PIBICRA – Plataforma de soluciones de Inteligencia artificial basadas en BIg data para el CRibado de cáncer en Andalucía

Este proyecto, con un presupuesto de 3.700.000,00 euros, está financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) incluido en el Programa Operativo FEDER de Andalucía 2021-2027.

El cáncer es uno de los problemas de salud más importantes a los que deben dar respuesta las organizaciones sanitarias. Para ello, es fundamental un diagnóstico precoz de la enfermedad y, en este sentido, los programas de cribado de cáncer han demostrado ser eficientes, permitiendo detectar la enfermedad en estadios más precoces. Sin embargo, ni existen programas de cribado para todos los tipos de cáncer más prevalentes en nuestro entorno, ni es fácil medir el impacto que el cribado de cáncer tiene en la vida de los ciudadanos y pacientes.

La inteligencia artificial ha demostrado excelentes resultados en la mejora de la precisión diagnóstica utilizando grandes volúmenes de datos y de imágenes, permitiendo encontrar patrones que hasta ahora había pasado desapercibidos. De esta forma, se han descrito errores hasta en el 15% del diagnóstico de cáncer, que podrían evitarse con modelos basados en deep learning que detectan con alta precisión si una biopsia contiene áreas tumorales y facilitan al patólogo la toma de decisiones. La segunda gran aportación de la inteligencia artificial es el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos, que permiten integrar datos clínicos, radiológicos, anatomopatológicos y genómicos, que permiten seleccionar mejor los pacientes que deben ser sometidos a confirmación histológica y, una vez obtenido el tejido, permiten seleccionar mejor las áreas de una neoplasia que deben ser sometidas a estudios genómicos.

En la población andaluza, existen programas de cribado de cáncer en mama desde 1995 (86% participación y 70% detección de tumores menores de 2 cm) y colorrectal desde 2014 (36% de cobertura en 2019, ha detectado 1.681 adenomas y 4 neoplasias invasivas). Sin embargo, en otras patologías de alta incidencia, como el cáncer de próstata, aún no se han podido desplegar servicios de cribado poblacionales y el diagnóstico temprano utiliza el estudio de PSA y se están evaluando otros marcadores (4Kscore, PCA3 y ConfirmMDx). En cáncer de cérvix, hasta el momento, el cribado en Andalucía es oportunista y se basa en citología ginecológica y estudio del virus de papiloma humano, si bien en 2024 máximo debe ser poblacional (Orden SCB/480/2019), por lo que será necesario adecuar la estructura tecnológica y organizativa.

Es posible mejorar los resultados clínicos y económicos del cribado en los 4 tipos de cáncer en los que ya existe un programa de cribado o en un cáncer, como el de próstata, que por su frecuencia y difícil manejo clínico, supone un problema de salud importante. Esto puede hacerse utilizando herramientas de inteligencia artificial para mejorar los tiempos de respuesta del diagnóstico anatomopatológico, su precisión (evitar falsos positivos y negativos que lleven a sobretratamientos) y reduciendo sobrediagnósticos, dado que un programa de cribado de cáncer excelente precisa disponer de un diagnóstico anatomopatológico óptimo y de sistemas de información bien dimensionados que recojan y exploten los resultados, sirviendo como modelo para todo el SNS e internacional.

OBJETIVOS

El proyecto PIBICRA consiste en la contratación de servicios de investigación y desarrollo, mediante un procedimiento de compra pública precomercial, para diseñar y desarrollar una plataforma de soluciones tecnológicas de almacenamiento, procesado y gestión digital de imágenes de anatomía patológica capaz de entrenar algoritmos de inteligencia artificial en la interpretación de imágenes de microscopia, incorporando datos clínicos, analíticos y genómicos para mejorar los resultados, y que sea capaz de comunicarse e integrar los resultados con los sistemas informáticos y de consulta clínica del Servicio Andaluz de Salud.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Los objetivos específicos del proyecto PIBICRA son:

I. Científico-tecnológicos:

• Realizar el desarrollo de una plataforma de almacenamiento, procesado y gestión digital de imágenes de anatomía patológica capaz de entrenar algoritmos de inteligencia artificial para la toma de decisiones clínicas.
• Que la plataforma sea capaz de integrar tanto imágenes de microscopía como datos clínicos y genómicos.
• Que la plataforma sea capaz de comunicarse e integrar los resultados con los sistemas informáticos y de consulta clínica del Servicio Andaluz de Salud.
• Que la plataforma contenga sistemas de garantía de calidad interno y externo, para valorar la calidad de la técnica y la adecuación del diagnóstico tras la implantación de patología digital (sensibilidad, especificidad, falsos positivos/negativos, valor predictivo positivo/negativo) y que, además, permita el análisis de sesgos y variabilidad en la interpretación subjetiva en diagnósticos y en la cuantificación de biomarcadores.

II. Socio-económicos:

• Fomentar la colaboración público-privada.
• Favorecer la formación de los profesionales involucrados en la producción y administración de estas terapias.
• Contribuir a la implantación, validación y certificación de las infraestructuras necesarias para obtener y administrar algoritmos de inteligencia artificial entrenados para el cribado de imágenes de anatomía patológica en Andalucía.
• Generar propiedad industrial (patente europea y/o PCT) con derechos compartidos entre el sector público y el privado, así como retornos económicos a las entidades pertenecientes a la Consejería de Salud y Consumo.
• Promover el desarrollo de programas de cribado poblacional en tipos específicos de cáncer que afectan a la población andaluza.
• Colocar a Andalucía en el mapa de regiones con alto desarrollo biotecnológico y biomédico en el ámbito de la inteligencia artificial aplicado a datos clínicos.