El catedrático del Departamento de Automática y Computación de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) y profesor honorario de la Universidad de Nottingham (Reino Unido) Humberto Bustince Sola, ha intervenido hoy, jueves 22 de marzo, en Madrid, en el taller formativo para periodistas “La era del tratamiento personalizado en Oncología”, organizado por la Asociación Nacional de Informadores de Salud (ANIS), el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM).
El taller formativo ha contado, además, con la presencia de la presidenta de la SEOM y jefa del Servicio de Oncología Médica del Complejo Hospitalario de Navarra, Ruth Vera; el médico director del ISCIII, Jesús Fernández Crespo, y el presidente de la Asociación Nacional de Informadores de Salud (ANIS), Emilio de Benito.
En su intervención, titulada: “Inteligencia artificial: el paso definitivo para tener hoy medicina individualizada”, Bustince ha realizado un breve recorrido por la historia y los problemas que trata la inteligencia artificial, poniendo sobre la mesa el debate si las máquinas son capaces de aprender, cómo lo hacen y cuáles son las limitaciones en su aprendizaje, presentando las ideas detrás del “deep learning” o aprendizaje profundo que han conducido a máquinas a ser capaces de ganar al ajedrez o al “Go”.
Por otro lado, Bustince ha analizado el papel fundamental que juegan los datos en los desarrollos recientes de la inteligencia artificial y que han originado las dos grandes revoluciones de los últimos años: el “big data” y, sobre todo, la Ciencia de Datos, y ha mostrado como esta última disciplina supone una revolución en el campo de la medicina. Concretamente, ha presentado algunas aplicaciones recientes en problemas específicos de salud, que van desde la predicción de eventos adversos en pacientes polimedicados hasta la identificación de tumores o la clasificación de pacientes afectados de ictus.
Medicina Personalizada o de Precisión
La medicina personalizada o de precisión en oncología consiste en la adaptación del tratamiento médico y la prevención de los tumores a las características individuales de cada paciente. Ello implica que las decisiones se toman teniendo en cuenta la integración de las características genómicas y moleculares del tumor, la información sobre la situación clínica y los hábitos del paciente.
La Medicina Personalizada tiene como objetivos administrar a cada paciente el mejor tratamiento para su situación clínica, aumentar el conocimiento biológico de cada uno de los tumores y su respuesta a los tratamientos y, en definitiva, mejorar las estrategias de prevención en cáncer.