Semicrol realiza un proyecto sobre las capacidades de la inteligencia artificial en ensayos clínicos

Semicrol está realizando un proyecto de evaluación de las capacidades de la Inteligencia Artificial (IA) para el conocimiento automático en ensayos clínicos.

Con una inversión de 93.399 euros, de los que 18.680 euros serán aportados por la entidad pública SODERCAN, el proyecto ‘Evaluación de las capacidades de inteligencia artificial en estudios de investigación de vida real’ analizará los diferentes algoritmos de IA existentes, cuáles de ellos pueden ser de aplicación en ensayos clínicos y cómo deben implementarse para que contribuyan a la generación de conocimiento automático con el que abordar nuevas y mejores terapias, diagnósticos y recursos al servicio de los pacientes.

El consejero de Industria e Innovación y presidente de SODERCAN, Javier López Marcano, ha destacado el carácter «altamente innovador» y el «impacto social» del proyecto de Semicrol, que desembocará en siguientes fases en el desarrollo de un software específico con el que sea posible captar y analizar los datos de los pacientes que participan en ensayos clínicos.

López Marcano ha felicitado a la firma cántabra, con sede en el Parque Científico y Tecnológico (PCTCAN), por su crecimiento y expansión, fruto de una «decidida apuesta estratégica por la I+D y por la internacionalización», en la que cuenta con el apoyo de SODERCAN y de toda la Consejería, ha recordado.

El de Semicrol es uno de los 19 proyectos seleccionados por SODERCAN en su convocatoria de ayudas de concurrencia competitiva para el fomento de la I+D en el sector de las tecnologías de información y las comunicaciones (TIC).

El consejero ha animado a las empresas de este sector estratégico a presentar sus proyectos a la convocatoria de este año, que está abierta hasta el 30 de junio y cuenta con un presupuesto de medio millón de euros.

EL PROYECTO DE SEMICROL

La capacidad estadística, predictiva y de aprendizaje de los algoritmos de IA está calando cada vez más el sector salud. Se trata de dotar de herramientas que hagan entendible la enorme cantidad de datos que es posible acumular, pero que es necesario ordenar e interpretar para que sean verdaderamente útiles.

Así, la Ciencia de Datos se ha revelado como un área de conocimiento esencial para el desarrollo definitivo de la medicina personalizada de precisión, aquella que se anticipa a los problemas de salud o que, cuando aparecen, ofrece una solución adaptada a cada paciente, otorgando mejores posibilidades de curación o de calidad de vida.

Es en este ámbito donde Semicrol atesora una dilatada experiencia como socio tecnológico de más de un centenar de entidades de investigación en España, Portugal y Latinoamérica, que usan su software Fundanet.

Una herramienta tecnológica cuyo desarrollo también ha contado con el apoyo de la Consejería de Industria a través de la convocatoria de INNOVA, que ayuda a investigadores, profesionales sanitarios y gestores a hacer una trazabilidad completa de su trabajo, aglutinar todos los datos relacionados con sus proyectos, ordenarlos de manera inteligible y obtener indicadores con los que tomar decisiones.

En el campo más específico de los ensayos clínicos, el software de Semicrol ha participado en ocho proyectos internacionales contra la COVID-19, entre muchos otros ámbitos, y la empresa colabora estrechamente con los equipos de las farmacias de ensayos clínicos de más de 40 hospitales en España, Portugal, México y Colombia, y muy especialmente con el Grupo de Trabajo de Ensayos Clínicos de la SEFH (Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria).

Ahora, con este nuevo proyecto, Semicrol realizará una prueba de concepto para conseguir evidencias que permitan abordar el desarrollo de un software específico con el que sea posible captar y analizar los datos de los pacientes que participan en ensayos clínicos.

CIENCIA DE DATOS

En los últimos años la ciencia de los datos y computación ha evolucionado enormemente, haciendo que conceptos como la inteligencia artificial sean de interés en la industria farmacéutica y los centros de investigación sanitaria por las posibilidades de obtener aplicaciones hasta ahora inimaginables.

Esto es posible gracias al ‘deep machine learning’, es decir, la capacidad de los ordenadores para extraer normas, reglas y patrones de grandes volúmenes de datos y utilizarlas para crear algoritmos que sean capaces de «aprender» y predecir comportamientos futuros de forma automática.

Lo que se persigue es hacer de la IA una aliada para el desarrollo de terapias dirigidas, teniendo en cuenta la historia e información genética de cada uno de los pacientes; mejorar la toma de decisiones, gracias al análisis de grandes volúmenes de datos; y analizar variables y establecer interrelaciones que al análisis humano pueden escapársele.

Asimismo, analizar tratamientos con más eficiencia, seguridad y medición de resultados; potenciar el diagnóstico precoz y la instauración de terapias específicas para estadios iniciales de la enfermedad, y optimizar los recursos, mediante la reducción de listas de espera, detección de pacientes mal controlados o con mala adherencia al tratamiento, etcétera.