Según datos de la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades crónicas son las responsables del 63% de las muertes en Europa. Pero según esa misma fuente, la eliminación de los riesgos más importantes permitiría prevenir las tres cuartas partes de la carga atribuible a enfermedades cardiovasculares, accidentes cerebrovasculares, diabetes, y cáncer. Ante este contexto, las TIC se posicionan como la solución para alcanzar una mayor calidad en nuestros sistemas de salud.

El proyecto BIGSALUD, un proyecto cofinanciado el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el que ITI lleva trabajando desde 2019, está orientado a desarrollar técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial en el sector sanitario con un objetivo claro: mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades crónicas. Al mismo tiempo, estas tecnologías posibilitarán la optimización de procesos para reducir tiempos y costes asistenciales contribuyendo así a la sostenibilidad de los sistemas sanitarios en Europa. 

BIGSALUD se enmarca en el área de la Bioinformática y tiene como finalidad combinar de forma innovadora el uso de servicios de infraestructura de Big Data a nivel de almacenamiento y procesamiento distribuidos e Inteligencia Artificial, para aportar soluciones novedosas a los problemas relacionados con la medicina de precisión. En el proyecto se combinan conjuntos de datos procedentes de diversas fuentes que permitan construir modelos predictivos como sistema de soporte a la decisión clínica y hospitalaria. Las fuentes de datos que se toman como base son, entre otras: la Historia clínica, Información genómica, Imágenes médicas, farmacia, hábitos de vida, etc. Se avanzará en la aplicación de técnicas procedentes del Machine Learning que han demostrado su eficiencia en otros ámbitos como la biometría, el reconocimiento de texto manuscrito o la traducción automática, para su transferencia en el sector sanitario de la Comunitat Valenciana como base de su necesaria optimización que permita un ahorro de costes y un aumento de la productividad de los profesionales que redunde a su vez en un mejor servicio a los ciudadanos. 

El objetivo de BIGSALUD4 es consolidar y ampliar el trabajo realizado en los proyectos de BIGSALUD1, BIGSALUD2 y BIGSALUD3. Durante la ejecución de los mismos, se identificaron una serie de retos clínicos en los que aplicar técnicas de Machine Learning podría aportar valor. Entre los retos identificados se presentan algunos ejemplos que pretenden abordarse, aunque no tiene porqué limitarse a estos, clasificados de acuerdo a la naturaleza de los datos que se utilizarían para abordarlos: análisis de datos clínicos u ómicos; pronóstico de reingreso no programado de pacientes crónicos; pronóstico de respuesta de tratamiento en Leucemia Mieloide Aguda, y pronóstico de evaluación clínica de pacientes con COVID19. Así como el análisis de imagen médica, caracterización de tejidos de mamografías digitales y su influencia en el desarrollo de cáncer de mama.