La ULPGC participa en la creación de una App para prevenir enfermedades

Gracias a esta herramienta de evaluación de riesgos, basada en el procesamiento automático tanto de datos generados por el usuario como de big data almacenados en un sistema central, se informará a los ciudadanos sobre el riesgo de desarrollar una determinada patología de la que antes no tenían conocimiento, o sobre una ya conocida con el fin de que la enfermedad no empeore. Una de las novedades más importantes que aportará, será la posibilidad de asesorar a los ciudadanos que están en riesgo de contraer varias enfermedades no transmisibles al mismo tiempo. Asimismo tendrá la capacidad de fusionar y equilibrar las recomendaciones que abordan las diferentes patologías para evitar consejos contradictorios.

“La idea es anticiparnos”, señala Gustavo Marrero Callicó, investigador del IUMA y especialista en ingeniería biomédica. “La idea es ir un paso más allá del diagnóstico y el tratamiento y anticiparnos a las enfermedades no transmisibles, es decir, intentar dar medidas saludables y personalizadas para evitar que la gente enferme. Para ello vamos a desarrollar un conjunto de herramientas capaces de analizar el riesgo que tiene una persona de contraer una enfermedad y la avise de ello a través de una aplicación para el móvil”.

Está dirigida a frenar patologías no transmisibles como diabetes, cáncer o cardiovasculares

Esta herramienta se diseñará con una interfaz gráfica fácil de usar que ayudará a evaluar la necesidad de medidas preventivas de forma individual y centrada en la persona. Además, la aplicación proporcionará un conjunto personalizado de recomendaciones sobre el estilo de vida del individuo de acuerdo con su perfil de riesgo personalizado, desarrollado por la tecnología de Inteligencia Artificial. “Aquí empleamos lo que se denomina hidden patterns, los patrones ocultos, son situaciones que no son perceptibles por el ser humano, pero que están ahí y pueden afectar a su salud. Si una persona forma parte de un grupo de riesgo, pero además está haciendo cosas que están mal pero que no están aparentemente relacionadas, la aplicación lo detecta gracias a la inteligencia artificial, que permite establecer relaciones entre cosas que no se conoce si la tienen o no” destacó el investigador del IUMAque trabajará en la parte de inteligencia artificial del proyecto Warifa -Watching the risk factors: Artificial Intelligence (AI) and the prevention of chronic conditions (Observando los factores de riesgo: Inteligencia Artificial (IA) y la prevención de enfermedades crónicas)-.

Marrero subrayó que, a través de la big data se procesa mucha cantidad de datos procedentes de muchas fuentes de información, y con todo ello se genera una gran base de datos que a su vez se nutre de lo que los usuarios van metiendo dentro de su respectiva aplicación, de ahí el concepto de medicina personalizada. “La inteligencia artificial intenta ir un poco más allá del conocimiento médico, nosotros alimentamos a las máquinas con muchos datos y ellas por si solas encuentran si hay alguna otra relación para prevenir la enfermedad, hábitos que aparentemente no tienen relación pero que podrían ser perjudiciales y a priori no se ve, de ahí la importancia de trabajar médicos con ingenieros”, concluyó Marrero Callicó.

La parte médica del proyecto en la Universidad de Las Palmas la lleva Ana Wagner, investigadora del IUIBS y especialista en diabetes, una de las principales áreas de acción de Warifa para prevenir sus complicaciones y mejorar los factores de riesgo del estilo de vida, como una dieta poco saludable y la inactividad física. “Se ha visto que la mayoría de las enfermedades crónicas no transmisibles, como las cardiovasculares, cáncer, respiratorias y la diabetes, tienen unos factores de riesgo comunes, que son estilos de vida como el ejercicio, la dieta saludable, no fumar y no beber alcohol, y si conseguimos que la gente mejore en esto, lograremos una reducción del riesgo en muchísimas enfermedades, las más frecuentes además”, indicó la especialista en Endocrinología y Nutrición.

Ayudará a evaluar la necesidad de medidas preventivas de forma individual

El grupo de investigación de la doctora Wagner en el IUIBS colabora estrechamente en este proyecto con el Servicio de Endocrinología del Hospital Universitario Insular de Gran Canaria, y con otros socios clínicos en Bucarest y en Noruega, los tres nodos clínicos de Warifa. “Nuestro cometido es, en primer lugar, buscar cuáles son las enfermedades y factores de riesgo relevantes desde el punto de vista de la salud, la evidencia científica respecto a las recomendaciones, y adaptarlo tanto a las necesidades como a las preferencias de los usuarios. Esto no se hará sólo con la revisión de la evidencia científica, sino mediante pruebas a lo largo de todo el camino, de forma que estaremos en contacto con los técnicos -informáticos e ingenieros-, y con los usuarios, para que puedan ir probando la herramienta en sus diferentes fases”. El paso final será la validación de la herramienta, de forma que se demuestre su utilidad para prevenir las enfermedades crónicas. “El recoger información de distintas fuentes, en distintos formatos y que puedas integrarlo todo para hacer una estimación de riesgo y luego una recomendación es, desde el punto de vista técnico, muy ambicioso”, subrayó la endocrina.

El grupo de Wagner aporta ademas, su amplia experiencia en diabetes tipo 1, de forma que la App también ayudará a personas diabéticas a afrontar el día a día. “En esta enfermedad estás todo el rato tomando decisiones en función de como tienes la glucosa, si me tomo una copa de vino, si vengo de hacer ejercicio... Vamos a intentar automatizar todo esto para que ayude también en el corto plazo”, concluyó la investigadora.