Una imagen del Hospital Virgen de la Victoria.

Una imagen del Hospital Virgen de la Victoria.

Tecnología

La clave para entender el cáncer está en sus historias (y este algoritmo malagueño ayuda a comprenderlas)

MAPIC es la alianza de la UMA, hospitales y Pfizer que analiza el historial de más de 40.000 pacientes de cáncer con inteligencia artificial. Gracias al análisis del lenguaje, identifican patrones y claves.

27 marzo, 2022 05:00

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La clave está en "capturar la forma que se tiene de contar las cosas", independientemente de si la letra del médico se entiende o no. Con el historial de más de 40.000 pacientes diagnosticados de cáncer en Málaga entre 1978 y 2020, la alianza MAPIC identifica mediante inteligencia artificial patrones en los informes para aliviar la carga de trabajo humano y mejorar los tratamientos oncológicos.

Así lo explica en conversación con EL ESPAÑOL de Málaga el catedrático de Ingeniería Informática José Jerez, que subraya lo fundamental de que el algoritmo interprete el lenguaje natural para "clasificar de forma automática la información relevante".

Con ese objetivo en mente, lanzaron en 2008 el proyecto UGCOI entre los dos hospitales universitarios de Málaga, el Regional Universitario y el Virgen de la Victoria. Bajo su paraguas, desarrollaron un software propia para gestionar las tareas de las unidades de oncología.

"Era necesario aplicar tecnología un poco más compleja, extraer información relevante del historial", explica Jerez. Según datos facilitados por la UMA, cuentan con un total de 400.000 textos de episodios clínicos oncológicos (primera visita, consultas sucesivas, urgencias, ensayos clínicos...) de los que extraer la información relevante para comprender mejor los procesos. Es ahí donde entra la inteligencia artificial.

Desde hace unos tres años, antes de que su nombre sonara en todo el mundo por las vacunas, la empresa Pfizer se sumó al proyecto bajo el nombre de MAPIC (Málaga-Pfizer consortium for AI research in Cancer) para avanzar en estas tecnologías. Estudian el "lenguaje natural" de los informes médicos, que puede recoger las propias expresiones informales de los pacientes; justamente la complicación está en sacar la información relevante de un "formato no estructurado".

Los últimos retos del proyecto está siendo la compresión de las frases complejas que incluyen contexto, el llamado deep learning, pero eso no supone impedimento para simplificar los procesos en estos dos hospitales malagueños: "Reduce muchísimo la carga de trabajo del sistema, que son personas que ya bastante están dedicando", afirma Jerez sobre su herramienta de "minería de texto", "y ayuda a tomar decisiones de la práctica clínica".

"Nuestro objetivo es mejorar en definitiva la calidad de vida de los pacientes y, bueno, también poner a Málaga en el mapa por su laboratorio de investigación", sentencia el catedrático de Ingeniería Informática de la UMA.