El responsable de Sistemas Inteligentes de Control y Gestión (Inteligencia Artificial) de Ibermática, el doctor Aitor Moreno, ha anunciado los últimos avances obtenidos desde el Instituto Ibermática de Innovación, i3B, en técnicas de diagnóstico no invasivo, neurocomputación y paciente digital. En concreto, ha hablado de la posibilidad de crear un gemelo digital de los pacientes como elemento de apoyo a los diagnósticos médicos, gracias a algoritmos de Inteligencia Artificial. Así, ha logrado modelizar un cerebro digital en 3D con el que se puede simular la evolución de enfermedades neurodegenerativas.

La transformación digital ha sido una de las grandes protagonistas durante la pandemia que ha vivido el mundo por la Covid-19, y el sector de la Salud ha sido uno de los que más lo ha notado. Conocer, implementar y aprovechar las nuevas tecnologías, así como desarrollar nuevos modelos de atención y gestión a partir de ellas, se erige ya como parte integral de los procesos sanitarios, para asegurar así resultados en salud cada vez mejores, más oportunos y más eficientes.

Y tal y como explica el Aitor Moreno, la Inteligencia Artificial ha sido un elemento clave para lograrlo. En concreto, el doctor ha explicado cómo, a partir de técnicas de IA aplicadas a datos brutos en origen (historiales clínicos, imágenes, analíticas…), “es posible generar un paciente virtual personalizado a cada patología y contextos concretos, como herramienta de apoyo a la decisión diagnóstica, terapéutica, e incluso, una mejora en la adherencia farmacológica”.

Pero además, ha explicado cómo, a partir de dicho “gemelo digital del paciente”, y en base a estas últimas tecnologías de Inteligencia Artificial aplicada a la neurocomputación, “i3B está consiguiendo modelizar un cerebro digital en 3D, gracias a la aplicación de novedosos algoritmos de visión artificial avanzados, en el que patologías neurodegenerativas, como el Alzheimer o Ictus, se puede representar de forma efectiva, y se puede simular sobre dicho modelo la evolución de las enfermedades a nivel topológico para cada paciente en particular”.

Moreno ha incidido en que actualmente se están desarrollando varios proyectos en los que se aplican los últimos avances en Técnicas de Deep Learning, y análisis de grafos, con los que ya es posible el seguimiento y diagnóstico no invasivo de los pacientes, en base a un análisis inteligente, remoto y en tiempo real de los mismos sin necesidad de colocarles ningún sensor, solamente con cámaras externas. Así, i3b ha demostrado ya que es capaz de detectar apneas del sueño sin molestar a los pacientes con sensores molestos, o identificar distintos niveles dolor, en pacientes que no pueden expresarlo.

El doctor ha destacado que “la gestión de la salud se está transformando con la Inteligencia Artificial y que ya no ve en un futuro inmediato el sector sanitario sin herramientas de apoyo a la decisión guiadas por la Inteligencia Artificial”. En este sentido, “los proyectos como el europeo Brain Human Project, y los avances en neurociencia están ayudando a comprender el cerebro humano, permitiendo extrapolar estos descubrimientos hacia nuevos modelos de Inteligencia Artificial que, en una espiral de innovacion constante, están ayudando a su vez a simular sistemas de pacientes virtuales más efectivos, y en una comprensión más profunda de los modelos cerebrales. Este binomio (neurocomputación), junto con nuevas tecnologías, como la computación cuántica, está acelerando los procesos de personalización clínica que serán clave en nuestro día a día en los próximos años”, concluye.