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Todo lo que las tecnologías digitales pueden hacer para mejorar nuestra salud

Publicado el 24 diciembre, 2020

Hoy queremos volver a hablaros de las actividades que se vienen desarrollando en el marco del proyecto K·node y para ello compartimos aquí información sobre un nuevo «Territorio» que está dedicado a la salud digital. A continuación puedes leer la introducción del artículo sobre Digital Health que quiere servir como inicio de una serie de entrevistas, encuestas y un Think Tank, que se van a desarrollar para poner en contacto a científicos y empresas que trabajan en este sector.

Oportunidades y tendencias en Digital Health

Desde hace décadas los profesionales de la salud han estado utilizando las tecnologías digitales para mejorar en su actividad y hemos comprobado cómo tanto en el ámbito de la investigación como en el de la práctica de la medicina, se ha obtenido un gran provecho de todo tipo de tecnologías, para mejorar a nivel de eficiencia y efectividad de cara a mejorar el cuidado y control de la salud de las personas.

Sería difícil precisar qué porcentaje de la enorme mejoría en materia de la salud que hemos experimentado en los últimos años se debe al uso de tecnologías digitales, ya que también han influido otros factores a la hora de innovar en los aspectos relacionados con la prevención, el diagnóstico y el tratamiento, pero no cabe duda que en estos momentos se hace impensable que cualquier profesional de la salud no recurra a las tecnologías digitales, tanto al software como al hardware, para realizar su actividad.

Es importante señalar que la salud digital no sólo debe abordar un plano técnico, sino que es un cambio de pensamiento global que debe considerar siempre al paciente como punto central de su visión y objetivos. Esto es común a otras áreas donde se ha producido una transformación digital y el aspecto humano debe ser considerado como eje principal.

Hablar de Digital Health implica tener que considerar un gran número de tecnologías que ofrecen utilidades muy diferentes, pero sobre todo tenemos que pensar en que, a diferencia de la tecnología que se desarrolla específicamente para resolver problemas de salud, cuando pensamos en tecnologías digitales que puedan usarse por parte del personal sanitario, casi cualquier tecnología, ya sea de software o hardware, puede ofrecer una utilidad si se sabe usar correctamente.

Pensemos, por ejemplo, en la Realidad Virtual, tanto lo que se refiere al hardware específico en forma de gafas tipo Oculus, como el software necesario para su funcionamiento; del mismo modo que puede ser utilizado para jugar a videojuegos o ver documentales, se puede usar para aprender medicina o incluso para dirigir operaciones quirúrgicas a través de Internet.

Por lo tanto, cuando hablamos de Digital Health tenemos que considerar la versatilidad que tienen muchas de las tecnologías digitales para ofrecer una utilidad a los profesionales del ámbito de la medicina y la capacidad que estos pueden desarrollar a la hora de innovar, haciendo uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial, el Big Data, el IoT, la Computación en la Nube, la Robótica o incluso las más novedosas tecnologías como Blockchain y la Computación Cuántica.

Las aplicaciones que se pueden desarrollar en el futuro basadas en estas tecnologías pueden ayudarnos a dar un nuevo gran salto en lo que a mejora de la salud de las personas se refiere, con la vista puesta en el sueño de acabar con las enfermedades o al menos reducir el impacto que estas provocan. A este respecto resultará fundamental el desarrollo de tecnologías como la Inteligencia Artificial y la forma en la que se decida implementar en el ámbito de la salud, ya que, si consideramos la aportación realizada por parte de la informática, la IA podría tener un impacto equivalente que vendría a sumarse al anterior realizado por la informática.

En todo caso, aún queda mucho camino por recorrer en lo relativo al aprovechamiento de las posibilidades que ofrecen las tecnologías digitales para mejorar la salud de las personas, y en ese camino también encontramos algunos obstáculos que vale la pena considerar. En primer lugar, hay que destacar que aunque la tecnología ha tenido un gran impacto en el ámbito de la salud, podría tenerlo más si le diésemos la relevancia que se merece, ya que muchas instituciones, empresas y profesionales aún no se han lanzado a aprovechar el gran potencial disponible con las tecnologías actuales. Y el segundo obstáculo lo encontramos en relación con circunstancias específicas para la aplicación de la tecnología en el ámbito sanitario, por ejemplo en lo que se refiere al uso de datos personales, que resultan fundamentales para poder aplicar tecnologías como el Big Data y la Inteligencia Artificial, una problemática sobre la que debemos trabajar para que realmente podamos avanzar hacia ese fin de usar estas tecnologías para mejorar la salud de las personas, pero sin que esto suponga cualquier otro tipo de perjuicio para ellas.

A nivel de la Unión Europea destaca el nuevo Programa Europa Digital para el período 2021-2027 dedicado a aumentar y maximizar los beneficios de la transformación digital para todos los ciudadanos, administraciones públicas y empresas de Europa. Este programa se apoya en la figura de los nuevos hubs digitales denominados “European Digital Innovation Hubs” (EDIHs), ventanillas únicas que ayudan a las empresas a ser más competitivas con respecto a sus procesos de negocio / producción, productos o servicios utilizando tecnologías digitales. Una iniciativa que impulsa la aplicación de las tecnologías digitales al ámbito de las Biociencias, la Biotecnología y la salud es el DIH·bio (Digital Help & Biociences), consorcio público-privado con veintiocho socios de referencia en el sector digital y de la biosalud que pretende llegar a convertirse en uno de los futuros EDIHs.

Continuar leyendo el artículo completo aquí, para ampliar conocimiento en relación con la transformación digital del sector salud, las Tecnologías disponibles en el ámbito del Digital Health, eHealth y el HealthTech, los Ambitos de actuación de las tecnologías en la salud y un caso de éxito de aplicación del Cloud Computing y la Inteligencia Artificial a la salud.

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Prevención, diagnóstico y tratamiento

Publicado el 05 noviembre, 2020

Hoy la humanidad vive pendiente de los científicos que trabajan en el desarrollo de una vacuna contra el Coronavirus SARS-CoV-2 y sufren las consecuencias de no haber contado con los adecuados sistemas de prevención y diagnóstico, sobre cuya necesidad llevan tantos años alertando los mismos científicos. La ciencia básica resulta fundamental en las tres fases de este proceso: la prevención, para entender realmente las causas que producen las enfermedades y tratar de evitarlas; el diagnóstico, para que una vez que se produzca la enfermedad podamos detectarla lo antes posible y poder intervenir con mayores garantías; el tratamiento, donde quizás ya sea demasiado tarde para intervenir en muchos casos y donde sin duda el coste que hay que asumir es muchísimo mayor que si se hubiese actuado adecuadamente en las fases anteriores. Prevenir mejor que curar, parece seguir siendo una utopía incluso ahora que todos nos vemos obligados a prevenir (mascarillas, distanciamiento social, confinamiento, …) porque las prioridades siguen estando, al menos en lo que a inversión se refiere, en el tratamiento y no en la prevención y diagnóstico.

Esta es una de las principales conclusiones a las que hemos llegado con las primeras entrevistas que hemos realizado a científicos que forman parte del ecosistema Knode promovido por la Universidad Autónoma de Madrid. Sienten una gran necesidad de ayuda en sus investigaciones que se enmarcan en las fases de prevención y diagnóstico, porque como conocen perfectamente el ciclo en el que se desarrolla la salud, tienen claro que no se puede llegar al tratamiento sin haber pasado antes por las fases anteriores.

Ahora bien, ¿cómo podemos conseguir que la sociedad, las instituciones públicas y las empresas dediquen los recursos necesarios para que los científicos puedan seguir desarrollando esa ciencia básica tan necesaria para encontrar las soluciones a los problemas actuales y futuros en lo que a enfermedades se refiere?

Durante mucho tiempo hemos esperado que la sociedad valorase adecuadamente los aspectos relacionados con la salud y se preocupase mucho más por entender el valor que la ciencia que la sustenta nos puede aportar a las personas para mejorar a este respecto. Pero aunque no se trata de buscar aspectos positivos a esta pandemia, es cierto que el protagonismo que ha tomado todo lo relativo a la medicina, diagnóstico, vacunas, prevención, … permitirá generar una mejor conciencia al respecto de cómo mejorarlo y potenciarlo.

Esa conciencia y preocupación actual de la sociedad por los aspectos relacionados con la salud hace que podamos estar más receptivos a la hora de informarnos y apoyar iniciativas que ayuden a mejorar esta situación de los científicos que trabajan para encontrar soluciones a estos problemas. Y es precisamente informar y apoyar iniciativas lo que podemos hacer desde aquí, destacando el papel de los científicos que trabajan en el ámbito de la biosalud para mejorar la situación al respecto de muchas enfermedades, no solo el Covid, sino otras muchas “pandemias” modernas como son la obesidad, el cáncer, la diabetes, el tabaquismo, …

Por lo tanto, esto es lo que queremos hacer a través de este artículo, visibilizar algunos de los avances que se realizan desde las ciencias de la vida, la biosalud y la biotecnología, para que de esta forma todos tengamos un mayor conocimiento y podamos apoyarlo, cada uno dentro de nuestras posibilidades.

Pensemos entonces en el estado del desarrollo de la ciencia al respecto de estas tres etapas tan necesarias como complementarias: prevención, diagnóstico y tratamiento.

  1. Prevención: para poder prevenirnos o protegernos frente a una posible enfermedad o ataque, primero tenemos que tener un conocimiento sobre la materia en cuestión y aquí es donde nos encontramos con el primer gran escollo. Aunque en el ámbito de la salud la humanidad lleva siglos investigando, el conocimiento aún es muy pequeño en relación con todo lo que nos falta por descubrir. Pensemos, por ejemplo, en lo que sabemos sobre epigenética, porque de genética sabemos mucho, pero de cómo se manifiestan esos genes en cada individuo sabemos aún muy poco, hasta el punto que durante mucho tiempo se ha considerado como “basura” una parte del ADN, simplemente porque no sabíamos cuál era su función, pero ahora ya sabemos que cumple la función de hacer que se exprese la parte del ADN codificante que hemos dado siempre como la más importante. Del mismo modo ocurre con lo que sabemos sobre el funcionamiento del cerebro, del que seguimos sabiendo aún muy poco en comparación con todo lo que nos queda por descubrir, aunque al menos ya sabemos que eso de que solo usamos el 10% del cerebro es falso, por lo que avances sí que se están produciendo hasta que logremos entender perfectamente su funcionamiento. De esta forma, cuando entendamos mejor cómo funciona nuestro ADN y nuestro cerebro, estaremos más preparados a nivel de prevención para evitar que se produzcan muchas de las enfermedades que ahora nos atormentan. Y aquí es donde la ciencia básica juega un papel determinante.
  2. Diagnóstico: al igual que ocurre en la fase de prevención, para poder saber qué enfermedad nos está afectando, necesitamos tener un conocimiento sobre los factores que intervienen en ella, tanto por cómo se manifiesta, como por los efectos que tiene sobre nosotros. Lo que ocurre en este caso es que en muchas ocasiones los efectos de la enfermedad son claros y por lo tanto lo que buscamos es la forma de identificar qué nos está ocurriendo, por lo que la urgencia de actuar sobre ello es mayor que en la fase de diagnóstico, aunque se le sigue sin dar la relevancia que tiene la fase de tratamiento. En este contexto es donde hemos conocido por parte de los científicos con los que hemos estado aprendiendo sobre el tema, que la inversión y recursos disponibles para el desarrollo de sistemas de diagnóstico es aún insuficiente, no tanto como en lo que a ciencia básica se refiere, porque hay más claridad al respecto de cómo convertir una investigación en un producto que llegue al mercado, pero sin duda se puede hacer aquí muchísimo por mejorar la situación. Específicamente lo que queremos destacar en este punto es que la industria de la salud pone mucho más su foco en la fase del tratamiento, en lo que a interés por las investigaciones se refiere y la inversión en el desarrollo de nuevos productos, pero deja un poco de lado la parte de diagnóstico, por lo que se genera el problema de que en muchos casos puede ser demasiado tarde para actuar sobre la enfermedad, por no haber podido realizar un diagnóstico en el momento adecuado, lo cual redunda en un claro perjuicio para las personas que sufren la enfermedad.
  3. Tratamiento: aquí es donde vemos que sí que hay un gran interés por parte de la industria de la salud y resto de instituciones, como estamos comprobando en el caso de la Covid-19, donde las grandes inversiones están yendo a parar al desarrollo de las vacunas, en un claro ejemplo de lo que siempre ocurre: lo urgente no deja hacer lo importante, o el corto plazo no deja que dediquemos tiempo y esfuerzos al largo plazo. Lo que tendríamos que hacer en este punto es aprovechar para derivar una parte de los esfuerzos a las fases anteriores y de esta forma equilibrar la balanza, lo cual redundará en un beneficio enorme para todos: los científicos, porque tendrán más estabilidad a la hora de dedicar una parte importante de su tiempo a la tan necesaria ciencia básica; la industria, porque podrá responder mejor a las necesidades de las personas en todas las circunstancias relacionadas con la salud, no solo cuando llega el momento más crítico de la enfermedad; y sin duda las personas, porque lograremos una calidad de vida mucho mejor si disponemos de mejores opciones en la fase de prevención y diagnóstico.

Sirva este texto como introducción al Territorio sobre Biosalud en el que estamos trabajando en el marco del proyecto Knode con el objetivo de construir un ecosistema de innovación que facilite el conocimiento entre los ámbitos científico, industrial y social, de cara a mejorar la situación que acabamos de descubrir. Para ello os animamos a leer el documento completo Cómo las ciencias Bio están liderando los mayores avances en Salud y a participar en esta encuesta que nos ayudará a lograr una mejor visión sobre el tema gracias a vuestra participación. Más adelante compartiremos también por aquí todo el contenido que vayamos generando en este ámbito de la biosalud, con entrevistas a científicos y a empresas, además de las conclusiones del Think Tank que hemos realizado como punto de encuentro de los diferentes agentes del sector.

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La gran aportación de la Inteligencia Artificial a la medicina

Publicado el 15 octubre, 2020

Durante mucho tiempo la medicina ha recurrido a la informática como una herramienta más de cara a mejorar su actividad, ya sea en modo software o hardware se han estado ofreciendo multitud de utilidades por ejemplo para gestionar información en bases de datos, realizar mediciones y análisis de manera más precisa con todo tipo de dispositivos de hardware, automatizar procesos en laboratorio, gestionar ensayos clínicos, agilizar las comunicaciones entre profesionales, hospitales, centros de investigación gracias a Internet, …

Pero en los últimos años una nueva rama de la informática está realizando una aportación de otro calibre que ha cambiado el modelo, de forma que la tecnología deja de ser una simple herramienta, para convertirse en un elemento fundamental en el desarrollo de la medicina. Como os podéis imaginar se trata de la inteligencia artificial (IA) que, gracias a los avances del machine learning y el deep learning, está revolucionando la atención médica y ayudando a abordar algunos de los desafíos más importantes de los sistemas de salud. De esta forma, en la actualidad vemos como la IA está ayudando a mejorar los resultados en atención médica, la experiencia del paciente, la productividad y la eficiencia de la prestación de servicios relacionados con la salud.

Algunas aplicaciones de IA incluyen, por ejemplo, chatbots, que responden y ayudan a los pacientes a programar citas, ayudan en el procedimiento administrativo y también brindan comentarios médicos.

El contexto mundial de salud: más longevidad, mayores costes

Los extraordinarios avances en la asistencia sanitaria han creado una de las principales historias de éxito de nuestro tiempo. La ciencia médica ha mejorado rápidamente, aumentando la esperanza de vida en todo el mundo. Para 2050, una de cada cuatro personas en Europa y América del Norte tendrá más de 65 años.

A medida que aumenta la longevidad, el gasto en salud crece ininterrumpidamente. Sin un cambio estructural y transformador importante, los sistemas de salud tendrán dificultades para seguir siendo sostenibles.

Qué es la Inteligencia Artificial

Existen varias definiciones de IA. Una de las más concisas y prácticas es probablemente la que recoge el Parlamento Europeo: «La Inteligencia Artificial se refiere a sistemas que muestran un comportamiento inteligente al analizar su entorno y tomar decisiones, con cierto grado de autonomía».

La IA cubre el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el análisis de imágenes y el análisis predictivo basado en machine learning.

La IA está presente, lo mismo que en salud, en la mayor parte de los negocios, ayudando a automatizar tareas que a su vez ahorran muchísimo tiempo y mano de obra.

Una compañía farmacéutica, por ejemplo, puede mejorar su cantidad y calidad de producción aplicando IA para pronosticar la demanda y el suministro futuros, la planificación de la producción, la logística, el movimiento del material, el ensamblaje de las piezas y todas las actividades relacionadas con la fabricación.

Procesamiento del lenguaje natural en Salud

Desde hace unos años disponemos de muchos nuevos datos y herramientas analíticas sofisticadas que nos permiten extraer un valor considerable de ellos. Podemos recoger y estructurar la información disponible en un área terapéutica y así evaluar los costes de las enfermedades, la eficiencia de un tratamiento (sus costes, beneficios y riesgos), comparar la efectividad de tratamientos diversos o medir los resultados de las intervenciones a largo plazo.

Solo PubMed contiene más de 26 millones de citas de la literatura biomédica extraídas de revistas científicas de biomedicina y de libros online.

Cada año se añaden 1 millón de nuevas citas médicas. A través de la minería de texto, podemos conseguir por medios automáticos o semiautomáticos buscar y explorar en grandes bases de datos para descubrir información valiosa y conocimiento.

Por otra parte, dado un conjunto de patentes o documentos «fuente», podemos utilizar la minería de texto para identificar las patentes que son «similares» y «relevantes» a los efectos del descubrimiento de nuevas variantes.

Además la minería de datos va acompañada de técnicas de transformación que nos permiten por ejemplo la codificación automática del historial clínico (CIE-9/10, ICD-9/10, ATC, …) o la detección de nombres de personas, direcciones o números de teléfono con el fin de ocultar la identidad de los pacientes en los registros médicos.

Historia Clínica Electrónica

La historia clínica electrónica, por ejemplo, es una fuente de inmenso valor para ser utilizada en el ámbito de la Inteligencia Artificial. Una historia clínica electrónica recopila la información médica de un paciente en formato digital e incluye información sobre sus antecedentes de salud, como son los diagnósticos, medicamentos, pruebas, alergias, vacunaciones y planes de tratamiento.

En España hay dos fuentes masivas de historiales clínicos:

  • BIFAP (Base de Datos para la Investigación Farmacoepidemiológica en Atención Primaria que integra la información contenida en historias clínicas electrónicas generadas en el primer nivel asistencial por médicos de familia y pediatras. En ella colaboran 9 Comunidades Autónomas y contiene datos de 5 millones de pacientes. Además contiene características demográficas, diagnósticos, eficacia, seguridad, datos de dispensación en farmacia, vacunaciones, etc.
  • SIDIAP es una base de datos que contiene la información de la Historia Clínica Electrónica de Atención Primaria de Cataluña y cuenta con datos de aproximadamente 6 millones de habitantes.

Real World Data

La Real World Evidence o Real World Data, en el área de salud se fundamenta en datos masivos recolectados de millones de pacientes en condiciones de la vida real, fuera del contexto de los ensayos clínicos.

De este modo, más allá de la eficacia y las toxicidad de un tratamiento, se evalúa la a calidad de vida del paciente, la adherencia o la capacidad de un paciente para hacer frente al coste del tratamiento. El procesamiento del lenguaje natural es un componente esencial de este área de conocimiento.

Voz del Paciente

La industria de la salud necesita comprender la retroalimentación que sus clientes actuales y futuros expresan en diferentes canales. La voz del paciente nos permite extender la información a una nueva área de contenido no estructurado: comentarios en foros de salud, redes sociales, encuestas, registros de call-centers, etc.

El procesamiento automatizado nos permite realizar este análisis con las características esenciales de calidad, volumen, tiempo de respuesta y uniformidad.

Farmacovigilancia

Las reacciones adversas a los medicamentos son el problema de seguridad más importante en el campo de la salud.

La Inteligencia Artificial puede contribuir de manera decisiva a promover la seguridad del paciente, monitorear proactivamente los eventos adversos y comprender su impacto en cada fase del desarrollo.

La IA garantiza el cumplimiento global y mejora la eficacia de una empresa en la notificación de efectos adversos, la gestión de la seguridad de los medicamentos y la mitigación de riesgos.

Aprendizaje automático unido a ingeniería lingüística

El Deep Learning es, en general, la mejor opción para la categorización de texto cuando hay disponible un gran volumen de datos de entrenamiento. Cuando los datos de entrenamiento son escasos, otras técnicas de aprendizaje automático más clásicas como los árboles de decisión o SVM, en general, brindan mejores resultados con un menor costo computacional.

Las soluciones híbridas que combinan el aprendizaje automático (la opinión de la máquina) con un postfiltrado basado en reglas (una corrección similar a la humana) proporcionan los mejores resultados en términos de precisión y deben volverse populares en un futuro próximo.

Presentación de Konplik Health

Konplik.health es una nueva iniciativa empresarial enfocada el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial para la industria de la salud.

La propuesta de valor basada en Inteligencia Artificial de Konplik se nutre de los 22 años de experiencia en este ámbito de la empresa MeaningCloud (la plataforma de procesamiento del lenguaje natural) empaquetados en esta nueva empresa independiente.

Konplik extrae valor de los datos no estructurados en el sector sanitario. Aprovechando al máximo un software patentado y las innovadoras herramientas y algoritmos de procesamiento de datos basados ​​en Inteligencia Artificial de desarrollo propio para ayudar a descubrir nuevas fuentes de ingresos en la atención médica.

Con Konplik, por ejemplo, es posible identificar los costos de los tratamientos médicos, su eficiencia (costo, beneficios y riesgos), referencias a medicamentos, efectos secundarios o resultados a largo plazo.

Otros ejemplos de proyectos que ofrecen una valiosa riqueza de información incluyen búsqueda y evaluación para el descubrimiento de fármacos, experiencia del paciente, precios dinámicos, optimización de ingresos, monitoreo de la competencia o verificación de cumplimiento.

La plataforma tecnológica de Konplik conecta y extrae información valiosa de una amplia gama de conjuntos de datos externos:

  • Solicitudes de patente
  • Investigación científica
  • Registros de salud electrónicos
  • Ensayos clínicos
  • Inteligencia de licitación
  • Inteligencia sobre escasez
  • Análisis competitivo
  • Los datos de ventas
  • Interacciones de redes sociales

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) prácticamente ha logrado la calidad humana (o incluso mejor) en muchas tareas diferentes, principalmente basadas en los avances en las técnicas de aprendizaje automático/aprendizaje profundo, que permiten hacer uso de grandes conjuntos de datos de entrenamiento para construir modelos de lenguaje, pero también debido a la mejora en los motores centrales de procesamiento de texto y la disponibilidad de bases de datos de conocimiento semántico.

Para conocer un poco mejor el proyecto Konplik Health compartimos a continuación la entrevista realizada a su CEO Jose González.

¿Cómo surge la idea de crear Konplik Health?

No ha sido precisamente una idea feliz repentina. En MeaningCloud, comenzamos a trabajar en I+D sobre aplicaciones de nuestra tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural en Salud hace unos 10 años. Entonces ni siquiera nos llamábamos MeaningCloud, sino Daedalus. En 2014, la farmacéutica Pfizer, desde su sede en Nueva York, nos seleccionó para abordar un proyecto piloto de localización y extracción de información automática de oportunidades de negocio. Ese proyecto, ejecutado en tres meses, resultó exitoso y aceleramos nuestros planes de implantación de una filial en Estados Unidos. De ese modo, en junio de 2015 quedaba constituida nuestra filial MeaningCloud LLC y firmábamos un contrato a tres años como proveedores de Pfizer. Mientras tanto, en España participábamos en la operación de creación de Sngular, que entraba como accionista en la antigua Daedalus.

A lo largo de los últimos años, además de para Pfizer, hemos trabajado para otros grandes clientes en detección de efectos adversos de medicamentos o para plataformas de gestión de pacientes. Llegó un momento en que vimos claramente la necesidad de disociar nuestro negocio de Text Analytics, fuertemente anclado sobre nuestra plataforma de APIs, de los servicios especializados para el sector de salud y farmacéutico, cada vez más amplios e incorporando múltiples tecnologías de Inteligencia Artificial. Y así es como llegamos a constituir Konplik Health el pasado agosto.

¿Cuál es la propuesta de valor que ofrecéis a vuestros clientes?

Nuestra propuesta se articula en torno a cinco ejes:

  • Codificación, anonimización y búsqueda para investigación clínica
  • Real-World Evidence
  • Inteligencia de mercado
  • Analítica predictiva
  • Automatización robótica de procesos (RPA)

En las cinco áreas contamos con experiencia en clientes. Podéis ver un detalle mayor en el post inaugural de Konplik.

¿Puedes contarnos algunos detalles sobre la tecnología en la que se basa Konplik?

Nuestro propósito es siempre alinearnos con las necesidades y objetivos de nuestros clientes. Dentro de nuestros conocimientos y capacidades en torno a las tecnologías relacionadas con la Inteligencia Artificial, tratamos de ser eclécticos y proponer las mejores soluciones en función del escenario de negocio de nuestro cliente. En estos tiempos, parece que todo pasa por Machine Learning o Deep Learning, y a veces se manejan estos dos términos como sinónimos de Inteligencia Artificial. Sin embargo el espectro de las técnicas de IA es mucho mayor. En concreto, hay un área donde disponemos de producto propio: el procesamiento de lenguaje natural, donde combinamos lo mejor de los dos mundos: los sistemas con capacidad de aprendizaje automático (basados en redes neuronales o en otros algoritmos) y los basados en tecnologías semánticas.

¿Tenéis ya algún caso de uso del que podáis hablarnos?

Nuestras soluciones permiten discernir, por ejemplo, dentro de una historia clínica o de un informe médico, dónde se puede estar haciendo referencia a un posible efecto adverso de un medicamento o a un episodio de interacción entre dos medicamentos, o a la adherencia a un tratamiento por parte del paciente.

Otro escenario distinto es el análisis de la Voz del Paciente. Llamamos así al feedback que los pacientes proporcionan con respecto al trato y al tratamiento que reciben por parte de los hospitales o de los profesionales, o a su experiencia sobre el uso de algunos medicamentos. Estas opiniones pueden ser espontáneas, emitidas en foros especializados o en diferentes medios sociales, recogidas a través de encuestas de satisfacción o servicios de atención al paciente, o bien tramitadas como reclamaciones oficiales.

En todos los casos, nuestra tecnología semántica permite la identificación automática de “insights”, información valiosa para un proceso. Para ello, disponemos de analizadores y de un lenguaje de reglas para expresar que queremos localizar en el texto expresiones en las que un “Efecto adverso X” apareció al cabo de un “Tiempo Y” después de comenzar un tratamiento con el “Medicamento Z”. Nuestra búsqueda de patrones semánticos es además robusta frente a errores tipográficos o procedentes de procesos ruidosos de reconocimiento de caracteres (OCR) o de transcripción de voz a texto.

¿En qué consisten vuestros planes de crecimiento?

Konplik es rentable desde el primer día, al haber transferido la tecnología específica de procesamiento de lenguaje en salud, el personal especializado y los clientes de MeaningCloud en el sector salud, farmacéutico y de las ciencias de la vida.

Nuestros planes de crecimiento incluyen:

  • Hacer visible y reconocible la marca Konplik Health como un referente en la utilización de la Inteligencia Artificial en estas industrias.
  • Expandir nuestra actividad comercial, con foco en el mercado americano.
  • Profundizar en la integración de nuestra tecnología con sistemas de gestión de pacientes e historia clínica electrónica.

Como parte del ecosistema de Sngular, nos sentimos orgullosos de colaborar también con el área de Inteligencia Artificial de Sngular en distintas iniciativas. Esperamos que esta nueva marca nos ayude a avanzar en esta colaboración.

Artículo realizado en colaboración con Eduardo Valencia Data Analytics Manager en Konplik Health.

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10 buenas noticias sobre CRISPR

Publicado el 24 enero, 2019

Han pasado dos años desde que os dimos a conocer CRISPR como una de las tecnologías del ámbito de la genética con más potencial para impactar en el futuro de la humanidad. Desde entonces esta tecnología ha ido evolucionando y se han producido muchas noticias positivas sobre ella, pero también una negativa: su utilización para la clonación de embriones humanos. Esto puede haber creado mala imagen de la tecnología, pero no deberíamos quedarnos con esa sensación, ya que al mismo tiempo hay muchas cosas buenas que también vale la pena conocer. Y es de esto de lo que vamos a hablar en este artículo de Futurizable, destacando 10 buenas noticias sobre CRISPR que se han producido en los últimos meses.

1. CRISPR ayudará a curar a los afectados por la amaurosis congénita de Leber

Editas Medicine usará CRISPR para curar a personas ciegas afectadas por la enfermedad amaurosis congénita de Leber, una condición hereditaria que es la mayor causa de ceguera heredada en Estados Unidos, donde de cada 100.000 nacidos, dos la padecen. La amaurosis congénita de Leber afecta a la retina y produce la ceguera temprana, debido a una mutación en uno de los 22.000 genes que hay en cada célula humana: el CEP290. La Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) aprobó un ensayo clínico para aplicar la técnica de edición genética a 15 niños y adultos afectados por esta enfermedad. En este ensayo se va a aprovechar un mecanismo de reparación de ADN conocido como reparación dirigida por homología, o HDR, donde se proporciona una plantilla de ADN que puede ser usado por la célula para construir ADN reparativo. Gracias a esto se produce el reemplazo de una secuencia genética defectuosa por la correcta. Para ello será utilizada la terapia denominada EDIT-101, basada en la tecnología CRISPR como una especie de tijeras microscópicas teledirigidas que tienen la capacidad de dirigirse a la mutación y reparar las células de la retina.

2. La tecnología CRISPR podría ayudar a solucionar el grave problema de la resistencia a los antibióticos

Muchos científicos coinciden en destacar la resistencia a los antibióticos como uno de los grandes problemas a los que nos vamos a enfrentar los humanos en los próximos años. También coinciden en indicar que una de las razones de la pérdida de efectividad de determinados antibióticos, por la capacidad de las bacterias para volverse resistentes a los mismos, se debe en parte al abuso que se ha hecho en los últimos años cuando se han aplicado antibióticos sin necesidad, nos hemos estado automedicando con antibióticos sin la supervisión de un médico o incluso los ganaderos han estado atiborrando a los animales a antibióticos para mejorar su rendimiento a nivel económico. Frente a esta problemática tan grave, una posible solución puede venir gracias a CRISPR, por medio de la investigación que realiza Jason Peters con su equipo de la Universidad de Wisconsin-Madison, que han desarrollado una nueva técnica a la que han llamado Mobile-CRISPRi. Esta permite conocer mucho mejor cómo actúan los antibióticos una vez que entran en contacto con las bacterias, de forma que se podrá conseguir diseñar nuevos antibióticos a los cuales las bacterias no se vuelvan resistentes.

3. CRISPR GO es una nueva técnica que va a permitir conocer mejor cómo funciona el ADN

Científicos del laboratorio Stanley Qi de Standford, liderados por Haifeng Wang, están trabajando en la aplicación de la tecnología CRISPR GO como una evolución de CRISPR que permite modificar la posición del ADN dentro del núcleo celular. Gracias a las investigaciones realizadas han podido comprobar que la posición en la que se encuentra el ADN dentro del núcleo resulta importante para el desarrollo de los telómeros, lo cual a su vez influye en cómo las células envejecen e incluso cómo reaccionan ante determinadas enfermedades. En concreto en esta investigación han comprobado que cuando el ADN se sitúa en un lugar concreto del núcleo se ralentiza o detiene el crecimiento celular, pero si se hace en otro lugar, en concreto cerca de los Cuerpos de Cajal, la célula crece y evoluciona de manera más rápida. Por lo tanto, gracias a esta nueva técnica se dispone de una nueva forma de alterar la organización del genoma, lo cual nos podría ayudar a entender mejor el funcionamiento del núcleo celular y conducir a un mayor control sobre la actividad genética, con el fin de ralentizar el envejecimiento o prevenir enfermedades.

4. Editores de Bases es una evolución de CRISPR que permite evitar alguno de sus fallos

David Liu lidera una investigación a través de la que se ha desarrollado una nueva técnica basada en CRISPR que permite evitar alguno de los fallos que esta presenta cuando se pone en práctica. En concreto, la técnica llamada Editores de Bases presenta la capacidad de editar una sola letra en los pares de bases nitrogenadas de las que está formado el ADN, y también proporcionan la capacidad de editar pares de bases de ARN individuales en células humanas. Así, esta técnica se puede considerar como un nuevo editor genético que funciona como una máquina molecular y que, de una manera programable, irreversible, eficiente y limpia permite corregir mutaciones en el genoma de las células vivas. Adenine Base Editor es una variable de esta técnica que permite hacer ediciones de ADN mucho más nítidas, reorganizando los átomos de adenina para que se asemejen a guanina (G), lo que provoca que los pares de bases A-T se conviertan en G-C.

5. Utilizan una modificación de CRISPR para desarrollar una nueva forma de luchar contra la obesidad

Jonathan Weissman ha liderado a un grupo de científicos de la Universidad de San Francisco para desarrollar una variante de CRISPR a la que han denominado CRISPRa, que tiene la capacidad de producir cambios genéticos sin que sea necesario cortar el ADN, sino promoviendo una mayor expresión de genes que, por un motivo u otro, no se están expresando correctamente. De esta forma, gracias a la nueva técnica se han llevado a cabo experimentos en los que, por ejemplo, se ha logrado normalizar el apetito en ratones con una mutación genética que, de otro modo, les habría conducido a una obesidad severa. Esto ha sido posible gracias a la intervención sobre los genes SIM1 y MC4R, que están implicados en los procesos de regulación del apetito y la saciedad. Los científicos que han desarrollado esta técnica consideran que tiene ventajas sobre CRISPR, ya que permite evitar que se produzcan efectos sobre regiones no deseadas del ADN.

6. Gracias a CRISPR podremos luchar contra parásitos que producen enfermedades a los humanos

Un equipo internacional de investigadores liderado por científicos de la Universidad George Washington ha utilizado con éxito la herramienta de edición de genes CRISPR con el objetivo limitar el impacto en la salud de las personas ocasionado por los gusanos parásitos responsables de la esquistosomiasis y las infecciones de la gripe hepática, que pueden causar un espectro diverso de enfermedades. Gracias a esta investigación en concreto se han podido desactivar varios genes del gusano de agua dulce S. mansoni, causante de la enfermedad esquistosomiasis, que genera graves problemas de salud, como daños en el hígado y riñones, infertilidad y cáncer de vejiga.

7. La tecnología CRISPR está siendo usada para mejorar el cultivo de arroz

Todos somos conscientes de la importancia que tiene la mejora en los cultivos de plantas como el arroz, para seguir avanzando en la mejora de la problemática del hambre en los países en vías de desarrollo y para afrontar el reto que supone el gran aumento de la población a nivel mundial. Es por esto que resultan tan relevantes avances como el que realiza el científico Venkasetan Sundaresan con su equipo de investigación de la Universidad Davis de California, que estudian sobre la reproducción asexual del arroz, por medio del desarrollo de semillas que se clonan de manera autónoma. Para ello trabajan con la variedad de arroz Kitaake y gracias a CRISPR han sido capaces de modificar los procesos habituales de reproducción de la planta para que ocurra de manera asexual, como se ha estado produciendo hasta el momento en este cultivo. De esta forma, las características de los híbridos que se han ido consiguiendo a lo largo del tiempo para este cultivo, se pueden mantener indefinidamente, lo cual ofrece importantes ventajas en la forma en la que se produce este proceso en la actualidad.

8. Gracias a CRISPR logran evitar que la patata se oxide al entrar en contacto con el aire

Científicos del Laboratorio de Agrobiotecnología del INTA en Argentina, liderados por Sergio Feingold, han utilizado la tecnología CRISPR para modificar el gen que controla la producción de la enzima polifenol oxidasa, responsable de provocar el oscurecimiento de los tubérculos cuando son cortados y expuestos al aire, debido a la oxidación de diferentes compuestos fenólicos con la consecuente transformación a pigmentos oscuros antinutricionales no deseables para la calidad de este alimento. Gracias a la tecnología CRISPR será posible eliminar la enzima polifenol oxidasa, lo cual ayudará a mejorar la producción de la planta, evitando las pérdidas que se producen en la recolección del alimento y su manipulación posterior, que obliga a desechar una parte del producto que ahora se podrá aprovechar.

9. CRISPR puede ayudar a mejorar la productividad en el cultivo del tomate

El científico Duoduo Wang de la Universidad de Nottingham en el Reino Unido dirige una investigación en la que se utiliza la tecnología CRISPR para editar los genes PL, PG2a y TBG4, que están relacionados con la maduración de la fruta en el tomate, debido a cambios en las características de la cutícula y la pared celular. Como la vida útil del tomate se ve afectada por el ablandamiento, resulta importante en el proceso de maduración, el desarrollo del sabor, el almacenamiento de la fruta y la transportabilidad del cultivo. Por lo tanto gracias a esta investigación y la capacidad que tiene esta técnica para modificar los genes, será posible introducir mejoras en este cultivo que hagan que aumente su productividad.

10. ¡CRISPR también está siendo usado para crear tomates picantes!

Y para terminar con esta recopilación de avances que se están produciendo gracias a la tecnología CRISPR vamos con una noticia divertida. ¿A quién no le gusta un buen chile o pimiento picante? En los últimos años la comida mexicana y la japonesa han hecho mucho por popularizar los sabores picantes. Así se entiende que científicos brasileños, liderados por Agustín Zsögön de la Universidad Federal de Viçosa en Brasil, estén trabajando en modificar genéticamente la planta del tomate para que sea capaz de fabricar capsaicinoides, que son las moléculas que hacen que los chiles sean picantes. La principal razón por la que se está llevando a cabo esta investigación es porque el cultivo de tomate resulta más sencillo de realizar y es más productivo que el de pimiento, por lo tanto se podría conseguir los capsaicinoides de una manera más económica, de cara a ser aprovechados en algunos usos alternativos como es el de la producción de analgésicos.

Conclusión

Como hemos podido comprobar, a través de estas 10 técnicas basadas en CRISPR, su aplicación va mucho más allá de la edición genética, ya que se trata de una tecnología que ofrece una gran utilidad para ayudar a los científicos a entender el funcionamiento del ADN y otros aspectos a nivel celular. Esto resultará muy beneficioso para mejorar la investigación de muchas enfermedades, en el desarrollo de medicamentos y, en general, en todo lo relativo al avance de la biotecnología.

Por lo tanto es importante que, pese a la crisis de reputación que ha sufrido esta tecnología en los últimos meses debido a su utilización para la modificación genética de embriones humanos, la comunidad científica y la sociedad en general siga apostando por su desarrollo, buscando un consenso en lo relativo a cómo debe aplicarse en el ser humano, pero sin que esto pueda lastrar la parte de investigación que puede resultarnos tan valiosa en el futuro.

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10 historias sobre Bacterias

Publicado el 31 mayo, 2018

Se estima que en el cuerpo humano sano habitan más de 10.000 especies de bacterianas diferentes, de las cuales menos del 1% pueden ser potenciales patógenos. Entonces ¿porque qué cuando hablamos de bacterias tendemos a pensar sobre ellas de manera negativa? Aunque los científicos no parecen ponerse de acuerdo, el número de bacterias que habitan en nuestro cuerpo, puede igualarse al número de nuestras células, incluso algunos estudios hablan de que en nuestro cuerpo puede haber hasta 10 veces más bacterias que células humanas. Por eso a algunos microbiólogos les gusta decir que somos mitad humano mitad bacteria. Lo que si que es cierto es que nuestra vida es posible gracias a una simbiosis con las bacterias, especialmente aquellas que habitan en nuestro intestino y nos ayudan a dirigir los alimentos o que tienen la capacidad de generar las vitaminas que nuestras células no son capaces de sintetizar. A esa comunidad de bacterias que habitan en nuestro cuerpo se le denomina Microbiota. Sigue leyendo -> 10 historias sobre Bacterias

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Los sectores en los que la Inteligencia Artificial va a tener un mayor impacto

Publicado el 06 octubre, 2017

Desde que se inventó la calculadora electrónica y posteriormente las primeras computadoras, la humanidad ha estado aprovechando al máximo las posibilidades que nos ha ofrecido la tecnología para la realización de cálculos, el procesamiento de datos y muchas otras labores, que aunque podíamos realizar con nuestra propia mente, preferimos no hacerlo por su complejidad, lentitud o por resultar demasiado tediosas. De esta forma cada vez hemos delegado en la máquina más labores, hasta el punto de que se han convertido en imprescindibles para la mayoría de nosotros, a la hora de realizar muchas de las actividades intelectuales necesarias para nuestra vida a nivel personal o profesional.
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