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OPTIMA en pocas palabras

¿Quieres saber más sobre OPTIMA? Obtén información breve pero concisa en nuestra hoja informativa – OPTIMA de un vistazo, que presenta toda la información clave, o consulta con detalle nuestros documentos resumen, preparados para el público experto (Resumen – Principios y objetivos clave) y en lenguaje común, dirigidos a los pacientes (Resumen – para pacientes) o para saber más sobre el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en OPTIMA (IA Explicación).

Videoteca

Introducción al proyecto oncológico OPTIMA

OPTIMA (Tratamiento óptimo para pacientes con tumores sólidos en Europa a través de la inteligencia artificial) es un programa de investigación público-privado de 21,3 millones de euros que buscará utilizar la inteligencia artificial (IA) para mejorar la atención a los pacientes con cáncer de próstata, mama y pulmón.

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El Consejo Asesor Público/Paciente

El objetivo final de OPTIMA es encontrar mejores y más personalizadas opciones de tratamiento para los pacientes y garantizar que tengan una buena calidad de vida. Escuche a cuatro miembros de la Junta Asesora Pública/Paciente de OPTIMA sobre su participación en organizaciones de defensa de pacientes, sus experiencias con el cáncer y sus esperanzas para futuros pacientes.

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Conchi Biurrun, Spanish Breast Cancer Federation of Associations

Conchi Biurrun, de la Federación Española de Asociaciones de Cáncer de Mama y miembro del Consejo Asesor Público/Paciente de OPTIMA, habla de su trayectoria como paciente con cáncer de mama, de su implicación en el proyecto OPTIMA y de su esperanza de que este proyecto conduzca a mejores opciones de tratamiento más personalizadas y a una mejor calidad de vida para las pacientes.

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Erik Briers, European Prostate Cancer Coalition

Erik Briers, de la Coalición Europea contra el Cáncer de Próstata y miembro del Consejo Asesor de Pacientes y Público de OPTIMA, habla sobre su experiencia con el cáncer y cómo un proyecto como OPTIMA puede ayudar a otros pacientes a recibir un tratamiento óptimo con la ayuda de pruebas y directrices de la vida real.

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Seamus Cotter, Irish Lung Cancer Community

Escuche a Seamus Cotter, de la Comunidad Irlandesa de Cáncer de Pulmón y miembro del Consejo Asesor Público y de Pacientes de OPTIMA, sobre sus experiencias con los ensayos clínicos y la importancia de proporcionar información clara sobre tratamientos específicos a los pacientes para que tomen una decisión informada.

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Marjo Forsblom, Lung Cancer Europe

Marjo Forsblom, de Lung Cancer Europe, fue miembro del Consejo Asesor Público/Paciente de OPTIMA. En este video, explicó cómo OPTIMA hará un buen uso de los datos de salud y tiene como objetivo desarrollar una herramienta que sepa qué es lo mejor para un paciente en una situación específica. Lamentablemente, falleció en octubre de 2023. Con la bendición de su familia, decidimos mantener su video aquí. Sus amigos y colegas de OPTIMA la echarán mucho de menos.

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Nadia Harbeck, LMU

Aprender de datos bien protegidos del mundo real para encontrar las mejores terapias

Escuche a la Dra. Nadia Harbeck, directora del Hospital Universitario Breast Center LMU en Múnich, explicando sobre big data, evidencia del mundo real e inteligencia artificial en el contexto del tratamiento y la investigación del cáncer de mama como parte del proyecto OPTIMA.

 

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Torsten Blum, Helios

La importancia de compartir los datos clínicos para una plataforma OPTIMA de gran valor – Torsten Blum

El Dr. Torsten Gerriet Blum, médico sénior y neumólogo de Helios Klinikum, explica la importancia del intercambio de datos, el big data, la evidencia del mundo real y la inteligencia artificial en el contexto del tratamiento y la investigación del cáncer de pulmón como parte del proyecto OPTIMA.

 

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Michael Bussmann, Helmholtz

Uso de la Inteligencia Artificial para transformar los datos en conocimiento

El Dr. Michael Bussmann, director fundador de CASUS ((por sus siglas en inglés) (Centro para la comprensión de sistemas avanzados) lidera el paquete de trabajo sobre la implementación de la base de conocimientos de Inteligencia Artificial dentro de OPTIMA. En este vídeo, aprende más sobre cómo la inteligencia artificial puede aportar valor añadido en el contexto de la atención oncológica como parte del proyecto OPTIMA.

 

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Nicolas Mottet, EAU

Mejorar las pautas a través de datos del mundo real para un mejor tratamiento

El Prof. Dr. Nicolas Mottet es Jefe del Departamento de Urología del Centro Hospitalario Universitario de Saint-Etienne y Presidente de la EAU. El Profesor explica cómo mejorar las directrices a través de datos del mundo real para un mejor tratamiento en el contexto del tratamiento y la investigación del cáncer de próstata como parte del proyecto OPTIMA.

 

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Andreas Kremer y Bertrand De Meulder

Hacer que la plataforma OPTIMA sea más útil para todas las partes interesadas

El Dr. Andreas Kremer y el Dr. Bertrand De Meulder lideran las tareas de análisis de los requisitos de la plataforma y la implementación y evaluación de la misma. En este vídeo, se puede obtener más información sobre los planes de la plataforma OPTIMA y sobre el papel de la inteligencia artificial en el contexto de la atención sanitaria como parte del proyecto OPTIMA.

 

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Dra. Pippa Powell

La participación del Consejo Asesor de Pacientes y Público de OPTIMA

La Dra. Pippa Powell, directora de la Fundación Europea del Pulmón, crean el vínculo entre los pacientes y las organizaciones de pacientes, y la investigación enfatiza en este vídeo la importancia de la participación de los pacientes en el proyecto OPTIMA.

 

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Peter-Paul Willemse, OPTIMA

Compartir big data y evidencia del mundo real para resolver preguntas clínicas

El Dr. Peter-Paul Willemse es profesor asistente y doctor en medicina en el Departamento de Oncología Urológica de UMC Utrecht. En OPTIMA, representa a la comunidad clínica que trata a pacientes con cáncer de próstata y explica cómo el intercambio de big data y evidencia del mundo real puede ayudar a resolver preguntas clínicas como parte del proyecto OPTIMA.

 

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Prof. Daniel Prieto Alhambra

Big Data en el contexto de la salud

Daniel Prieto Alhambra es catedrático de Epidemiología de Farmaco y Dispositivos y lidera el paquete de trabajo sobre datos de estudios (no) intervencionistas y recopilación de datos del mundo real dentro de OPTIMA. En este vídeo, analiza el papel del big data en el contexto de la atención sanitaria como parte del proyecto OPTIMA.

 

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Monique Roobol

Transformación de las pautas en herramientas electrónicas de toma de decisiones para pacientes individuales

Monique Roobol es catedrática de Toma de Decisiones en Urología y aquí explica el proyecto OPTIMA y por qué es importante que el proyecto convierta las pautas clínicas en herramientas electrónicas de apoyo a la toma de decisiones.

 

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James N’Dow y Hagen Krüger

Uniendo fuerzas en una Asociación Público Privada para encontrar mejores tratamientos para pacientes oncológicos

El Prof. Dr. James N’ Dow, Coordinador Académico y Secretario General Adjunto de la EAU y el Dr. Hagen Krüger, Director Médico Senior de Pfizer coordinan juntos el proyecto OPTIMA. Aquí, dan una visión general del proyecto y hablan de la importancia de la colaboración entre los socios públicos y privados en el marco del IMI.

 

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Los fascinantes aspectos legales y éticos de OPTIMA

¿Tienes curiosidad sobre los aspectos legales y éticos de OPTIMA? Presentamos nuestro paquete de trabajo 2, que se centra en la investigación sobre la protección de datos y el marco jurídico emergente en torno a la IA y para garantizar el cumplimiento de las normas éticas y jurídicas a nivel de la UE.  Obtenga más información sobre los fascinantes aspectos legales de OPTIMA en la siguiente serie de videos cortos.

 

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Diferencia entre datos personales y datos no personales

El vídeo explica la diferencia entre datos personales y no personales, ya que la distinción influye en la clasificación jurídica, por ejemplo, en la aplicación del RGPD. OPTIMA utiliza datos personales y despersonalizados. ¿Qué significa eso? Descubre más en nuestro vídeo.

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Explorando los datos sintéticos: redefiniendo la privacidad en la innovación

El vídeo explica qué son los datos sintéticos y cómo podrían ser beneficiosos para la investigación médica, incluyendo la opción del proyecto OPTIMA de generar datos sintéticos, permitiendo la innovación y la toma de decisiones sin comprometer la privacidad.

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Inteligencia Artificial en la Salud

El vídeo presenta brevemente los aspectos de la IA en la asistencia sanitaria y cómo los pacientes pueden beneficiarse de los desarrollos de OPTIMA.

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Sesgo injusto en la inteligencia artificial

El vídeo describe qué es el sesgo injusto y qué papel desempeña en el desarrollo y la interacción con los sistemas de IA.

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Publicaciones

George Corby, Nicola L. Barclay, Eng Hooi Tan, Edward Burn, Antonella Delmestri, Talita Duarte-Salles, Asieh Golozar, Wai Yi Man, Ilona Tietzova, Daniel Prieto-Alhambra. Danielle Newby. Incidence, prevalence, and survival of lung cancer in the United Kingdom from 2000–2021: a population-based cohort study. Translational Lung Cancer Research. Vol 13, No 9 (September 30, 2024) doi: 10.21037/tlcr-24-241

Barclay Nicola L., Pineda Moncusí Marta, Jödicke Annika M., Prieto-Alhambra Daniel, Raventós Berta, Newby Danielle, Delmestri Antonella, Man Wai Yi, Chen Xihang, Català Marti. The impact of the UK COVID-19 lockdown on the screening, diagnostics and incidence of breast, colorectal, lung and prostate cancer in the UK: a population-based cohort study. Frontiers in Oncology. 2024, vol. 14, DOI=10.3389/fonc.2024.1370862

Barclay Nicola L., Pineda Moncusí Marta, Jödicke Annika M., Prieto-Alhambra Daniel, Raventós Berta, Newby Danielle, Delmestri Antonella, Man Wai Yi, Chen Xihang, Català Marti. The impact of the UK COVID-19 lockdown on the screening, diagnostics and incidence of breast, colorectal, lung and prostate cancer in the UK: a population-based cohort study. Frontiers in Oncology. 2024, vol. 14, DOI=10.3389/fonc.2024.1370862

E. Lavrova et al., «UR-CarA-Net: A Cascaded Framework With Uncertainty Regularization for Automated Segmentation of Carotid Arteries on Black Blood MR Images,» in IEEE Access, vol. 11, pp. 26637-26651, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3258408.

Salahuddin, Z.; Chen, Y.; Zhong, X.; Woodruff, H.C.; Rad, N.M.; Mali, S.A.; Lambin, P. From Head and Neck Tumour and Lymph Node Segmentation to Survival Prediction on PET/CT: An End-to-End Framework Featuring Uncertainty, Fairness, and Multi-Region Multi-Modal Radiomics. Cancers 2023, 15, 1932. https://doi.org/10.3390/cancers15071932

N’Dow J., Smith E.J., Polychronopoulos K., Cannon A., Roobol M. J., Auweter S., Thomas M., Kremer A., De Meulder B., Dellamonica D., Prieto-Alhambra D., Asiimwe A., Bussmann M., Xiang J., Torremante P., Keller S., Kube F., Krüger H., OPTIMA Consortium. (2022) OPTIMA: Improve care for patients with prostate, breast, and lung cancer through artificial intelligence ESMO #917P e-Posters – ESMO Congress 2022 (ctimeetingtech.com)

Refaee, T., Bondue, B., Van Simaeys, G., Wu, G., Yan, C., Woodruff, H. C., Goldman, S., & Lambin, P. (2022). A Handcrafted Radiomics-Based Model for the Diagnosis of Usual Interstitial Pneumonia in Patients with Idiopathic Pulmonary Fibrosis. J Pers Med, 12(3). https://doi.org/10.3390/jpm12030373

Li, R., Sharma, V., Thangamani, S., & Yakimovich, A. (2022). Open-Source Biomedical Image Analysis Models: A Meta-Analysis and Continuous Survey. Front Bioinform, 2, 912809. https://doi.org/10.3389/fbinf.2022.912809 

Halilaj I, Oberije C, Chatterjee A, van Wijk Y, Rad NM, Galganebanduge P, Lavrova E, Primakov S, Widaatalla Y, Wind A, Lambin P. Open Source Repository and Online Calculator of Prediction Models for Diagnosis and Prognosis in Oncology. Biomedicines. 2022 Oct 23;10(11):2679. doi: 10.3390/biomedicines10112679. PMID: 36359199; PMCID: PMC9687260.

Refaee, T.; Salahuddin, Z.; Widaatalla, Y.; Primakov, S.; Woodruff, H.C.; Hustinx, R.; Mottaghy, F.M.; Ibrahim, A.; Lambin, P. CT Reconstruction Kernels and the Effect of Pre- and Post-Processing on the Reproducibility of Handcrafted Radiomic Features. J. Pers. Med. 2022, 12, 553. https://doi.org/10.3390/jpm12040553

Refaee, T., Salahuddin, Z., Frix, A.-N., Yan, C., Wu, G., Woodruff, H. C., Gietema, H., Meunier, P., Louis, R., Guiot, J., & Lambin, P. (2022). Diagnosis of Idiopathic Pulmonary Fibrosis in High-Resolution Computed Tomography Scans Using a Combination of Handcrafted Radiomics and Deep Learning [Original Research]. Frontiers in Medicine, 9. https://doi.org/10.3389/fmed.2022.915243

Keek SA, Beuque M, Primakov S, Woodruff HC, Chatterjee A, van Timmeren JE, Vallières M, Hendriks LEL, Kraft J, Andratschke N, Braunstein SE, Morin O, Lambin P. Predicting Adverse Radiation Effects in Brain Tumors After Stereotactic Radiotherapy With Deep Learning and Handcrafted Radiomics. Front Oncol. 2022 Jul 13;12:920393. doi:10.3389/fonc.2022.920393. PMID: 35912214; PMCID: PMC9326101.

Ibrahim A, Barufaldi B, Refaee T, Silva Filho TM, Acciavatti RJ, Salahuddin Z, Hustinx R, Mottaghy FM, Maidment ADA, Lambin P. MaasPenn Radiomics Reproducibility Score: A Novel Quantitative Measure for Evaluating the Reproducibility of CT-Based Handcrafted Radiomic Features. Cancers (Basel). 2022 Mar 22;14(7):1599. doi:10.3390/cancers14071599. PMID: 35406372; PMCID: PMC8997100.

Griesinger F, Curigliano G, Thomas M, Subbiah V, Baik CS, Tan DSW, Lee DH, Misch D, Garralda E, Kim DW, van der Wekken AJ, Gainor JF, Paz-Ares L, Liu SV, Kalemkerian GP, Houvras Y, Bowles DW, Mansfield AS, Lin JJ, Smoljanovic V, Rahman A, Kong S, Zalutskaya A, Louie-Gao M, Boral AL, Mazières J. Safety and efficacy of pralsetinib in RET fusion-positive non-small-cell lung cancer including as first-line therapy: update from the ARROW trial. Ann Oncol. 2022 Nov;33(11):1168-1178. doi:10.1016/j.annonc.2022.08.002. Epub 2022 Aug 13. PMID: 35973665.

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