TerminAI - Optimización de la gestión de datos sanitarios mediante inteligencia artificial

Contexto:

En la actualidad, la gestión, el uso y la compartición de datos genéticos enfrentan múltiples desafíos, entre otros, debido a la falta de estándares clínicos unificados. Esta problemática limita su potencial para el diagnóstico, la investigación biomédica y la integración en infraestructuras sanitarias avanzadas. Iniciativas como el Espacio Europeo de Datos de Salud (EHDS) y el AI Act buscan transformar este panorama, promoviendo el uso seguro, interoperable y ético de los datos.

En este contexto, surge la necesidad de mejorar la gestión de los datos genéticos, mediante iniciativas como mapear datos genéticos a terminologías clínicas estándar mediante inteligencia artificial, potenciando su aplicabilidad en diagnósticos precisos y tratamientos personalizados.

Objetivo del proyecto:

Y es aquí donde nace TerminAI, proyecto que busca mejorar la precisión y eficiencia en la codificación de información clínica mediante Inteligencia Artificial. El proyecto usa el procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para analizar datos clínicos, identificando patrones y conceptos que se mapeen a términos de SNOMED CT u otras terminologías estándar.

También aplica herramientas bioinformáticas y aprendizaje incremental para procesar datos genéticos, mejorando el diagnóstico y prevención de enfermedades. Además, digitaliza los consentimientos informados para facilitar su acceso y reducir errores por escritura manual.

TerminAI también explora las capacidades de integración de estas soluciones con infraestructuras europeas como los espacios de datos de salud, garantizando compatibilidad, intercambio seguro y cumplimiento con requisitos europeos.

Rol de Vicomtech:

Vicomtech se encarga del análisis y evaluación de tecnologías para el desarrollo de un sistema de codificación clínica asistido por IA. Esto incluye el análisis de modelos de terminología clínica como SNOMED CT, ICD-10 y LOINC, así como la investigación de herramientas de software que permitan integrar múltiples terminologías y gestionar grandes volúmenes de datos con precisión y eficiencia. Además, explora el uso de algoritmos avanzados como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático (machine learning, ML) y las redes neuronales para garantizar un sistema adaptable y eficaz que optimice la codificación clínica.

También se trabaja en la exploración de la generación sintética (SDG) de datos genéticos, una tecnología innovadora que permite crear datos genéticos-artificiales representativos de la población. Este enfoque permite preservar la privacidad de los individuos mientras se mantiene la calidad y la integridad de los datos originales, facilitando el intercambio seguro de información en espacios de datos y superando las limitaciones de privacidad asociadas con los datos genéticos reales. 

Además, la participación del centro se extiende a explorar las capacidades de integración de estas soluciones con infraestructuras europeas como BBMRI-ERIC, GAIA-X y EOSC, asegurando su interoperabilidad en espacios de datos en salud. Esto incluye el análisis de medidas avanzadas de ciberseguridad y el cumplimiento de normativas clave como el GDPR, el AI Act y la EHDS. Al conectar las tecnologías de Vicomtech con estas iniciativas, facilitamos el uso secundario de datos, fomentamos la colaboración internacional y contribuimos al desarrollo de soluciones médicas innovadoras que impulsen el avance de la investigación biomédica.

Socios: 

Vicomtech participa en el consorcio formado por las entidades NorayBio, BIOLAN, EProcessMed, Devol, AseBio y Basque Health Cluster, que se unen para investigar el potencial de la IA y su capacidad para optimizar la gestión, codificación y armonización de datos de salud