La minería de datos ayuda a ganar tiempo en los diagnósticos de cáncer de colon
18 may 2021 . Actualizado a las 20:28 h.La Inteligencia Artificial ya está empezando a salvar vidas en las Rías Baixas. Los ordenadores procesan miles de datos que a una mente humana le resultaría muy complicado realizar o requeriría equipos enteros de analistas para hacer tareas rutinarias. Esta minería de datos o big data agiliza la publicación de informes estadísticos sanitarios que, una vez analizados por los médicos, les ayuda a comprender los tiempos de diagnósticos de cáncer, como el de colon, y tomar medidas para mejorar la eficacia. Dado que el diagnóstico a tiempo es clave para salvar vidas, estas máquinas están contribuyendo a agilizar el descubrimiento de pacientes de cáncer de colon en los hospitales de Pontevedra y O Salnés. Lo que se traducirá en más casos detectados a tiempo.
El Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur, que tiene un biobanco en el Hospital Álvaro Cunqueiro de Vigo, e investigadores del servicio de aparato digestivo del Hospital Montecelo (Chup), del centro tecnológico Gradiant y del Centro de Excelencia en Inteligencia de Negocio de DXC en Galicia (CEIN), de Santiago, realizaron un estudio con inteligencia artificial y minería de datos en los hospitales del área de Pontevedra y O Salnés para evaluar los tiempos de atención en la vía rápida y mejorar la eficiencia del diagnóstico de cáncer de colon. Analizaron datos de 444 pacientes a lo largo de tres años.
DXC colaboró con el Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur y con Gradiant. El tratamiento de datos masivos con minería de procesos permitió analizar tiempos y «dar una perspectiva novedosa» sobre el desempeño en esta vía clínica. El estudio concluye que «un alto porcentaje de pacientes con cáncer colorrectal se diagnostican fuera de la vía de diagnóstico rápido».
Médicos que han consultado el estudio realizado en las áreas de Pontevedra y Vilagarcía, que es público, mostraron ayer su asombro porque desvela que «las vías no rápidas van igual de bien que las unidades de diagnóstico rápido. Se tardan seis días en realizar la colonoscopia en la vía rápida y, sorprendentemente, siete días en la no rápida». Deducen que los médicos de atención primaria «están muy sensibilizados, conocen muy bien y son muy eficientes en la realización de colonoscopia en el screening de cáncer colorrectal». Ven claves los síntomas de la biopsia y de la colonoscopia, aunque el diagnóstico no sea rápido.
El director del comité científico y del biobanco, Juan Turnes, explica que el peso de la investigación corrió a cargo de los médicos del Hospital Montecelo de Pontevedra. «El estudio no lo hemos terminado pero una clave para explicar que los tiempos entre el diagnóstico rápido y el convencional sean similares es que el tiempo de acceso a las listas de espera de Pontevedra desde hace diez años es bajísimo. Hemos identificado las características que nos ayudan a diseñar un algoritmo para mejorar los tiempos», indica. Recalca que el proyecto surgió en Pontevedra y fue financiado por el Ministerio de Sanidad y el Instituto Carlos III.
Por su parte, el gerente de DXC, Elías Castro, señala que el estudio con inteligencia artificial ayudó a conocer los tiempos reales de detección de cáncer de colon y el análisis «servirá para mejorar la organización de este proceso, evitando ineficiencias y duplicidades en el sistema sanitario». Según Castro, estos proyectos son «muy rentables» que ayudan a tomar decisiones en la ganancia de tiempo.
DXC colaboró hace un año con el Instituto Tecnológico del Control del Medio Marino de Vilaxoán y organizaron un hackatón de fin de semana para aplicar la minería de datos a las bateas de mejillones. Crearon herramientas de apoyo para tomar decisiones.