El Hospital Clínic de Barcelona y el Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputacion (BSC) trabajan juntos para crear un modelo basado en inteligencia artificial (IA) que ayude a los médicos a predecir la evolución de pacientes de COVID-19 y a los responsables de centros a planificar su organización interna en el caso de una nueva oleada de casos. El proyecto forma parte del Plan de Impulso a las Tecnologías del Lenguaje de la Secretaría del Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial y está abierto a la colaboración de más hospitales.

Para desarrollar la herramienta utilizarán como base la información contenido de los informes clínicos de 3.051 episodios de COVID-19 que el hospital atención durante la fase aguda de la pandemia y los que puedan surgir en el futuro. Con la información sobre el diagnóstico y la evolución de estos casos (debidamente anonimizada), se entrenará un modelo basado en inteligencia artificial que buscará patrones comunes y generará predicciones sobre la evolución de nuevos pacientes.

Alianza entre tecnología y sanidad

Los participantes en este proyecto están en conversaciones con otros hospitales de las principales ciudades españolas que están interesados a incorporarse en el proyecto.

Para que los modelos basados en redes neuronales sean efectivos deben ser entrenados con grandes cantidades de datos, como los que puede aportar el Hospital Clínic.

también requieren de gran capacidad de cálculo, ya que los entrenamientos necesitan ser repetidos miles de veces para que el sistema aprenda a distinguir entre lo que es importante y lo que es superfluo, así como a establecer correlaciones entre eventos.

Un proyecto de complejidad técnica

La elaboración de modelos de predicción a partir de informes clínicos tiene la complejidad añadida de que, antes de entrenar los modelos de inteligencia artificial, hay que conseguir extraer de forma automática toda la información relevante que contienen los diversos documentos hospitalarios referentes a un mismo caso.

Para conseguirlo, se utilizan tecnologías de procesamiento de lenguaje natural, que analizan los textos redactados por el personal sanitario y los convierten en “eventos” que el sistema debe tener en cuenta.

Estos eventos son los que se utilizan para entrenar las redes neuronales, que buscarán patrones comunes y, en base a ellos, realizará las predicciones de evolución de los nuevos casos.