SEVILLA, 3 (EUROPA PRESS)
El Servicio de Aparato Digestivo del Hospital Universitario Macarena, en colaboración con los servicios de digestivo de los hospitales Juan Ramón Jiménez y Reina Sofía y el área de Big Data de la Fundación Progreso y Salud –entidad dependiente de la Consejería de Salud y Consumo–, han sido reconocidos por el Grupo Español de Trabajo en Enfermedad de Crohn y Colitis Ulcerosa (GETECCU).
El proyecto ‘Innovación en Medicina de Precisión: Colaboración Multidisciplinar en la Enfermedad Inflamatoria Intestinal’ ha recibido 25.000 euros concedidos por la VII Beca GETECCU-Johnson & Johnson, destinada a premiar a estudios multicéntricos relacionados con la investigación en la enfermedad inflamatoria intestinal. Este reconocimiento se suma a otros premios recibidos como el del Laboratorio de Ideas Farmaimpulso o las becas ‘Doctor Gonzalo Miño’ de la Sociedad Andaluza de Patología Digestiva (SAPD).
Este proyecto coliderado por el Área de Big Data de la Fundación Progreso y Salud y el Servicio de Aparato Digestivo del Hospital Universitario del Virgen Macarena, utiliza inteligencia artificial para la creación de un sistema de soporte a la decisión clínica en el manejo de la enfermedad inflamatoria intestinal (EII), incluyendo patologías como la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa.
Federico Argüelles, especialista del Hospital Virgen Macarena, ha destacado que “este proyecto marca un avance significativo en la atención de pacientes con EII. La capacidad de predecir la respuesta a los tratamientos biológicos no solo mejora la calidad asistencial, sino que también nos permite ser más eficaces en el manejo de recursos. Este tipo de colaboraciones interdisciplinarias son esenciales para avanzar hacia una medicina verdaderamente personalizada”.
El sistema de soporte desarrollado busca optimizar la selección del tratamiento para cada paciente, mejorando la atención personalizada y reduciendo complicaciones, así como los costos y el tiempo en el manejo de la enfermedad. El algoritmo se entrena con datos de pacientes tratados con fármacos biológicos para mejorar el manejo de la enfermedad mediante modelos de machine learning.
Miguel Ángel Armengol de la Hoz, responsable del área de Big Data, subraya: “La aplicación de modelos de machine learning, una rama de la inteligencia artificial con bases estadísticas, nos permite realizar predicciones más certeras y adaptadas al perfil clínico de cada paciente. Esta tecnología potencia la capacidad de identificar patrones y relaciones complejas en los datos, ofreciendo al sistema sanitario herramientas únicas para mejorar la toma de decisiones y la calidad asistencial”.
Este proyecto, al que se ha concedido también una propiedad intelectual, está desarrollado en el marco de la tesis doctoral de Carmen Vías Parrado, del Grupo de Trabajo de Enfermedad Inflamatoria Intestinal, codirigida por Federico Argüelles y en cuyo comité participó Miguel Ángel Armengol como vocal durante la defensa de la tesis el pasado 4 de febrero. Las tareas relacionadas con la ciencia de datos, esenciales para el desarrollo del proyecto, son llevadas a cabo por Juan Luis González, integrante del Área de Big Data.
Asimismo, participan Jaime Cordero-Ramos, del Instituto de Biomedicina de Sevilla (IBIS), y Ahmed Bouallou, investigador que colabora con el Área de Big Data de la Fundación Progreso y Salud.
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