Desde el departamento de Ingeniería Biológica del Centro Universitario Regional (CENUR) Litoral Norte y bajo la conducción científica del doctor Parag Chatterjee, se está llevando adelante un proyecto sobre inteligencia artificial aplicada a la medicina. El proyecto recibió la aprobación de la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII) y financiamiento específico en el marco del Fondo “María Viñas”. El proyecto titulado “Modelado predictivo de riesgos de enfermedades cardiovasculares para prevención temprana usando inteligencia artificial” demandará dos años de trabajo.
En diálogo con Paysandú Universitario, el Dr. Parag Chatterjee compartió detalles del proyecto y del plan de desarrollo, en el que se destacan las fortalezas del trabajo sostenido desde el grupo de Ingeniería Biológica en la región, el diálogo e involucramiento de investigadores de diferentes disciplinas y desde equipos radicados en Paysandú, Salto y Montevideo.
“Tuvimos un proyecto anterior en el Hospital Militar de Montevideo en el marco del Programa Nacional de Trasplante Hepático, que también fue un proyecto apoyado por la ANII, pero este que ahora presentamos es más específico, enfocado al tema de la predicción de salud cardiovascular con el desarrollo de modelos predictivos usando la inteligencia artificial. Es un proyecto que llevará dos años de desarrollo en el que se requiere un trabajo minucioso — ‘consolidar’ y ‘limpiar’ datos multidimensionales, aplicar y comparar diferentes algoritmos de machine learning y analizar patrones, hasta encontrar la ‘luz’, es un proceso…”, comenzó explicando el Dr. Chatterjee.
El docente aportó también que la posibilidad de llevar adelante el proyecto “es consecuencia del acumulado del trabajo del grupo de Ingeniería Biológica que viene realizando desde su instalación en Paysandú y en modalidad de trabajo transdisciplinario”.
A modo de ejemplo, detalló los integrantes que completan el equipo que está llevando adelante la investigación. “Yo tengo una formación en las ciencias de la computación; el co-responsable Dr. Mario González tiene formación en matemática aplicada; tenemos la participación de médicos, informáticos, y estudiantes de la Universidad de la República. Se conectan y complementan las diferentes disciplinas y eso nos enriquece a todos; además, en el marco del proyecto se concretarán la tesis de grado y postgrado porque se contribuirá a la formación de recursos humanos en estas temáticas, lo que también es importante”, comentó. En el marco de este proyecto apoyado por ANII, instituciones internacionales como universidades de India participarán como socio y contribuirán en la investigación y desarrollo de los modelos predictivos.
Modelo específico para Uruguay
La enfermedad cardiovascular es la principal causa de muerte a nivel mundial, con un estimado de 17,9 millones de vidas cada año. Específicamente en Uruguay, una de cada tres muertes es causada por enfermedades cardiovasculares. Esto está fuertemente relacionado con la alta incidencia de factores de riesgo cardiovascular en Uruguay: por ejemplo, una cuarta parte (25%) de la población adulta fuma tabaco, una cuarta parte (24,8%) adultos son obesos y más de un tercio (35,1%) tienen hipertensión arterial. Estos indicadores de salud para los riesgos se pueden medir fácilmente en los centros de atención primaria de la salud o incluso utilizando dispositivos inteligentes de grado médico (eHealth devices) en el hogar.
“Si vamos a un cardiólogo –con los modelos tradicionales– observando los parámetros clínicos (por ejemplo, si tiene diabetes, hipertensión, etcétera) el profesional puede indicar que una persona tiene un alto riesgo cardiovascular. Nuestro objetivo es predecir ese riesgo usando los modelos de inteligencia artificial incorporando una amplia cantidad de datos como, por ejemplo, el estilo de vida, demografía, antecedentes familiares, la historia clínica, el uso de medicamentos y otros aspectos clínicos, psicológicos y sociológicos, vinculados a un marco de tiempo estimado, para complementar y fortalecer la predicción clínica y prevención”, explicó Chatterjee.
El docente amplió que, aunque se encuentran disponibles diferentes modelos de riesgo cardiovascular basados en grandes estudios a nivel internacional (por ejemplo, Framingham y Score), los modelos muchas veces no funcionan de manera confiable y precisa en la población local, principalmente debido a su estructura de talle único (one size fits all). “El objetivo es ayudar a la población nacional para saber su situación específica y resolver y actuar en consecuencia. La riqueza del modelo de inteligencia artificial complementando el modelo clínico tradicional está en que va más allá de lo que te permite un modelo simplemente clínico o simplemente matemático”, explicó.
Apuntó que a partir de la pandemia por COVID-19, se visualiza que más personas utilizan tecnología remota para el cuidado de la salud, por ejemplo, videoconsultas. “Ahora cada vez estamos más acostumbrados a esas tecnologías y si podemos decirle a una persona: “con estos números en 10 años puedes tener un evento cardiovascular y haciendo esto y esto puedes bajar el riesgo de 30% a 10%”, creemos que es importante y que las personas necesitan esa precisión y no solamente un valor a partir de un examen de diabetes o colesterol”, resumió.
Chatterjee transmitió que obviamente el trabajo cuenta con la supervisión de médicos. “El perfil clínico es la parte fundamental del proyecto y el objetivo es generar herramientas para apoyar la toma de decisión clínica, que el médico pueda tomar una decisión basado en datos, esa es la idea, usar a favor el poder de los algoritmos y la inteligencia artificial”, dijo.
Espacio de formación de investigadores
El proyecto presentado logró una evaluación altamente favorable y Chatterjee destaca el apoyo del fondo “María Viñas” de ANII y el apoyo de la Universidad de la República como una oportunidad de consolidarse como investigador independiente en una línea de investigación específica como la inteligencia artificial aplicada a la predicción y prevención de enfermedades en la que se ha venido formando. “Ambos responsables del proyecto terminamos recientemente la formación de doctorado, estoy categorizado en el Sistema Nacional de Investigadores (SNI) y este proyecto también apoya a la formación y nos da la oportunidad de aplicar esos conocimientos que hemos recibido e incorporado en más de diez años de estudio”.
Agregó que el proyecto ya cuenta con la inclusión de estudiantes que van a llevar adelante sus tesis de la carrera de Ingeniería Biológica y seguramente se incorporarán otros en el proceso, siendo un espacio que está abierto para la formación de investigadores.
