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El proyecto OPTIMA es una iniciativa de colaboraci\u00f3n destinada a mejorar la atenci\u00f3n oncol\u00f3gica mediante la integraci\u00f3n de tecnolog\u00edas de Inteligencia Artificial (IA). El proyecto se centra en los tratamientos personalizados y las terapias innovadoras, haciendo hincapi\u00e9 en el fortalecimiento de la toma de decisiones compartida entre m\u00e9dicos y pacientes*.<\/p>\n
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Apoyo a las decisiones cl\u00ednicas: <\/b>Desarrollar una plataforma de apoyo a la toma de decisiones basada en directrices e interpretable por ordenador, que ayude a los m\u00e9dicos a tomar decisiones terap\u00e9uticas basadas en ensayos.<\/p>\n
Generaci\u00f3n de conocimiento AI:\u00a0 <\/b>Utilizar la IA
y la anal\u00edtica avanzada en datos del mundo real para generar nuevos conocimientos y percepciones que permitan mejorar las estrategias de atenci\u00f3n oncol\u00f3gica.<\/p>\n
<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00bb1_2″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/www.optima-oncology.eu\/wp-content\/uploads\/ai.jpg\u00bb alt=\u00bbIA\u00bb title_text=\u00bbAI\u00bb module_class=\u00bbimagewithborder\u00bb _builder_version=\u00bb4.23.1″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_padding=\u00bb||||true|true\u00bb border_radii=\u00bbon|20px|20px|20px|20px\u00bb box_shadow_style=\u00bbpreset1″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=\u00bb1_2,1_2″ _builder_version=\u00bb4.23.1″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb width=\u00bb70%\u00bb custom_margin=\u00bb||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb40px||60px||false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb1_2″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.23.1″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_letter_spacing=\u00bb0.02em\u00bb text_line_height=\u00bb150%\u00bb header_4_line_height=\u00bb1.3em\u00bb text_font_size_tablet=\u00bb14px\u00bb text_font_size_phone=\u00bb\u00bb text_font_size_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
El proyecto OPTIMA explora diversas aplicaciones de la IA, entre ellas:<\/p>\n
Im\u00e1genes: <\/b>La IA ha revolucionado el an\u00e1lisis de im\u00e1genes en el desarrollo de biomarcadores de imagen para mejorar y apoyar la toma de decisiones en los tratamientos de diagn\u00f3stico y respuesta y procesos de optimizaci\u00f3n.<\/p>\n
Datos de las Historias Cl\u00ednicas Electr\u00f3nicas (HCE): <\/b>La IA ha demostrado su valor en el an\u00e1lisis de datos de HCE, que es una de las principales modalidades de datos para rastrear y comprender mejor el historial cl\u00ednico del c\u00e1ncer.<\/p>\n
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN):
<\/b>El PNL se utiliza para analizar las HCE de la Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) y evaluar el cumplimiento de las directrices cl\u00ednicas.<\/p>\n
Se pueden abordar varias tareas con IA sobre los datos mencionados, como:<\/p>\n
Clasificaci\u00f3n: <\/b>La clasificaci\u00f3n implica un modelo que pretende predecir la catalogaci\u00f3n correcta de unos datos de entrada dados, como realizar un reconocimiento de patrones para mejorar el diagn\u00f3stico precoz o identificar subgrupos de pacientes con diferentes caracter\u00edsticas de la enfermedad.<\/p>\n
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Regresi\u00f3n: <\/b>La regresi\u00f3n se refiere al proceso de extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas medibles a partir de datos no estructurados, por ejemplo, el c\u00e1lculo de la puntuaci\u00f3n de Gleason a partir de im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n
Agrupaci\u00f3n: <\/b>La agrupaci\u00f3n consiste en identificar similitudes entre grupos de datos, como la agrupaci\u00f3n de individuos en funci\u00f3n de su riesgo gen\u00e9tico y los resultados de sus pruebas de detecci\u00f3n.<\/p>\n
Predicci\u00f3n: <\/b>La predicci\u00f3n implica pronosticar diversos aspectos de la atenci\u00f3n al paciente, como determinar la secuencia o combinaci\u00f3n de tratamientos adecuada, predecir la incidencia de la enfermedad y estimar las tasas de supervivencia.<\/p>\n
Multimodalidad: <\/b>La multimodalidad hace referencia a la combinaci\u00f3n e integraci\u00f3n de diversas fuentes de datos, como im\u00e1genes m\u00e9dicas, datos \u00f3micos, HCE, datos OMOP, etc.\u00a0<\/p>\n
Inferencia causal: <\/b>La inferencia causal es el proceso de identificar relaciones causa-efecto en los datos. En el contexto del proyecto OPTIMA, puede utilizarse para la gesti\u00f3n de terapias y la evaluaci\u00f3n de la calidad de vida de los pacientes para entender c\u00f3mo repercuten los tratamientos en su bienestar.<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=\u00bb1_2,1_2″ _builder_version=\u00bb4.23.1″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb width=\u00bb70%\u00bb custom_margin=\u00bb||||false|false\u00bb custom_padding=\u00bb40px||60px||false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb1_2″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.23.1″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_letter_spacing=\u00bb0.02em\u00bb text_line_height=\u00bb150%\u00bb header_4_line_height=\u00bb1.3em\u00bb text_font_size_tablet=\u00bb14px\u00bb text_font_size_phone=\u00bb\u00bb text_font_size_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
OPTIMA hace especial hincapi\u00e9 en la privacidad de los datos y el cumplimiento de las normas \u00e9ticas. Los datos personales de los pacientes se tratan con la m\u00e1xima confidencialidad, y todas las actividades cumplen la normativa legal y las directrices \u00e9ticas para garantizar la privacidad de los pacientes y la protecci\u00f3n de datos.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.23.1″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_letter_spacing=\u00bb0.02em\u00bb text_line_height=\u00bb150%\u00bb header_4_line_height=\u00bb1.3em\u00bb text_font_size_tablet=\u00bb14px\u00bb text_font_size_phone=\u00bb\u00bb text_font_size_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Para hacer operativa la IA en entornos cl\u00ednicos, el proyecto OPTIMA pretende digitalizar los flujos de trabajo incorporando directrices y preguntas de investigaci\u00f3n interpretables por ordenador. El aprendizaje federado permite entrenar colectivamente modelos de IA en varios centros sin compartir datos brutos, preservando la privacidad de los datos y la reducci\u00f3n de sesgos estad\u00edsticos.<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00bb1_2″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.23.1″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_letter_spacing=\u00bb0.02em\u00bb text_line_height=\u00bb150%\u00bb header_4_line_height=\u00bb1.3em\u00bb text_font_size_tablet=\u00bb14px\u00bb text_font_size_phone=\u00bb\u00bb text_font_size_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
OPTIMA da prioridad a las consideraciones \u00e9ticas, garantizando el tratamiento conforme y \u00e9tico de los datos de los pacientes dentro del proyecto. Se realizan esfuerzos para abordar la explicabilidad de los modelos de IA y los posibles sesgos, enfatizando en la transparencia y la equidad en la toma de decisiones basada en la IA.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.23.1″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_letter_spacing=\u00bb0.02em\u00bb text_line_height=\u00bb150%\u00bb header_4_line_height=\u00bb1.3em\u00bb text_font_size_tablet=\u00bb14px\u00bb text_font_size_phone=\u00bb\u00bb text_font_size_last_edited=\u00bbon|tablet\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n
Los sistemas de IA pueden aprender y comprender la forma de los datos, pero no pueden atribuirles un significado sem\u00e1ntico. Aunque pueden identificar patrones, carecen de la capacidad de comprender los conceptos subyacentes. Esta limitaci\u00f3n implica que la IA puede detectar datos m\u00e9dicos espec\u00edficos asociados a determinadas condiciones (por ejemplo, identificar el c\u00e1ncer en im\u00e1genes m\u00e9dicas), pero no puede comprender plenamente los conceptos m\u00e9dicos que se ocultan detr\u00e1s de los datos (por ejemplo, la importancia del c\u00e1ncer en el contexto de la salud general de un paciente).<\/p>\n
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