La genómica junto a la IA son clave para la medicina personalizada y el diagnóstico precoz de enfermedades
En el sector salud usamos Inteligencia Artificial (IA) y Procesamiento del Lenguaje Natural para analizar y comprender profundamente el código genético y dar apoyo a la toma de decisiones médicas: descubrir patrones ocultos en los datos genómicos, revelando valiosa información sobre predisposiciones genéticas y riesgos de enfermedades hereditarias.
¿Qué es la genómica?
La Genómica es una rama de la genética que se ocupa del mapeo, secuenciación y análisis de las funciones de genomas completos.
El estudio de la genética ayuda a comprender cómo funcionan los genes y qué impacto tienen en las enfermedades.
Los datos que se generan en este proceso son ingentes, complejos y hoy en día no se utilizan todo lo que se debería, por tanto, diferentes técnicas de análisis Big Data en genómica pueden ser útiles para agilizar las tareas relacionadas con este ámbito y sacar partido a toda la información médica disponible con Inteligencia Artificial.
Con técnicas de Inteligencia Artificial desarrollamos sistemas o herramientas para identificar términos relacionados con la genómica en textos médicos, detectar factores de riesgo y biomarcadores, potenciando el diagnóstico precoz y la medicina personalizada.
¿Cómo tratamos los datos de genómicos?
Gran parte de la experiencia del IIC en genómica se centra en el análisis de información médica estructurada con técnicas de Machine Learning y Deep Learning, a la que el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) tiene una labor importante.
Somos expertos en el análisis de la información médica
Herramientas para el tratamiento de fenotipos
Herramienta para analizar cualquier historia o informe clínico en lenguaje natural que detecta automáticamente términos de la Human Phenotype Ontology (HPO). El análisis de fenotipos y del perfil genético ofrece una visión completa de las enfermedades.
El procesamiento y estudio de estos datos genómicos ayudan a entender mejor las enfermedades genéticas y relacionarlas con otras características de los pacientes, para llegar a disponer de tratamientos más personalizados (farmacogenética) y mejorar su calidad de vida. Es un ejemplo de cómo las tecnologías de análisis Big Data aportan a la medicina preventiva y de precisión.
La combinación de toda la información disponible en la historia clínica digital, imágenes y parámetros clínicos, con los datos ómicos (genómicos, transcriptómicos, epigenéticos, proteómicos…) resulta esencial para poder obtener rápidas conclusiones sobre ciertas patologías, de manera más precisa y rápida, y ayudar al profesional médico hacia una medicina más personalizada para el paciente.
¿Qué aportamos analizando datos de genómica?
Desarrollamos herramientas de apoyo al profesional médico, siguiendo una metodología propia que aporta un valor diferencial a los proyectos:
Tratamiento y transformación de los datos
Somos expertos en la preparación de los datos (técnicas de anonimización, eliminación de ruido, etc.) y en caso de que sea texto libre, seguimos un riguroso proceso que asegure la alta calidad exigida a las herramientas de anotación del lenguaje médico, con sus particularidades.
Diferentes niveles de analítica
La extracción y anotación de términos puede ser el primer paso para una analítica o búsqueda de información más avanzada. En el IIC, también desarrollamos modelos predictivos para alertar sobre enfermedades en estadios tempranos o pacientes de alto riesgo.
Adaptación y conocimiento
Nos adaptamos a las necesidades de cada organización sanitaria, ofreciéndole soluciones ad hoc que se integren en los flujos de trabajo existentes. De esta forma, obtienen un conocimiento más completo y estructurado de la información de la que ya disponen.
Equipos multidisciplinares
Trabajamos siempre de forma colaborativa con los profesionales médicos, involucrados en los proyectos de principio a fin y formando equipo con nuestros data scientists y lingüistas computacionales, para obtener soluciones más integrales.
