Ministerio de Ciencia e Innovación

Modelos de Machine learning para resistencias a los antibióticos: nuevo proyecto CIBER a través de la Fundación Soria Melguizo

Jose M Cisneros y Alicia Martínez Ramírez han sido los beneficiarios de las ayudas de la Fundación Soria Melguizo
martes, 12 de diciembre de 2023

La Fundación Soria Melguizo ha concedido una de sus ayudas para el estudio ‘BactHeCom’, liderado por José Miguel Cisneros, investigador del área de Enfermedades Infecciosas del CIBER (CIBERINFEC). El proyecto se centra en desarrollar una herramienta computacional basada en modelos de machine learning para ayudar a la toma de decisiones diagnósticas y de tratamiento ante infecciones graves causadas por bacterias multirresistentes. El otro proyecto que ha sido seleccionado recae en la Universidad Pública de Navarra y tiene como objetivo el desarrollo de una plataforma tecnológica avanzada basada en la inteligencia artificial para la atención personalizada a pacientes con síndrome de fragilidad. Este estudio, Frágil-IA, está liderado por Alicia Martínez Ramírez, también investigadora del CIBERFES.

Estas ayudas, dotadas en la presente convocatoria con 600.000 euros, se entregarán el próximo 21 de diciembre en Madrid, en un acto que se celebrará en la Real Academia Nacional de Medicina.

Machine Learning para optimizar el tratamiento de infecciones resistentes

La primera de estas Ayudas a la Investigación, correspondiente a la Sección I, recayó en el proyecto BactHeCom, liderado por José Miguel Cisneros Herreros, investigador del área de Enfermedades Infecciosas del CIBER (CIBERINFEC) y del Hospital Universitario Virgen del Rocío de Sevilla – Fundación Pública Andaluza para la Gestión de la Investigación en Salud de Sevilla (Fisevi). Este proyecto propone el desarrollo de una herramienta computacional basada en modelos de aprendizaje automático (machine learning) e inteligencia artificial para el análisis de datos clínicos y microbiológicos de pacientes vulnerables que sirva de apoyo para un diagnóstico precoz de las infecciones graves causadas por bacterias multirresistentes y en la selección del mejor tratamiento para las mismas. El objetivo final pasa por mejorar el pronóstico de estos pacientes vulnerables, más susceptible a las bacteriemias, acortando el tiempo de diagnóstico y optimizando el uso de los antimicrobianos.

BactHeCom es un proyecto colaborativo liderado por José Miguel Cisneros Herreros desde el grupo de CIBERINFEC en el Hospital Universitario Virgen del Rocío de Sevilla – Fundación Pública Andaluza para la Gestión de la Investigación en Salud de Sevilla (Fisevi), e implica la participación de otros grupos y personal investigador del CIBERINFEC en el Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba - Fundación para la Investigación Biomédica de Córdoba (FIBICO), en el Hospital Clínico Universitario de Valladolid, en el Hospital Ramón y Cajal, en el IRB Barcelona, en el Hospital Universitario Vall d’Hebron - Vall d´Hebron Institut de Recerca (VHIR), y en el Hospital Universitario San Cecilio de Granada - Fundación Pública Andaluza para la Investigación Biosanitaria de Andalucía Oriental (FIBAO); así como investigadores del área de Epidemiología y Salud Pública del CIBER (CIBERESP) en el Centro Nacional de Epidemiología del Instituto de Salud Carlos III. También colaboran el Grupo de Informática de la Salud Computacional (CISC) del Instituto de Biomedicina de Sevilla y de la unidad de Bioinformática del ISCIII (BU- ISCIII). Así, el proyecto se desarrollará y validará en seis centros hospitalarios de cuatro comunidades autónomas.

Inteligencia artificial para la atención personalizada a la fragilidad

En la Sección II, resultó seleccionado el proyecto Frágil-IA, liderado por Alicia Martínez Ramírez, investigadora de la Universidad Pública de Navarra (UPNA). Frágil-IA tiene como objetivo principal el desarrollo de una plataforma tecnológica avanzada para la atención personalizada de pacientes con síndrome de fragilidad, capaz de optimizar la aplicabilidad de un programa de ejercicio físico en las personas mayores mediante soluciones basadas en la inteligencia artificial.

La combinación de evaluación de movilidad, protocolos de ejercicio personalizados y la capacidad de realizar ejercicios en el hospital y posteriormente en el hogar con supervisión médica mediante inteligencia artificial, ayudará en la comprensión de los procesos involucrados en la mejora de la capacidad funcional de los pacientes frágiles, promoviendo la autonomía y reduciendo la dependencia.

El trabajo permitirá la implementación de módulos de rehabilitación con protocolos de ejercicio durante la hospitalización y de carácter ambulatorio. Además, la plataforma utilizará, a partir de datos recogidos con diversos dispositivos, la Inteligencia Artificial, el Deep Learning y el Machine Learning, para ayudar a los profesionales de la salud en la toma de decisiones clínicas y en el seguimiento del estado de los pacientes.

En el proyecto participan el Grupo de Investigación ‘Álgebra y Aplicaciones’ de la Universidad Pública de Navarra (UPNA); el Nair Center (Navarra Artificial Intelligence Research Center); las unidades de geriatría del Hospital de Ciudad Real, del Hospital Universitario de Albacete, del Hospital Universitario de Getafe y del Hospital Universitario Infanta Leonor; la Fundación ADACEN y la Universidad de Castilla - La Mancha (UCLM).

Con la convocatoria de estas Ayudas, la Fundación Francisco Soria Melguizo pretende promover e impulsar la investigación y el avance del conocimiento biomédico mediante investigaciones de excelencia, innovadoras y con orientación traslacional que puedan contribuir en la lucha contra problemas de salud de la máxima relevancia y que tengan alto impacto social. La convocatoria de 2023 consolida la labor de mecenazgo científico de la Fundación, que ya destinó casi tres millones de euros a distintas iniciativas de apoyo a la investigación y a la divulgación del conocimiento en salud en los ejercicios de 2020, 2021 y 2022.