La apuesta por las TIC es un factor clave a la hora de afrontar eficientemente muchas de las necesidades sociales con el fin de mejorar las condiciones de vida de las personas. ITI, centro tecnológico privado especializado en TIC, lleva años centrando su actividad tecnológica en un objetivo prioritario: vivir más y vivir mejor. A través de distintos proyectos y el desarrollo de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), ITI está transformando los sistemas de salud, contribuyendo a la lucha contra el cáncer en sus diversas formas.

El trabajo de ITI se ha dividido entre el apoyo a la investigación oncológica, como en la búsqueda de la mejora del trabajo diario de los equipos médicos. Precisamente este es el objetivo del proyecto PANAKEIA en el que colaboran entidades como ACERNET, LABERIT, o IIS La Fe.

A través de la creación de un software basado en modelos de IA se podrá alertar sobre el potencial desarrollo de un cáncer de mama, anticipar las complicaciones que podrían aparecer si se administra un primer tratamiento para un paciente recién diagnosticado de leucemia, o evitar reingresos hospitalarios no programados.

En el caso particular del cáncer de mama, concretando los posibles escenarios en los que PANAKEIA ofrece un aporte de valor novedoso para el sector, cabe destacar la posibilidad de usar un modelo que realice automáticamente la lectura de una mamografía, estableciendo el área de tejido denso y prediciendo el riesgo de padecer cáncer de mama.

Las posibilidades que ofrece PANAKEIA, sin duda, facilitarán el trabajo de los equipos sanitarios. Con este objetivo entre ceja y ceja, el trabajo actual se centra en perfeccionar los servicios del software a través de técnicas de Aprendizaje Automático (Machine Learning). Estos trabajos están enfocados, por una parte, en consolidar metodologías para adaptar datos sanitarios gracias a un flujo de trabajo común compartido por médicos y analistas de datos. Por otra parte, se busca la mejora continua de los modelos predictivos gracias a medidas como la industrialización y automatización de los modelos, o su internacionalización y adaptación a distintas culturas e idiomas, consiguiendo, de este modo, abarcar una mayor cantidad de datos.