ISABIAL analiza mediante IA en tiempo real la eficacia del tratamiento farmacológico frente a la Covid-19

• Un proyecto del Hospital de Alicante obtiene una ayuda de la AVI superior a los 98.000 euros para la emergencia contra el virus
• La aplicación de la Inteligencia Artificial permitirá estudiar qué factores influyen en la eficacia del tratamiento y en el pronóstico del paciente

Alicante (14.08.20). El Servicio de Farmacia del Hospital General Universitario de Alicante, dirigido por el doctor Juan Selva, está participando, a través del Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante (ISABIAL), en el diseño de un dashboard o cuadro de mando de datos en tiempo real para analizar la efectividad de los tratamientos farmacológicos frente a la COVID-19 y su impacto en los resultados de salud.

“Durante la pandemia se han tenido que tomar muchas decisiones sobre cuál era el mejor tratamiento farmacológico de manera rápida, sin apenas tiempo para contar con estudios bien diseñados que pudieran aportar evidencia científica sobre esta patología. Esta necesidad fue la que nos motivó a iniciar la investigación”, ha subrayado el doctor Patricio Más, adjunto del Servicio de Farmacia y responsable de la Unidad de Farmacocinética Clínica.

Este estudio ha sido seleccionado por parte de la Generalitat, en el marco de la “Llamada al sistema valenciano de innovación e investigación para la emergencia contra la COVID-19”, realizada por la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital, en colaboración con la Agencia Valenciana de la Innovación (AVI), y va a contar con una financiación superior a los 98.000 euros.

Se trata de una investigación multidisciplinar, conducida por el Servicio de Farmacia, en colaboración con el Servicio de Neumología, la Unidad de Enfermedades Infecciosas y el Servicio de Urgencias del General de Alicante, así como la Facultad de Farmacia de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche, a través de los doctores Amelia Ramón y Ricardo Nalda.

La herramienta que se está diseñando permitirá, “mediante la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA), estructurar la información contenida en la historia clínica de los pacientes con COVID-19 y convertirla en distintas variables que arrojen resultados sobre la eficacia del tratamiento”, ha remarcado el doctor Más.

El potencial de la IA reside en que es capaz de extraer información de manera rápida, a través de algoritmos matemáticos, de una gran cantidad de datos clínicos contenidos en las aplicaciones corporativas de prescripción electrónica de la Conselleria de Sanidad Universal y Salud Pública y correlacionarlos con los resultados en salud.

“En comparación con los métodos tradicionales de extracción y análisis de datos, la aplicación de la inteligencia artificial permite analizar una mayor cantidad de variables que puedan afectar al tratamiento farmacológico y, además, acortar mucho el tiempo de investigación y de obtención de resultados”, ha explicado el responsable de la Unidad de Farmacocinética Clínica. 

Para ello, está siendo esencial la colaboración de la doctora Aurelia Bustos, especializada en inteligencia artificial, y el doctor José María Salinas, jefe de la Unidad de Informática del Hospital Universitario de Sant Joan d’Alacant.

Algunos resultados en salud que se van a tener en cuenta son los días de hospitalización, el ingreso en UCI, la supervivencia y los requerimientos de distintos modos ventilatorios, entre otros. Estos resultados permitirán la comparación entre hospitales, tipos de pacientes, comorbilidades, tiempo desde el inicio de los síntomas hasta el tratamiento o la influencia de los distintos tratamientos.

“Este cruce de datos pretende identificar qué factores influyen en que el tratamiento sea más o menos eficaz y, en definitiva, en el pronóstico del paciente con COVID-19”, ha señalado el investigador principal.

La herramienta será de “código abierto y cooperativa”, de modo que se prevé que los equipos de investigación de la Comunitat “podrán analizar en tiempo real la efectividad de los tratamientos en sus departamentos de salud y les ayudará a la toma de decisiones a corto plazo”, ha resaltado.

En este sentido, la extracción de datos de pacientes se realizará de forma automática, añadiendo los nuevos casos COVID-19 que se vayan sucediendo en el tiempo.