Proyecto DEEPOS: tratamiento personalizado a cada cáncer de mama gracias al Big Data
En este proyecto que aplica capacidades analíticas a la medicina participan el Instituto Ibermática de Innovación, i3B, BioCruces y Tecnalia.
El proyecto DEEPOS, que está financiado en el marco del Programa Elkartek del Gobierno Vasco y en el que participan el Instituto Ibermática de Innovación, i3B, BioCruces y Tecnalia, está aplicando modelos Big Data en favor de la medicina personalizada.
Aunque la intención es contribuir a diferentes especialidades médicas, en un principio el proyecto permite ofrecer tratamientos a pacientes que tienen cáncer de mama y hacerlo según cada cáncer de mama y las características concretas de cada paciente.
Para ello se trabaja con toda la información disponible mediante un modelo avanzado de analítica de datos. Los investigadores “definen, prueban y validan la tecnología desarrollada en casos reales, comprobando la capacidad que tienen las soluciones Big Data de dar respuestas válidas a las casuísticas que se presentan en el día a día”, explican sus responsables.
A la hora de valorar el potencial de las tecnologías de Big Data, Iñaki del Rio, director del Instituto Ibermática de Innovación, i3B, indica que “tiene especial sentido aplicarlas al entorno sanitario ya que, por su capacidad analítica, pueden contribuir de forma definitiva a la mejora de la salud, haciendo hincapié en la prevención, el diagnóstico y el tratamiento personalizado. Algo que, además de mejorar la experiencia del médico y del paciente, redundará en un sistema sanitario más eficiente y sostenible”, destaca.
Del Rio añade que el proyecto DEEPOS “garantiza la explotación inteligente de la información médica con tecnologías Big Data, afectando a todo el ciclo de vida y la cadena de esa información, desde el almacenamiento, la distribución, la gestión y recogida de estos grandes volúmenes de datos ‘brutos’ proveniente de distintos ‘silos’ distribuidos por las organizaciones sanitarias, hasta la agregación de los mismos con otras fuentes externas para crear un modelo de atención individualizado y totalmente personalizado”.
De momento lo que existe es un prototipo que se vale de interfaces simuladas para relacionarse con los sistemas de información. Cuando la parte I+D del proyecto se complete, se iniciará la fase de industrialización. Y parece que esto dará frutos en un par de años. Se espera que este avance llegue a los hospitales y también a los centros de salud a partir del año 2020.
