Dos estudiantes del último curso de Medicina en la Universidad Europea, Pablo Vaquero y Carmen Arquero, han desarrollado una aplicación que permite agilizar la investigación de pacientes con Covid-19.
La herramienta, denominada GALENA DATABOOK, permitirá a los clínicos e investigadores extraer de los informes médicos todos los datos de interés de los pacientes afectados por la pandemia de forma automática, disminuyendo considerablemente el tiempo de recogida de datos, que podría pasar de necesitar meses a realizarse en unos pocos minutos.
También permitirá alojar a nivel europeo las bases de datos creadas y compartirlas entre colaboradores de diferentes ámbitos y países de la Unión siempre, por supuesto, bajo un cumplimiento estricto de la LOPD.
La idea surgió cuando los estudiantes, al involucrarse en varios trabajos de investigación, detectaron la necesidad de acelerar la actual recogida manual de datos para sus estudios. Con la llegada de esta crisis se pusieron como objetivo acercar gratuitamente esta herramienta a todos los sanitarios para que pudiesen continuar con sus investigaciones sin restarles tiempo para la práctica asistencial.
Permitirá a los clínicos e investigadores extraer de los informes médicos todos los datos de interés de los pacientes afectados por la pandemia de forma automática, disminuyendo considerablemente el tiempo de recogida de datos
Así fue tomando forma un proyecto que ha sido posible gracias al trabajo de los dos estudiantes citados junto con un equipo multidisciplinar compuesto por médicos (José Álvarez), cuatro ingenieros informáticos y de Big Data (Víctor vaquero, Oscar Otero, Fadel Hamed, Javier González), un biólogo (José de la Mata) y una abogada (Yasna Bastidas).
Para Juan José Beunza, director de Machine Learning Salud de la Universidad Europea “nuestros estudiantes Pablo y Carmen han tenido mucho mérito porque fueron de los primeros miembros del grupo de trabajo desde el comienzo, hace casi 2 años y han tenido el valor de aprender programación con lenguaje R siendo estudiantes de Medicina. Por otro lado, han sabido aplicar estas herramientas de inteligencia artificial a un problema clínico grave y urgente como es el Covid-19, y rodearse de compañeros de otras disciplinas complementarias (ingeniería, informática, derecho, etc…)”.
“Además, han optado por ofrecer el fruto de su trabajo de manera gratuita a la comunidad científica. Considero que son un modelo para todo nuestro alumnado y para futuros alumnos de nuestra Universidad”.
GALENA DATABOOK ha conseguido situarse entre el 10% de los mejores proyectos del HackathonEUvsVirus y han logrado ser ganadores del premio concedido por el Consorcio Sanitario del Maresme (CSdM) al mejor proyecto relacionado con la temática Sanidad en el Hackathon Covid-19 Tech4futures.
El equipo creado por los estudiantes podrá implementar la plataforma a nivel nacional para que todos los sanitarios puedan beneficiarse de ella, con el fin de estimular el estudio y la investigación de todas las patologías médico-quirúrgicas
“Para nosotros no hay mayor ilusión que un proyecto en el que hemos trabajado acabe siendo la llave para realizar estudios que permitan acelerar y formar a los médicos en la lucha contra esta crisis”, afirma el estudiante de la Universidad Europea Pablo Vaquero, quien además añade que “ganar este concurso ha supuesto acercarnos más a nuestro objetivo para que todos los sanitarios puedan beneficiarse de esta herramienta, con el fin de estimular el estudio y la investigación de todas las patologías médico-quirúrgicas, aunque en este momento nuestro enfoque principal sea la Covid-19”.
EL OBJETIVO AHORA ES OPTIMIZAR LA PLATAFORMA
Desde el CSdM se les ha propuesto crear un proyecto de investigación sobre los pacientes atendidos con SARS-CoV-2 en el Hospital de Mataró, lo que les permitirá optimizar e iterar la plataforma, junto a un proceso de mentorización que les posibilitará también valorar la innovación y la utilidad de la herramienta, así como facilitar la búsqueda de financiación.
Asimismo, cuentan con la colaboración del grupo de investigación Machine Learning de la Universidad Europea para continuar con el desarrollo del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), tecnología de Inteligencia Artificial en la que se basa la plataforma.
Con este apoyo, el equipo creado por los estudiantes podrá implementar la plataforma a nivel nacional para que todos los sanitarios puedan beneficiarse de ella, con el fin de estimular el estudio y la investigación de todas las patologías médico-quirúrgicas, aunque en este momento su enfoque principal sea el Covid-19.