Internistas Hospital Cuenca publican un artículo sobre IA aplicada a Hematología

Dos médicos internistas del Hospital Virgen de la Luz de Cuenca, dependiente del Servicio de Salud de Castilla-La Mancha (SESCAM), en colaboración con el Grupo de Investigación Neurobiológica del Instituto de Tecnología de la Universidad de Castilla-La Mancha, han publicado un artículo científico en la revista británica de Hematología que tenía como objetivo estudiar si con el machine learning (aprendizaje automático por una computadora) es posible predecir qué pacientes pueden sufrir una hemorragia durante el tratamiento anticoagulante.

Los doctores Damián Mora, facultativo internista, y José Antonio Nieto, jefe del Servicio de Medicina Interna del Hospital conquense, son los autores principales del estudio, los cuales han contado con la capacidad operativa de los ordenadores y la experiencia del Grupo de Investigación Neurobiológica del Instituto de Tecnología de la Universidad de Castilla-La Mancha, con sede en Cuenca, que dirige el profesor Jorge Mateo Sotos.

En el desarrollo y publicación del estudio realizado por los internistas de Cuenca también se ha contado con la colaboración de expertos investigadores de la Universidad de Harvard, Mainz, Kioto, Alcalá de Henares y la UCAM de Murcia.

Para el desarrollo del estudio utilizaron como fuente de información la base de datos del Registro Informatizado de pacientes con Tromboembolismo Venoso (RIETE), un registro de carácter internacional en el que colaboran 205 centros de 27 países y en el que desde el año 2001 se recoge información de más de 110.000 pacientes con tromboembolismo pulmonar.

Se trata de un trabajo de gran envergadura en el que se emplearon datos de un total de 49.587 pacientes que han recibido terapia anticoagulante y habían sido reclutados por el RIETE desde marzo de 2010 hasta enero de 2020.

Una información que ha sido objeto de estudio gracias a la colaboración de los clínicos que introducen los datos de sus pacientes en el RIETE y de los investigadores de diferentes países involucrados en el tema.

Usando esa base de datos, en el Instituto de Tecnología de la UCLM se creó un algoritmo que, aplicado a determinados pacientes, mejoraba claramente la capacidad predictiva de los métodos tradicionales.

En este sentido, se observó que las herramientas predictivas que utilizan el aprendizaje automático pueden ser ventajosas, aunque el algoritmo es muy específico para el grupo de pacientes en los que se ha desarrollado y puede no funcionar correctamente cuando cambian las condiciones o se aplica a pacientes de determinados países como, por ejemplo, a los incluidos en un registro japonés.

El doctor José Antonio Nieto, jefe del Servicio de Medicina Interna del Virgen de la Luz ha valorado el desarrollo de esta investigación y ha asegurado que tanto para el servicio hospitalario como para la Universidad de Castilla-La Mancha “es un honor y un privilegio poder dirigir un estudio de esta categoría que será del interés para investigadores de todo el mundo”.