El Instituto de Investigación Sanitaria Incliva, del Hospital Clínico de Valencia, ha formado parte de un equipo internacional dedicado a desarrollar un proyecto que aprovecha herramientas de inteligencia artificial (IA) para el abordaje de la hipertensión arterial. En concreto, se trata de una investigación en la que el organismo valenciano ha colaborado dentro de un consorcio de doce socios, entre los que se encuentran líderes mundiales en ciencia de datos sanitarios, industria y defensa del paciente.
La iniciativa, denominada 'Hypermarker', forma parte de un proyecto europeo financiado con doce millones de euros en el marco del programa Horizonte Europa de la UE y de UK Research and Innovation. El objetivo del mismo pasa por permitir a los médicos seleccionar el mejor tratamiento -el más personalizado- para cada paciente con hipertensión arterial en la práctica clínica. El investigador principal del proyecto en Incliva es el Dr. Josep Redón, coordinador del Grupo de Estudio de Riesgo Cardiometabólico y Renal, quien ha atendido a SaluDigital.es para acercarnos a los pormenores de este trabajo internacional.
“Prácticamente en edad adulta los porcentajes de hipertensión son de entre un 40 o 45%, y por encima de los 65 años asciende a un 70%”
La hipertensión arterial es un factor de riesgo cardiovascular renal con una muy elevada prevalencia en la población española. “Prácticamente en edad adulta los porcentajes de hipertensión son de entre un 40 o 45%, y por encima de los 65 años asciende a un 70%”, aclara el doctor. De esta manera, la tensión arterial alta es una patología médica grave y constituye el principal factor causante de enfermedades cardiovasculares, de deterioro de la función renal y de demencia. Por todo ello, la hipertensión se sitúa como una de las más destacadas causas de muerte en el mundo, así como la responsable de una importante carga social y económica en los sistemas sanitarios.
El abordaje de esta afección se viene llevando a cabo por medio de tratamientos farmacológicos, pero su eficacia no es del 100% ni actúan de la misma manera en todos los pacientes. Esto ha llevado a que el reciente proyecto 'Hypermarker' incida en la idea de desarrollar una “medicina de precisión que trate de conseguir el tratamiento más adecuado para un paciente concreto, ya no para grupos de pacientes con hipertensión, pues no todos los pacientes hipertensos tienen el mismo perfil de metabólico en sangre”, indica. Así, el equipo de investigación desarrollará una herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas que permitirá a los médicos “seleccionar con conocimiento de causa” la medicación antihipertensiva más oportuna a cada paciente.
“Las técnicas de inteligencia artificial permiten perfilar mucho mejor estos datos, que de otra manera serían inabordables para la mente humana"
La parte del proyecto de la que el investigador de Incliva forma parte está dedicada a analizar estos perfiles metabólicos y la respuesta de los pacientes a los diferentes fármacos contra la hipertensión. “Las técnicas de inteligencia artificial permiten perfilar mucho mejor estos datos, que de otra manera serían inabordables para la mente humana. Así, a través de esta predicción podemos ajustar el tratamiento al perfil exacto del paciente”, ahonda el experto.
De esta manera, lo novedoso del estudio, aclara, es que hasta este momento no se había llevado a cabo “tratando a paciente con fármacos y controlando los cambios que se producen y el impacto que sufre a causa de ellos”. Es decir, mediante la medición y el análisis de pequeñas moléculas en la sangre –perfil metabólico- que interactúan con los sistemas corporales del individuo, se puede predecir la respuesta a los medicamentos en el abordaje de su problema asociado a la tensión alta. Y no sólo eso, la elaboración de un perfil farmacometabólico de este estilo puede suponer un cambio radical en el tratamiento de otras muchas enfermedades, según aclaran los responsables del trabajo.
Durante esta búsqueda de la respuesta más personalizada posible ante cada caso de hipertensión se cuenta con “toda la información de los pacientes, que están controlados de manera muy estricta a lo largo del proceso”
De este modo, Hypermarker persigue encontrar estos perfiles que serían los ideales y más adecuados para cada tratamiento.“Los fármacos se van a utilizar los de siempre, pero estos no siempre producen el beneficio que queremos”. Así, de lo que se trata, indica el Dr. Redón, es de intentar buscar a aquellas pacientes que “respondan mejor a cada tratamiento”. Durante esta búsqueda de la respuesta más personalizada posible ante cada caso de hipertensión se cuenta con “toda la información de los pacientes, que están controlados de manera muy estricta a lo largo del proceso”, remarca.
APRENDIZAJE PROFUNDO
Una vez finalizada la fase de recopilación de datos sobre una muestra de pacientes procedentes de once países europeos, esta información se volcará para el desarrollo de una herramienta de soporte en la toma de decisiones clínicas por parte del profesional médico. La integración de esta base de datos junto a factores clínicos se hará a través de un enfoque basado en inteligencia artificial. A partir de ahí, un método de aprendizaje profundo (deeplearning) permitirá aislar lo que resulte más relevante de cara a determinar el tratamiento para cada paciente. Todo gracias al desarrollo de “útiles algoritmos de predicción” que facilitarán el abordaje de la hipertensión.
La inteligencia artificial como una herramienta de trabajo “de una capacidad enorme para disponer de información que no podría ser obtenida de otra manera”
El investigador principal del proyecto en Incliva, el Dr. Josep Redón, pone en valor la importancia de la inteligencia artificial como una herramienta de trabajo “de una capacidad enorme para disponer de información que no podría ser obtenida de otra manera”. No en vano, ha servido para dar forma a este proyecto 'Hypermarker', destinado a revolucionar el tratamiento de los pacientes con problemas de tensión alta. Para su fase final las herramientas de predicción se validarán y perfeccionarán a través de un innovador ensayo clínico aleatorizado en cuatro países, con el apoyo de la participación pública y de los pacientes.