El 1 de enero de 2023, comenzó oficialmente un nuevo proyecto de investigación financiado por la Unión Europea que establece un Consorcio abierto para la aplicación de inteligencia artificial en medicina de forma descentralizada (ODELIA), con el objetivo de revolucionar el cuidado de la salud mediante el uso de Swarm Learning o aprendizaje de enjambre, según se informa en una nota de prensa del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO).
Durante los próximos cinco años, el proyecto tiene como objetivo superar los obstáculos de la recopilación de datos en el cuidado de la salud utilizando el aprendizaje de enjambre, en el que el equipo de científicos del proyecto trabajará para entrenar modelos de Inteligencia Artificial sin la necesidad de compartir ningún dato personal del paciente. ODELIA romperá los límites del intercambio de datos y acelerará la aplicación de Inteligencia Artificial médica en Europa en beneficio de ciudadanos, pacientes y médicos europeos.
Los modelos de Inteligencia Artificial en el cuidado de la salud tienen el enorme potencial de mejorar la toma de decisiones en la rutina clínica, lo que da como resultado un diagnóstico, pronóstico y tratamiento de enfermedades más temprano, mejor y más preciso. Uno de los principales desafíos para la implementación de modelos de Inteligencia Artificial en el cuidado de la salud es la falta de conjuntos de datos lo suficientemente grandes para entrenar estos modelos.
Esto es especialmente limitante en el desarrollo de herramientas de detección del cáncer, donde la recopilación de datos se enfrenta a graves obstáculos prácticos, éticos y legales. ODELIA tiene como objetivo superar estos obstáculos mediante la implementación del aprendizaje de enjambre, un enfoque novedoso para el entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial que permite aprender de datos médicos, sin compartir ningún dato confidencial, preservando por tanto la privacidad de los pacientes.
El principal objetivo de ODELIA es construir el primer software de código abierto para aprendizaje de enjambre, proporcionando una valiosa herramienta para el desarrollo optimizado de soluciones de Inteligencia Artificial en medicina. El equipo de investigación del proyecto colaborará para desarrollar el primer algoritmo de Inteligencia Artificial clínicamente útil para la detección de cáncer de mama en imágenes de resonancia magnética, utilizando una base de datos no centralizada.
Esto no solo brindará una aplicación médica útil, sino que también demostrará el beneficio clínico del aprendizaje de enjambre en términos de desarrollo acelerado, con un mayor rendimiento y capacidad de generalización de los resultados para mejorar el tratamiento y la atención médica para los pacientes en Europa. Se espera que el éxito del proyecto ODELIA impulse el crecimiento exponencial de la red de Aprendizaje de Enjambre y permita extender su uso a una multitud de aplicaciones médicas.
Esto proporcionará a los pacientes, proveedores de atención médica y ciudadanos en Europa una infraestructura digital que permita el desarrollo de herramientas de Inteligencia Artificial de nivel experto en Big data sin comprometer la seguridad y la privacidad de los datos. “Estamos encantados de lanzar oficialmente el proyecto ODELIA y comenzar a trabajar hacia nuestro objetivo de establecer un marco de Aprendizaje de Enjambre de código abierto”, dice el Dr. Daniel Truhn del Hospital Universitario de Aquisgrán.
El Dr. Truhn es uno de los dos coordinadores científicos del proyecto. “El Aprendizaje de Enjambre tiene el potencial de abordar los desafíos de la recopilación de datos y proporcionar un marco para la colaboración en el entrenamiento de herramientas de Inteligencia Artificial y, en última instancia, mejorar la calidad de la atención médica para los pacientes en Europa”, dijo el profesor Jakob N. Kather del Else Kröner Fresenius Center for Digital. Health en Technische Universität en Dresden, y otro Coordinador Científico de ODELIA.
El Grupo de Radiómica del VHIO liderado por la Dra. Raquel Pérez-López se centra en la aplicación de biomarcadores de imágenes y radiómica para el descubrimiento del cáncer y en el avance de las imágenes de precisión en la medicina personalizada para, en última instancia, mejorar los resultados de los pacientes con cáncer. El Grupo de Radiómica participará en la implementación de la plataforma de Aprendizaje de Enjambre multicéntrico (WP1).
Dada la amplia experiencia de los grupos de Radiómica y Cáncer de Mama del VHIO en estudios multicéntricos y su participación en otros consorcios europeos, ambos grupos colaborarán en el desarrollo de un modelo de Aprendizaje en Enjambre para mejorar el cribado mediante resonancia magnética del cáncer de mama (WP2). El VHIO brindarán apoyo para cumplir con todos los requisitos éticos y logísticos locales y brindarán retroalimentación y soporte técnico en el desarrollo de software de front-end (WP 3 y 4).
La inteligencia de enjambre es una forma de aprendizaje y toma de decisiones basada en sistemas descentralizados autoorganizados. Se basa en ejemplos tomados de la naturaleza como los enjambres de abejas o las bandadas de pájaros que actúan y reaccionan como un grupo y en los que la aportación de cualquiera de sus miembros puede alterar el comportamiento de todo el grupo. En el contexto de la Inteligencia Artificial se compone de una red de dispositivos capaz de generar y procesar datos.
El consorcio ODELIA reúne a socios de doce instituciones académicas y socios industriales de toda Europa: Instituto Europeo de Investigación de Imágenes Biomédicas (Austria), Hospital Universitario de Aquisgrán (Alemania), Vall d’Hebron Instituto de Oncología (España), Mitera Hospital (Grecia) , Radboud University Medical Center (Países Bajos), University Medical Center Utrecht (Países Bajos), Ribera Salud (España), Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS (Alemania), OSIMIS (Bélgica), Technische Universität Dresden (Alemania), University of Zurich (Suiza) ) y la University of Cambridge (Reino Unido). El proyecto tendrá una duración de enero de 2023 a diciembre de 2027. Financiación total: 8 691 755,00 €.
