En enero 2022, Alberto Romero Palacios, jefe de Sección de Enfermedades Infecciosas del Hospital Universitario Puerto Real, comenzó a liderar junto a José Antonio Girón González, jefe de Servicio de Medicina Interna del Hospital Universitario Puerta del Mar, y ambos como investigadores del Instituto de Investigación e Innovación Biomédica de Cádiz (INiBICA), en conjunto con E PROCESS MED, empresa de salud digital especializada en soluciones avanzadas de medicina basadas en inteligencia artificial que realizó un estudio inicial en el 2020 (D&S-COVID), el proyecto de investigación e innovación D&S-AI, Diagnóstico y cribado COVID basado en Inteligencia Artificial. El objetivo era implementar un método de diagnóstico innovador para mejorar la estrategia de identificación de pacientes negativos para la Covid-19 en el entorno sanitario.
Hoy, dos años después, el trabajo ha concluido con unos resultados que supondrán una importante ayuda en el manejo de los pacientes con sospecha de infección por SARS-CoV-2.
«El camino ha sido largo y no exento de dificultades, pero haber creado una herramienta capaz de acertar el diagnóstico de infección COVID con una sensibilidad del 94,6%, supone sin duda la recompensa más gratificante», apunta Alberto Romero Palacios. Hablamos con él y E PROCESS MED sobre cómo se ha desarrollado el proceso de trabajo de esta investigación pionera y de los hallazgos obtenidos.
¿Qué hipótesis planteaba el proyecto D&S-AI y con qué objetivos se puso en marcha?
En un momento en el que los servicios sanitarios estaban colapsados por la pandemia del COVID, uno de los puntos calientes residía en el diagnóstico de los pacientes con infección por SARS COV 2.
En las primeras etapas, la técnica de diagnóstico basada en la reacción en cadena de polimerasa (o PCR) requería acumular varias muestras y el tiempo empleado podía llegar a superar las 6 horas. Esto suponía un bloqueo en el acceso de los pacientes al hospital, ya que antes de ingresar era fundamental saber si el paciente tenía o no la infección, para ubicarlo en una zona de aislamiento o no.
La aparición más tardía de los test de antígenos arrojaba el resultado en pocos minutos, lo que contribuyó a mejorar de forma sustancial estos tiempos de espera diagnóstico. Sin embargo, estos test eran notablemente menos sensibles (sobre todo las primeras partidas elaboradas) y, en ocasiones, si la sospecha clínica era alta, se exigía esperar al resultado de la PCR aun con un test de antígenos negativo.
La hipótesis planteada por el proyecto D&S-AI, desarrollado conjuntamente por los investigadores y E PROCESSMED, era que un algoritmo predictivo combinado con un cuestionario optimizado y un test de antigenos podría mejorar la estrategia de identificación de pacientes negativos para la COVID-19 en el entorno sanitario. Con base al algoritmo y el cuestionario desarrollados previamente por E PROCESSMED, en conjunto con el equipo de D&S-AI, optimizaron el cuestionario y reentrenaron el algortimo mediante técnicas de Machine Learning (ML) para crear un algoritmo sofisticado capaz de predecir los resultados de una PCR de SARS-CoV-2
A los pacientes incluidos en el estudio se les ha realizado un cuestionario de 32 preguntas y mediante IA hemos seleccionado qué preguntas aportaban una información con más peso en el diagnóstico final de COVID. Lo que buscamos, en definitiva, es obtener un diagnóstico con una fiabilidad similar a la PCR, combinando un test rápido y barato como el test de antígeno acompañado de un breve cuestionario optimizado. El fin último de nuestro trabajo es, por tanto, canalizar los recursos de la mejor manera posible para proporcionar una atención eficiente a los pacientes con COVID.
«El fin último de nuestro trabajo es canalizar los recursos de la mejor manera posible para proporcionar una atención eficiente a los pacientes con COVID»
El proyecto ha consistido en un estudio clínico prospectivo multicéntrico. ¿Qué significa esto exactamente?
De una forma muy somera, podemos decir que la investigación «clínica» es la que se realiza con la información obtenida directamente de los pacientes (como por ejemplo sus síntomas o la evolución de su enfermedad). Sería la contraposición a estudio de investigación «básica», que es aquella que surge de datos obtenidos fundamentalmente del trabajo en el laboratorio.
«Prospectivo» es el estudio en el que se sigue a un grupo de personas en el tiempo para observar y analizar los resultados de un evento o una enfermedad. En ellos, la recopilación de la información se sucede a medida que van sucediendo los eventos en los pacientes analizados. En este caso, hemos recogido prospectivamente datos de 1.500 pacientes, lo que ha supuesto un gran esfuerzo que ha sido posible gracias al gran equipo humano que ha colaborado en este trabajo.
Por último, «multicéntrico» hace referencia a la participación de más de un centro sanitario en el estudio. En este caso, los pacientes participantes proceden de dos hospitales de la provincia de Cádiz: el Universitario Puerto Real, ubicado en Puerto Real, y el Universitario Puerta del Mar, en la ciudad de Cádiz.
Hospital Universitario Puerta del Mar, e investigador del INiBICA.
Hoy, con el trabajo ha concluido, ¿qué resultados han obtenido?
El resultado final del proyecto ha sido muy positivo y, en cierto modo, sorprendente. Me explico: el modelo predictivo más eficaz para predecir el resultado de un test PCR de SARS COV-2 es el que resulta de combinar un test de antígenos con un breve cuestionario de 6 preguntas sencillas, entre las que se recogen, por ejemplo: «¿Vive con familiares que han sido diagnosticados de COVID durante los últimos 15 días?» o «número de días que el paciente ha presentado síntomas». La suma de la información obtenida mediante ambas pruebas (test de antígenos y cuestionario) arroja un modelo predictivo con una precisión global del 87%, con una sensibilidad del 94.6%y una especificidad del 83%.
La sorpresa procede del resultado que ofrece la herramienta diagnóstica cuando sacamos de la ecuación el resultado del test de antígenos. El modelo predictivo elaborado por la IA en este caso consta de 10 preguntas y ofrece una precisión del 87%, con una sensibilidad del 92% y una especificidad del 82% comparado con el test molecular de PCR.
En resumen, con el modelo que combina test de antígenos y cuestionario de 6 preguntas, podemos diagnosticar a 95 de cada 100 pacientes con infección por SARS COV-2. Y sin realizar test de antígenos, sino solo con un cuestionario de 10 preguntas, somos capaces de diagnosticar a 92 de cada 100 pacientes con infección por SARS COV-2.
Partimos de la base de que los test de antígenos por sí solos tienen una sensibilidad que se ha incrementado a medida que han mejorado la técnica, llegando actualmente al 95-97%. Pero ese buen resultado se produce cuando se realiza en personas con síntomas. Si hablamos de personas sin síntomas, el test de antígenos pierde sensibilidad de forma notable, llegando a bajar hasta el 80-85%.
La sensibilidad y especificidad que ofrece nuestra herramienta diagnóstica, es independiente del estado sintomático del paciente, lo cual le da un valor añadido muy interesante.
«La sensibilidad y especificidad que ofrece nuestra herramienta diagnóstica, es independiente del estado sintomático del paciente, lo cual le da un valor añadido muy interesante»
Evidentemente, dependiendo del contexto, este resultado puede ser de alto impacto. Así, en un ámbito en el que no se puede fallar el diagnóstico (por ejemplo, en una intervención quirúrgica en la que, si el paciente está infectado, existe un alto grado de exposición del personal sanitario y riesgo de contagio), es probable que ese 5% de pacientes en los que la prueba no acierta, tenga un peso relevante.
Pero si nos movemos en un contexto de atención primaria o de diagnóstico en domicilio de pacientes no graves, acertar el diagnóstico en 95 de cada 100 con un test rápido de antígenos y 6 preguntas, o mejor aún, en 92 de cada 100 con un sencillo cuestionario de 10 preguntas, es sin duda un importante avance en el diagnóstico de esta infección, que permite una optimización del tiempo y de los recursos humanos y económicos que actualmente precisa una técnica de diagnóstico molecular.
«Acertar el diagnóstico en 95 de cada 100 con un test rápido de antígenos y 6 preguntas, o mejor aún, en 92 de cada 100 con un sencillo cuestionario de 10 preguntas, es sin duda un importante avance»
En el proyecto han empleado IA. ¿Por qué está tecnología? ¿Qué oportunidades brinda en el campo de la Biomedicina?
La inteligencia artificial (IA) se ha integrado en Biomedicina por su capacidad para manejar y analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente, lo cual es crucial en áreas como la genética y la proteómica.
Aunque aún no conocemos todas las ventajas de la IA, sabemos que la biotecnología tendrá un impacto significativo a nivel mundial en los próximos años. La IA facilita diagnósticos más precisos, tratamientos personalizados y la optimización de procesos de investigación y desarrollo, reduciendo costes y tiempo en el descubrimiento de nuevos hallazgos, lo que antes tomaba años ahora puede realizarse en meses con la IA.
En nuestro proyecto, el motivo de seleccionar la IA es encontrar patrones que los investigadores pudimos suponer pero que necesitaban un alto poder computacional para su validación. Además, una vez entrenado el algoritmo, el coste de mantenimiento y diagnóstico es muy bajo, representando una ventaja considerable.
Pero lo realmente importante en el desarrollo de soluciones con IA es contar con un equipo experimentado; nosotros hemos tenido la suerte de formar un equipo compuesto por médicos, científicos, bioinformáticos, biotecnólogos e informáticos con conocimientos en aprendizaje profundo, lo que ha sido fundamental para el éxito del proyecto.
«La IA facilita diagnósticos más precisos, tratamientos personalizados y la optimización de procesos de investigación y desarrollo, reduciendo costes y tiempo en el descubrimiento de nuevos hallazgos»
En el caso del INiBICA, ¿en qué otras investigaciones se están aplicando IA?
El Instituto de Innovación e Investigación Biomédica de Cádiz está actualmente en una fase de crecimiento muy ilusionante y reflejo de ello son los numerosos trabajos que están actualmente en marcha en relación con la Inteligencia Artificial.
Entre ellos, podemos destacar al Proyecto PIBICRA, que pretende el desarrollo de una plataforma basada en IA para mejorar los resultados de cribado de cáncer en el SNS mediante un diagnóstico anatomopatológico óptimo; el Proyecto PEOPLE, que está desarrollando un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas para el diagnóstico, clasificación y predicción de la evolución de piedra artificial en pacientes con silicosis; el Proyecto PERSUADE, que, apoyados en la IA, están diseñando una herramienta de apoyo para la estratificación de pacientes para cirugía de la fibrilación auricular; o el Proyecto FARMASTOCK, en el que ha desarrollado un software de farmacia hospitalaria basado en IA que permite una gestión más eficiente de fármacos de alto impacto económico para el Sistema Nacional de Salud que permite el ahorro de costes significativos debido a la caducidad de medicamentos y previsión inteligente de demanda antes de la compra.
Hospital Universitario Puerto Real, e investigador del INiBICA.
Volviendo al D&S-AI, el siguiente paso es su implementación en el sistema sanitario de España. ¿Cómo está previsto hacerlo?
Actualmente estamos evaluando junto con E-Process MED el ritmo y alcance de la implementación del D&S-AI en el sistema sanitario nacional, donde la cuota de mercado actual se ha visto claramente reducida por el contexto actual del COVID (muy diferente, afortunadamente para la población, al contexto que existía en el momento de la puesta en marcha de este proyecto).
Esto ha obligado a replantear la posibilidad de buscar áreas de mercado internacional, centrándonos fundamentalmente en países en vías de desarrollo y con menos recursos económicos, donde el impacto de la pandemia aun es relevante y esta herramienta pueda suponer una mejora en el proceso diagnóstico de esta enfermedad.
Por otro lado, a la luz de los buenos resultados obtenidos con esta herramienta, estamos evaluando la viabilidad de desarrollar PathogenIA. En este nuevo proyecto, empleando la misma base tecnológica de D&S-AI, pretendemos crear una nueva herramienta basada en inteligencia artificial para la ayuda en la toma de decisiones en el manejo de las infecciones respiratorias, con el objetivo final de predecir si el origen de la misma es una bacteria (en cuyo caso sería preciso iniciar un tratamiento antibiótico) o un virus (en cuyo caso, únicamente habría que realizar un tratamiento de los síntomas).
Si obtuviéramos resultados igual de favorables que con D&S-AI, podríamos evitar la prescripción innecesaria de tratamientos antibióticos en pacientes con infección respiratoria.
La investigación se ha llevado a cabo en colaboración con la empresa E-Process MED. ¿Qué papel ha jugado cada parte?
A través de esta alianza, hemos implementado sistemas que optimizan la eficiencia y precisión en la investigación médica, facilitando un entorno donde la tecnología y la ciencia médica convergen
En este proyecto en concreto, ambos investigadores principales somos médicos clínicos, dedicados a la atención a pacientes. De forma adicional, ambos desarrollamos una carrera investigadora que, consideramos, debe formar parte de nuestra labor como sanitarios, ya que nos permite responder de una forma fiable aquellas preguntas que nos surgen en nuestra práctica clínica diaria.
Nuestro papel en este proyecto ha sido el de aportar la visión del clínico en primera línea de atención a pacientes con COVID en el desarrollo del mismo y obtener las muestras biológicas y los cuestionarios de los 1500 pacientes necesarios para obtener los resultados.
Pero nuestra área de conocimiento debe ser necesariamente complementada en aquellos campos fuera del alcance de nuestras competencias como médicos. Y es aquí donde la sinergia con E Process-MED nos ha permitido abarcar esta parcela de conocimiento, clave en el desarrollo del proyecto.
Su experiencia y liderazgo en la digitalización de la salud y su trayectoria en el sector han permitido desarrollar soluciones innovadoras que transforman la manera en que se gestionan y analizan los datos de salud. En nuestro proyecto en concreto, su labor ha sido esencial en el desarrollo y adaptación de la IA que emplea la herramienta de diagnóstico creada, aportando herramientas que no solo mejoran la recopilación y análisis de datos, sino que también potencian la capacidad de los investigadores para descubrir nuevos hallazgos y avances en la salud.
¿Qué ventajas destaca de la colaboración público-privada en el marco de la investigación médica?
Una colaboración público-privada en la investigación médica presenta varias ventajas cruciales. Frecuentemente, el sector público y muchas empresas privadas generan grandes ideas que no se desarrollan por falta de apoyo institucional o porque se quedan en un cajón sin llegar a comercializarse. La sinergia entre el sector público y privado facilita la transferencia de conocimientos entre ambos mundos, combinando recursos financieros, tecnológicos y humanos, lo que amplía el alcance y la escala de los proyectos. Esto no solo acelera el desarrollo y comercialización de nuevos tratamientos y tecnologías médicas, beneficiando a los pacientes más rápidamente, sino que también asegura que las ideas innovadoras tengan un impacto social significativo.
«La sinergia entre el sector público y privado facilita la transferencia de conocimientos entre ambos mundos, combinando recursos financieros, tecnológicos y humanos, lo que amplía el alcance y la escala de los proyectos»
D&S-AI supone el primer proyecto público-privado por el cual el INiBICA ha recibido financiación de la Consejería de Salud y Consumo de la Junta de Andalucía. ¿Cómo valora este tipo de ayudas?
La valoración es muy positiva. Este tipo de colaboraciones suponen un impulso muy positivo a la misión última que tiene el INiBICA, que no es otra que mejorar la calidad de vida y atención sanitaria de los pacientes. Como bien indica el nombre de INiBICA, la actividad del instituto está centrada en la innovación, es decir, la aplicación de los resultados de investigación a la práctica clínica y al mercado para el beneficio de la ciudadanía. Sin embargo, el proceso es complejo debido al conocimiento, dedicación y fondos necesarios para que el desarrollo de soluciones tecnológicas, como puede ser este test basado en IA que hemos generado, sean validados y cumplan los estándares necesarios de seguridad para su puesta en marcha, distribución e implementación.
Las ayudas para establecer estrategias de colaboración público-privada permiten una alianza con la industria y una sinergia de conocimiento desde la génesis del proyecto, lo que, indudablemente, incrementa las opciones de éxito del desarrollo tecnológico, proceso de manufactura y regulación, posibilitando por tanto orientar de forma adecuada y acelerar el proceso de investigación.
¿Qué ha sido lo más complejo de estos dos años de trabajo?
Sin duda, la necesidad de adaptarnos a la cambiante tendencia que ha tenido la pandemia desde su inicio. La idea de este proyecto surge, como comentamos anteriormente, en un momento en el que los pacientes se veían forzados a esperar horas para tener un diagnóstico cierto de infección por SARS COV-2.
Desde que escribimos el proyecto hasta su aprobación y posterior puesta en marcha, se han producido cambios importantes en el comportamiento de la pandemia (gracias en gran medida a la vacunación masiva de la población), lo que ha motivado a su vez cambios en las estrategias de cribado de pacientes en los hospitales. Uno de los principales obstáculos en el desarrollo del proyecto surgió cuando, desde servicios centrales, se decretó la suspensión del cribado de pacientes antes de someterse a una intervención quirúrgica. Esta era nuestra principal fuente de captación de pacientes y, con el cambio de estrategia de cribado, nos vimos obligados a cambiar la forma de localizar a pacientes para poder incluirlos en el estudio.
Otro de los problemas que tenemos deriva de los importantes avances en las técnicas moleculares de diagnóstico de esta infección. La PCR de SARS COV-2 (técnica molecular de diagnóstico considerada de referencia) requería al inicio de la pandemia horas de tiempo, numerosos recursos humanos y una gran inversión económica. Sin embargo, hoy en día esta técnica ha mejorado notablemente, tanto en precisión, como en coste y velocidad de resultado. No obstante, la herramienta que hemos creado sigue siendo suponiendo oportunidad de reducir gastos y recursos en el diagnóstico fiable de la infección por SARS COV-2, cuyo impacto probablemente será más notable en países en vías de desarrollo, donde la técnica de diagnóstico molecular por PCR supone aún un reto tecnológico y de coste inasumible.
¿Y lo más gratificante?
El resultado final. Ha sido un camino largo y no exento de dificultades, pero haber creado una herramienta de diagnóstico que, combinando un sencillo cuestionario y un test de antígenos (rápido y barato), sea capaz de acertar el diagnóstico de infección COVID con una sensibilidad del 94,6%, supone sin duda la recompensa más gratificante.
Es verdad que la técnica de antígenos ha experimentado una mejora progresiva en la fiabilidad en estos tres últimos años (según la marca algunas reportan una sensibilidad 95%) pero siempre en pacientes con síntomas. Nuestra herramienta D&S-AI aporta una mejora de sensibilidad diagnóstica que no depende del estado sintomático del paciente, lo cual es un valor añadido que consideramos de alto impacto en el diagnóstico de COVID en la comunidad.
Pero más sorprendente resulta que, tan solo un cuestionario dirigido de 10 preguntas y sin siquiera realizar ninguna prueba invasiva adicional, D&S-AI es capaz de diagnosticar a 92 de cada 100 paciente con infección por SARS COV-2.
Cuando pusimos en marcha este proyecto, no imaginábamos un resultado tan positivo. Este resultado justifica sobradamente el esfuerzo y la inversión realizada.
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E PROCESS MED ataca uno de los 10 retos de salud pública anunciados por OMS
E PROCESS MED es una empresa dedicada a la investigación y desarrollo de soluciones avanzadas en el campo de la medicina. Durante los últimos años, ha trabajado arduamente en la aplicación de nuevas tecnologías como como blockchain o inteligencia artificial, como es en el proyecto D&S-AI, obteniendo resultados sobresalientes que han demostrado el potencial de sus tecnologías innovadoras.
Retos de pandemia
Durante la pandemia de COVID-19, los servicios sanitarios enfrentaron un gran desafío en el diagnóstico de pacientes con infección por SARS-CoV-2. Las técnicas de diagnóstico basadas en la reacción en cadena de polimerasa (PCR) requerían acumular varias muestras y podían tardar más de 6 horas, lo que generaba un bloqueo en el acceso de los pacientes al hospital, ya que era fundamental determinar si el paciente tenía o no la infección antes de ingresarlo. En este contexto, la empresa E Process Med conjuntamente con los investigadores del Hospitales Univarsitarios desarrollaron un algoritmo predictivo utilizando técnicas de Machine Learning (ML) para predecir los resultados de una PCR de SARS-CoV-2 a partir de las respuestas del paciente a un cuestionario y el resultado de un test de antígenos. Los resultados obtenidos por E Process Med representan una importante contribución en el manejo de los pacientes con sospecha de infección por SARS-CoV-2, agilizando el proceso de diagnóstico y optimizando la atención médica durante la pandemia.
El test de antígeno acompañado de un breve cuestionario optimizado
La empresa E Process Med ha llevado a cabo un estudio clínico prospectivo multicéntrico con el objetivo de optimizar el diagnóstico de COVID-19. Para ello, se ha realizado un cuestionario extenso a 1.500 pacientes participantes, y mediante técnicas de inteligencia artificial, se han seleccionado las preguntas que aportan una información más relevante en el diagnóstico final de la enfermedad. El propósito es obtener un diagnóstico con una fiabilidad similar a la de las pruebas PCR, combinando un test rápido y económico, como el test de antígeno, con un breve cuestionario optimizado.
Este estudio ha sido posible gracias al gran esfuerzo y dedicación del equipo humano de E Process Med y a la colaboración de dos centros hospitalarios de la provincia de Cádiz: el Hospital Universitario Puerto Real y el Hospital Universitario Puerta del Mar. La contribución de E Process Med en este proyecto multicéntrico representa un avance significativo en la optimización del diagnóstico de COVID-19, al proporcionar una alternativa rápida, económica y fiable a las pruebas PCR, lo que podría agilizar el proceso de detección y mejorar la atención médica en los centros participantes y, potencialmente, en otros centros sanitarios.
Integración de IA en el proyecto
La inteligencia artificial (IA) se ha integrado en Biomedicina por su capacidad para manejar y analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente, lo cual es crucial en áreas como la genética y la proteómica.
La IA facilita diagnósticos más precisos, tratamientos personalizados y la optimización de procesos de investigación y desarrollo, reduciendo costes y tiempo en el descubrimiento de nuevos hallazgos, lo que antes tomaba años ahora puede realizarse en meses con la IA.
En nuestro proyecto, el motivo de seleccionar la IA es encontrar patrones que los investigadores pudimos suponer pero que necesitaban un alto poder computacional para su validación. Además, una vez entrenado el algoritmo, el coste de mantenimiento y diagnóstico es muy bajo, representando una ventaja considerable.
Pero lo realmente importante en el desarrollo de soluciones con IA es contar con un equipo experimentado; nosotros hemos tenido la suerte de formar un equipo compuesto por médicos, científicos, bioinformáticos, biotecnólogos e informáticos con conocimientos en aprendizaje profundo, lo que ha sido fundamental para el éxito del proyecto.
Colaboración con médicos clínicos y sector público
Una colaboración público-privada en la investigación médica presenta varias ventajas cruciales. La sinergia entre el sector público y privado facilita la transferencia de conocimientos entre ambos mundos, combinando recursos financieros, tecnológicos y humanos, lo que amplía el alcance y la escala de los proyectos. Esto no solo acelera el desarrollo y comercialización de nuevos tratamientos y tecnologías médicas, beneficiando a los pacientes más rápidamente, sino que también asegura que las ideas innovadoras tengan un impacto social significativo.
El Instituto de Investigación e Innovación Biomédica de Cádiz (INiBICA) ha recibido financiación de la Consejería de Salud y Consumo de la Junta de Andalucía para el proyecto público-privado D&S-AI, siendo este el primer proyecto de este tipo financiado por dicha entidad. Esta colaboración representa un impulso significativo para la misión principal del INiBICA, que consiste en mejorar la calidad de vida y la atención sanitaria de los pacientes a través de la innovación. Las ayudas destinadas a establecer estrategias de colaboración público-privada permiten formar alianzas con la industria y generar una sinergia de conocimiento desde el inicio del proyecto, incrementando las probabilidades de éxito en el desarrollo tecnológico, acelerar el proceso de investigación y el proceso de la regulación.
El rol de Software basado en IA para Sistema Nacional de Salud
Un software basado en IA permite generar una medicina basada en valor. Gracias a una gestión más eficiente de fármacos de alto impacto económico para el Sistema Nacional de Salud que permite el ahorro de costes significativos debido a su uso adecuado de los medicamentos y la gestión inteligente de los escasos recursos sanitarios.
El resultado final
Desde E PROCESS MED señalan que el camino ha sido largo y no exento de dificultades, pero haber creado una herramienta de diagnóstico que, combinando un sencillo cuestionario y un test de antígenos (rápido y barato), sea capaz de acertar el diagnóstico de infección COVID con una sensibilidad del 94,6%, supone sin duda la recompensa más gratificante.
«Nuestra herramienta D&S-AI aporta una mejora de sensibilidad diagnóstica que no depende del estado sintomático del paciente, lo cual es un valor añadido que consideramos de alto impacto en el diagnóstico de COVID en la comunidad. Pero más sorprendente resulta que, tan solo un cuestionario dirigido de 10 preguntas y sin siquiera realizar ninguna prueba invasiva adicional, D&S-AI es capaz de diagnosticar a 92 de cada 100 paciente con infección por SARS COV-2″.
Implementación de D&S-AI al contexto actual de COVID y al sistema sanitario de España
«Actualmente E PROCESS MED evalúa el ritmo y alcance de la implementación del D&S-AI en el sistema sanitario nacional, donde la cuota de mercado actual se ha visto claramente reducida por el contexto actual del COVID (muy diferente, afortunadamente para la población, al contexto que existía en el momento de la puesta en marcha de este proyecto).
El contexto actual de COVID ha obligado a replantear la posibilidad el impacto de la pandemia aun es relevante y esta herramienta pueda suponer una mejora en el proceso diagnóstico de esta enfermedad.
A la luz de los buenos resultados obtenidos con la herramienta D&S – IA, estamos desarrollando PathogenIA. En este nuevo proyecto, empleando la misma base tecnológica de D&S-AI, obtendremos una nueva herramienta basada en inteligencia artificial para la ayuda en la toma de decisiones en el manejo de las infecciones respiratorias, con el objetivo final de predecir si el origen de la misma es una bacteria (en cuyo caso sería preciso iniciar un tratamiento antibiótico) o un virus (en cuyo caso, únicamente habría que realizar un tratamiento de los síntomas).
Cuando tengamos los resultados del ensayo clínico, seremos capaces de evitar la prescripción innecesaria de tratamientos antibióticos en pacientes con infección respiratoria. Con eso en mente estamos buscando una inversión que permite controlar la prescripción del antibiótico, diagnosticar en manera mas eficaz y ahorrar costes del sistema sanitario.
Actualmente, buscamos una financiación de 8MM para llevar nuestro proyecto PatogenIA al siguiente nivel, con una ronda inicial de 1.5MM. Estos fondos permitirán expandir nuestras capacidades de investigación, acelerar el desarrollo de productos y llegar al mercado con soluciones que transformen el tratamiento de las infecciones respiratorias. El proyecto de PatogenIA ha recibido muy buenas evaluaciones de parte de instituciones gubernamentales y instituciones de investigación en País Vasco, al nivel nacional e internacional en Corea del Sur, Bélgica, Alemania, EE.UU, República Checa, Chile. Una vez finalizado el proceso de desarrollo de nueva versión de la herramienta PatogenIA hay interés de parte de empresas públicas y privadas, entre ellos centros para personas mayores para implementación en sus sistemas. Proyecto PatogenIA está en evaluación por la Comisión Europea de Innovación (European Innovation Council).
Nuestro enfoque combina inteligencia artificial y metodologías LEAN, ofreciendo a los pacientes tratamientos más eficaces y personalizados. Con el apoyo de inversores, E PROCESS MED está preparada para liderar un cambio significativo en el sector de la atención primaria de salud y en la lucha contra la resistencia a los antibióticos».
