Se llama S-Race, en San Raffaele la IA sobre datos clínicos ya es una realidad

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En el Hospital San Raffaele (Gruppo San Donato), un equipo de investigadores y científicos, liderado por Carlo Tacchetti y Antonio Esposito, coordinadores del programa estratégico de IA de la Universidad Vita-Salute San Raffaele, ha logrado adaptar la Inteligencia Artificial a la necesidad más importante de la humanidad: la salud . En colaboración con Microsoft, el grupo de trabajo ha desarrollado una serie de modelos, fruto del análisis de la IA, capaces de fotografiar en detalle el estado de salud de pacientes con las mismas patologías. Se llama S-Race —confirma el profesor Esposito— y es una plataforma digital avanzada, diseñada para recopilar, clasificar, estandarizar y analizar una gran cantidad de datos de salud del mundo real del hospital, garantizando el pleno cumplimiento de las normas de privacidad . El objetivo principal es desarrollar modelos predictivos para el pronóstico y la respuesta a terapias específicas para cada individuo. Estos modelos respaldarán la experiencia de los médicos, permitiendo una personalización sin precedentes del diagnóstico y el tratamiento de numerosas patologías. Actualmente, la plataforma ya integra 21 proyectos dedicados a diferentes áreas clínicas, como oncología, enfermedades cardiovasculares y metabólicas, cuidados intensivos y neurociencia. El sector del diagnóstico por imagen también se beneficiará de esta tecnología, optimizando el análisis y la interpretación de los datos.

“La idea de S-Race”, explica el profesor Tacchetti a Il Foglio, “nació durante los difíciles años de la pandemia de COVID-19. En 2020, ante la enorme afluencia de pacientes, San Raffaele solicitó la colaboración de Microsoft para crear un modelo predictivo. Este modelo, en tan solo 30 minutos desde la llegada del paciente a la recepción, nos permitió saber si debía ser hospitalizado debido a la gravedad de su estado o si podría regresar a casa en poco tiempo. Microsoft puso a disposición un grupo de técnicos en EE. UU., uno en Europa y otro en Italia. Desplegamos a nuestro equipo con todos los datos disponibles y en poco tiempo definimos un modelo que, con 5 parámetros predictivos, permitía al médico definir si el paciente era de alto riesgo o no”. Durante este proceso, el equipo desarrolló protocolos y procedimientos estandarizados de acuerdo con las regulaciones y recomendaciones para el uso responsable de la IA. Así nació el primer prototipo de S-Race, una plataforma segura y certificada capaz de desarrollar modelos siguiendo los principios de la IA responsable y explicable. Operativo desde junio de 2024, S-Race es único en el mundo en su capacidad de extraer datos de las principales bases de datos hospitalarias, incluidos los historiales médicos, clasificarlos según ontologías médicas internacionales y utilizarlos para desarrollar modelos tanto de “caja negra” como de “caja blanca” (hablaremos de esto más adelante).

Intentemos centrarnos en lo que llevó a los investigadores de San Raffaele a esta decisión, y también en comprender quién está al mando: ¿la medicina o la inteligencia artificial? «En ingeniería, dos más dos siempre son cuatro —continúa Tacchetti—, pero en medicina esto no es así; existe un margen de incertidumbre debido al conocimiento parcial del cuerpo humano y a la existencia de variables desconocidas. Esto hace que cada paciente sea único, incluso con patologías aparentemente idénticas. El reto actual es identificar las variables que diferencian al paciente A del paciente B, para proporcionar un diagnóstico, un pronóstico y una terapia más precisos ». La enorme cantidad de datos sanitarios que se generan cada año (con un crecimiento mundial del 36 %) convierte a la IA en una herramienta indispensable para el análisis. Y no solo eso, sino también el tiempo disponible para los médicos. Un oncólogo tiene 20 minutos para realizar una visita (convenio regional), administrar la terapia y redactar la historia clínica, así que necesito ayuda y, para analizar todos los datos disponibles, necesito inteligencia artificial. Y aquí viene S-Race, que aborda este desafío utilizando dos enfoques principales para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial: el modelo de "caja negra", donde le doy al ordenador una serie de datos y este me proporciona una solución sin explicar el razonamiento seguido; por lo tanto, no sé por qué un paciente se inclina hacia la derecha y otro hacia la izquierda. Este enfoque, aunque efectivo, tiene menor "explicabilidad", lo cual es crucial en medicina porque, por razones de responsabilidad, el médico debe explicar al paciente la terapia propuesta .

¿Y el modelo de “caja blanca”? “En cambio, es similar a un árbol de decisiones, que me permite seguir la ruta lógica del algoritmo, ofreciendo mayor transparencia y comprensión. Aquí en San Raffaele, se han definido procedimientos estándar que combinan ambos enfoques, integrando preguntas clínicas con las capacidades de la IA”, concluye Tacchetti. Gracias a la financiación complementaria al Pnrr (D34Health - Diagnóstico, pronóstico y terapias impulsados ​​digitalmente para una atención médica sostenible), bajo las condiciones apropiadas, la plataforma S-Race es exportable y pronto estará disponible para otros centros a través de un sistema “federado” . Esto indica un futuro en el que la IA será un aliado cada vez más valioso para la medicina, apoyando a los médicos en la toma de decisiones informadas y personalizadas, pero sin reemplazar la experiencia y el juicio humanos. Para concluir, podemos decir: la medicina supera a la IA, dos a uno .

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