMA serán nodos de una Red de Aprendizaje Federada. De este modo, los modelos de Aprendizaje Automatizado / Aprendizaje Profundo que se ejecuten en la plataforma OPTIMA podrán ser entrenados utilizando conjuntos de datos situados en ubicaciones físicas separadas, sin necesidad de compartir los datos.
- Además, trabajaremos en estrecha colaboración con WP4 y WP7 para crear un catálogo de datos centralizado para el análisis y la extracción de datos a nivel de paciente para permitir análisis de IA más complejos.
Líder: Universidad de Oxford y Bayer AG
Paquete de trabajo 7
Implementación de la base de conocimientos de Inteligencia Artificial
- Líder: HZDR y Pfizer crearán herramientas de IA explicativas para apoyar las decisiones en las clínicas basadas en una variedad de fuentes y conjuntos de datos proporcionados por el Paquete de trabajo 6 e informados por las brechas en las directrices priorizadas por el Paquete de trabajo 3. Desde el principio incluiremos los modelos existentes de IA TRIPOD 3 o 4 que serán reutilizados.
- Un proceso continuo de despliegue de modelos de aprendizaje automático de los modelos de IA permitirá el aseguramiento permanente de la calidad de los modelos apoyados por el Paquete de trabajo 5. Actualizaciones continuas y envío de las mismas para ser implementadas en el paquete de trabajo 4, así como el soporte de la validez y la evaluación del impacto en el paquete de trabajo 3
- La plataforma permitirá el desarrollo e integración de nuevos modelos de IA por parte de los futuros usuarios sujetos a una estricta validación clínica (utilizando las directrices pertinentes) y la aprobación del Consejo de Gobierno Científico.
Líder: CASUS, Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf & Pfizer
Paquete de trabajo 8
Diseminación y comunicación
- Garantiza una amplia comunicación y divulgación de los resultados de OPTIMA a todas las partes interesadas, incluidos los pacientes, las organizaciones de pacientes, las agencias reguladoras, los proveedores de servicios sanitarios, los investigadores, la industria, los patrocinadores de servicios sanitarios, los médicos, los responsables políticos y el público en general.
- OPTIMA potenciará las redes de comunicación de los diversos socios del consorcio para garantizar la formulación de mensajes de comunicación a la medida y la recepción por parte de los principales grupos de interés del proyecto.
Líder: ARTTIC Innovation GmbH & Pfizer
Paquete de trabajo 9
Explotación y sostenibilidad de los resultados
- Identificar estrategias de sostenibilidad a largo plazo para garantizar que los resultados y las herramientas de soporte para la toma de decisiones clínicas generadas por OPTIMA se apliquen efectivamente, se desarrollen y se integren en la práctica clínica beneficiando a los pacientes en el futuro.
- Evaluación de las oportunidades de establecer una valiosa colaboración científica
- La consecución de estos ambiciosos objetivos se realizará en colaboración con todos los actores involucrados y se apoyará en el establecimiento de fuertes vínculos entre el consorcio y múltiples organizaciones
Líder: EAU & Pfizer
