Elegir el mejor tratamiento significa poner freno al desarrollo de cualquier enfermedad. Sin embargo, existen casos, como el de la esclerosis múltiple, en los que los pacientes no reaccionan igual al mismo tratamiento, sino que sus características clínicas o demográficas determinan esa respuesta. La tecnología puede ser de ayuda en este aspecto.
Desde el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), se estudiaron las variables que influyen en la evolución de la esclerosis múltiple para desarrollar un modelo de recomendación personalizado en su tratamiento: Model MS. El proyecto se presentó en la 2nd International Conference on Neurovascular and Neurodegenerative Diseases en París.
Medicina personalizada en esclerosis múltiple
El objetivo de Model MS es indicar el mejor tratamiento a partir de las características de cada paciente de esclerosis múltiple. La herramienta basada en Inteligencia Artificial da una recomendación personalizada al especialista, que tiene la última palabra en el proceso.
Según explicó Cristina Pruenza, data scientist en el área de Health and Energy Predictive Analytics del IIC, este proyecto parte del análisis de más de 45.000 casos anonimizados de esclerosis múltiple. Un estudio impulsado por el Dr. Rafael Arroyo, jefe de Neurología del Hospital Quirónsalud Madrid y del Hospital Ruber Juan Bravo, y el Dr. Guillermo Izquierdo, coordinador de la Unidad de Esclerosis Múltiple del Hospital Vithas NISA en Sevilla.
Tras el análisis descriptivo de estos datos y el proceso de selección de variables relevantes en el desarrollo de la esclerosis múltiple, la investigación se centró en la creación de un modelo que predice la respuesta de cada paciente a 14 tratamientos diferentes. Entre ellos, el que indique una menor probabilidad de progresión de la enfermedad será el más efectivo para el caso en concreto.
Con Model MS, se avanzaría en el desarrollo de la medicina personalizada, pudiendo hacer un pronóstico adaptado a las características de cada paciente de esclerosis múltiple. El artículo Model for Prediction of Progression in Multiple Sclerosis recoge este estudio y posterior desarrollo del modelo de recomendación.
Organizado por United Scientific Group (USG), este congreso reunió a ponentes de más de 40 países para exponer nuevos resultados, metodologías y tecnologías relevantes para un mejor diagnóstico y tratamiento.
