El IIS La Fe participa en Tartaglia, un proyecto para mejorar la predicción de enfermedades cardiometabólicas con gemelo digital y el cribado automático de la retinopatía diabética con inteligencia artificial

Tartaglia es un proyecto pionero que tienen como objetivo global, la creación de una red federada con Inteligencia Artificial (IA) para acelerar la investigación clínica y sanitaria en nuestro país. El consorcio del proyecto, de naturaleza público-privada, está formado por 16 entidades entre las cuales se encuentra el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe de Valencia (IIS La Fe). Tartaglia se enmarca dentro del programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la agenda España Digital 2025 y de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Estará financiado por la Unión Europea a través de los fondos Next Generation EU y cuenta con un presupuesto de más de 7,5 millones de euros tras haber obtenido la mayor puntuación de entre todos los proyectos presentados.

El consorcio trabaja en cinco casos de uso y el IIS La Fe participa en dos de ellos. En concreto, en el ámbito de la retinopatía diabética, se centra en el análisis de imágenes de pacientes con esta enfermedad para el cribado automático de la misma aplicando técnicas de inteligencia artificial. En el otro caso de uso se centra en la integración del análisis de diversas variables clínicas que permitan mejorar la predicción de la aparición o no de enfermedades cardiometabólicas utilizando la tecnología de gemelo digital.

El principal reto de Tartaglia es crear un ecosistema que canalice la actividad de la investigación y permita construir herramientas de IA sobre los datos, de forma conjunta y segura, estableciendo una red federada como para contribuir y beneficiarse de los bancos de datos, permitiendo la compartición de datos de forma segura. Además, este ecosistema garantizará la conectividad e interoperabilidad entre regiones para los servicios de salud digital españoles, así como la interconexión con proyectos europeos. En definitiva, Tartaglia permitirá, por primera vez, compartir datos sanitarios sin sacarlos de los centros de salud, logrando aprovechar el potencial de los datos de distintas regiones y países.

Se busca también dar una mayor confianza a los profesionales sanitarios, por un lado ayudándoles en la toma de decisiones en el diagnóstico y tratamiento de las enfermedades estudiadas en el proyecto, y por otro, aportándoles la formación necesaria para compartir conocimiento y entrenar modelos de IA de forma colaborativa, lo que permitirá la investigación y el desarrollo de nuevos productos y servicios.

IA para las enfermedades cardiometabólicas y la retinopatía diabética

La IA tiene el potencial de mejorar la salud de las personas, acelerar la investigación clínica y biomédica para responder a los retos del sector sanitario, proveer de servicios asistenciales más eficientes y reducir costes de forma sustancial. Sin embargo, resulta muy difícil explotar todo este potencial porque la información se encuentra en silos de datos aislados no vinculados entre sí. Además, la adopción de herramientas de IA en sanidad se ve frenada por la falta de un volumen suficiente de datos para crear modelos precisos, ya que los datos de una única institución no lo son para entrenar de forma efectiva un modelo. En el proyecto Tartaglia se investigará mediante redes de aprendizaje federado para romper los silos de datos de los centros asistenciales, permitiendo crear modelos de IA mucho más robustos, sin exponer los datos ni moverlos de las organizaciones.

Las 16 entidades participantes, aplicando tecnología de GMV, contribuirán a la creación de esta red federada para acelerar la aplicación de la IA en el Sistema Nacional de Salud (SNS) y así ayudar a pacientes y profesionales sanitarios. Estos últimos podrán reforzar la prevención y el diagnóstico temprano de las enfermedades. Entre las entidades que conforman el consorcio se encuentran agencias, fundaciones e institutos de investigación ligados a servicios autonómicos de salud, universidades, spin-off, pymes de tejido nacional y grandes empresas de ámbito internacional.

Desde el IIS La Fe se participa en dos paquetes de trabajo:

1. Simulador para la predicción de enfermedades cardiometabólicas con gemelo digital. Este paquete de trabajo está compuesto por dos entidades clínicas: el IIS La Fe y FIISC (Fundación Instituto de Investigación Sanitaria de Canarias), siendo PwC (PricewaterhouseCoopers) los coordinadores. Además, cuenta con tres socios técnicos: BSC (Barcelona Supercomputing Center), Opinno y GMV como coordinador global del proyecto. Los objetivos principales de este paquete de trabajo se basan en mejorar el diagnóstico precoz de enfermedades crónicas a través de la generación de algoritmos de inteligencia artificial que permitan mejorar la práctica clínica. Enfermedades como la diabetes, la dislipemia o la hipertensión, suponen un 80% de las consultas de atención primaria a nivel mundial. El proyecto se centra en el análisis de diversas variables clínicas relacionadas con estas enfermedades, además de variables relacionadas con el estilo de vida, para el desarrollo de un modelo de gemelo digital sanitario que permitirá simular el comportamiento fisiológico y metabólico de un individuo (o de una población) y su evolución frente a determinados problemas crónicos. Y, con ello, poder mejorar la predicción de aparición de la enfermedad y al mismo tiempo facilitar la toma de decisiones clínicas que permita a los profesionales sanitarios ofrecer planes personalizados, teniendo en cuenta el efecto del tratamiento farmacológico y estilo de vida.
2. Investigación en modelos predictivos para el cribado automático de la retinopatía diabética usando IA. Este paquete de trabajo está compuesto por tres socios clínicos: el IIS La Fe, ACIS/SERGAS (Agencia Gallega de Conocimiento en Salud) y FISABIO (Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana), siendo Pixelabs los coordinadores de este paquete de trabajo. Además, cuenta con tres socios técnicos: Veratech for Health, Opinno y GMV como coordinador global del proyecto. Los objetivos principales de este paquete de trabajo se centran en la generación de modelos predictivos para el cribado automático de la retinopatía diabética, usando redes neuronales convolucionales. La retinopatía diabética (RD) es una de las complicaciones de la Diabetes Mellitus (DM) y la causa más importante de ceguera y discapacidad visual en personas en edad laboral en los países industrializados. La incidencia de la DM, no para de crecer, según la OMS para 2030 habrá 500 millones de personas con DM, de los que un 25% tiene algún tipo de retinopatía. El proyecto se centra en el análisis de imágenes de fondo de ojo o retinografías, y en la integración del análisis de diversas variables clínicas que permitan mejorar la predicción de aparición o no de RD. Todo ello en conjunto, permitirá mejorar la predicción y personalizar el riesgo de padecer o no retinopatía diabética y poder así realizar una medicina personalizada.

La implementación de redes neuronales en este proyecto hará posible el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos clínicos, lo que facilitará la detección temprana y precisa de enfermedades cardiometabólicas y de retinopatía diabética. Estas redes neuronales podrán aprender patrones complejos y sutiles presentes en las imágenes de retinopatía, así como en las variables clínicas. A medida que la red neuronal se entrena con más datos, se espera que su capacidad de predicción mejore. La utilización de una red federada es especialmente relevante en este contexto, ya que permite la colaboración entre múltiples centros médicos sin tener que compartir directamente los datos de los pacientes. Cada centro puede entrenar su propia red neuronal utilizando sus propios datos con la herramienta de GMV uTile, y luego compartir los conocimientos aprendidos con la red federada. Esto garantiza la privacidad de los datos y fomenta la colaboración en el desarrollo de algoritmos de IA más efectivos.

Es fundamental destacar la importancia de realizar pruebas regulares para detectar y prevenir tanto las enfermedades cardiometabólicas como la retinopatía diabética. Detectarlo en etapas tempranas puede marcar la diferencia en el pronóstico y el tratamiento. La prevención y el cuidado de la salud son esenciales para mantener una vida plena y activa.

Cabe destacar que el proyecto Tartaglia se encuentra en la vanguardia de la investigación clínica en el campo de las enfermedades cardiometabólicas y de la retinopatía diabética, y demuestra el potencial de la IA para mejorar la práctica médica, y avanzar en el diagnóstico y tratamiento de estas enfermedades.

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Contacto          

El proyecto TARTAGLIA está financiado a través del Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital (Nº Expediente MIA.2021.M02.0005), correspondiente a los fondos del Plan de Recuperación, Resiliencia y Transformación.