Por Gema Puerto
31 de octubre de 2023La Inteligencia Artificial no es el futuro, es el presente. Por eso, el grupo sanitario Ribera forma parte, desde hace varios meses, del equipo de trabajo del proyecto europeo ODELIA, cuyo objetivo es desarrollar un modelo avanzado de Inteligencia Artificial, que incluya un intercambio seguro de datos, en este caso para crear modelos predictivos y de seguimiento aún más personalizados para el cáncer de mama. El proyecto es una herramienta común, que permitirá intercambiar información de gran valor sin compartir los datos de las pacientes.
Como han explicado la directora de la Fundación Ribera Salud, Mercedes Gonzalbo y Julia Camps, directora del área de la Mama del grupo Ribera, “el próximo paso es que todos los integrantes empecemos a cargar imágenes y datos, para ayudar a aprender al modelo de IA”.
El prestigio internacional del Área de la Mama del grupo Ribera, liderado por la doctora Camps, y el gran número de pacientes atendidos en las unidades de mama de los hospitales Ribera, convierten al grupo en un partner estratégico de este proyecto europeo. “ODELIA ayudará a mejorar los tratamientos individualizados de los pacientes y también será una herramienta para ayudar a predecir la enfermedad. Además, reducirá la incertidumbre sobre la evolución del cáncer de mama, gracias al modelo de predicción, así como la respuesta a los fármacos, lo que permitirá personalizar antes y con más certeza el tratamiento de las pacientes”, explica la doctora Camps.
El proyecto ODELIA es una solución descentralizada de aprendizaje automático en enjambre que permite que varios colaboradores compartan información sin compartir los datos en sí de las pacientes, protegiendo la privacidad y la seguridad de los mismos, y permitiendo sin embargo que todos los colaboradores se beneficien del aprendizaje colectivo. “Cuando las organizaciones sólo tienen acceso a sus propios datos, sus modelos de IA evolucionan basándose únicamente en la información sobre las personas con las que la organización ha trabajado o trabaja, lo que crea un sesgo en los modelos. Con el aprendizaje en enjambre, una organización puede combinar sus datos con los aprendizajes de otras organizaciones, aumentando la precisión y reduciendo el sesgo”, explica la directora de la Fundación Ribera Salud.
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