Partiendo de la base de que la medicina de precisión es clave a la hora de aumentar el éxito de los tratamientos, la startup biotecnológica española KeyZell, en alianza con la tecnológica Iakan, ha presentado una solución de Inteligencia Artificial capaz de recomendar a los profesionales médicos tratamientos personalizados contra el cáncer de pulmón y mama, teniendo en cuenta las características individuales de cada paciente y su tipo de cáncer.
¿Qué hace KEYZELL OPS?
Según explican desde la compañía, esta nueva biotecnológica ayuda a los oncólogos a tomar decisiones más precisas permitiendo una medicina personalizada, logrando reducir la reincidencia, la sobremedicación, el tiempo de hospitalización, los costes de los tratamientos, el seguimiento a través de todas las fases clínicas, y, sobre todo, repercute de forma positiva en la calidad de vida de los pacientes.
¿Cómo funciona?
Se basa en un sistema de Machine Learning en continuo aprendizaje, que se alimenta de miles de datos procedentes de historias clínicas, creando modelos de aprendizaje automático a partir de la experiencia médica recogida durante años, que se encontraba desaprovechada dada la dificultad de manejar tal volumen de datos de forma efectiva, con el fin de optimizar la toma de decisiones.
¿De dónde toma los datos?
OPS, cuya propiedad industrial ha sido obtenida gracias al equipo de KEYZELL, ha sido entrenada con la ayuda de la tecnológica Iakan a partir de millones de datos sobre el cáncer, de diferentes cohortes de todo el mundo. KEYZELL OPS ha sido ya entrenado con más de 100.000 registros.
Incluye reconocimiento de imágenes de diagnóstico y considera más de 30 variables de datos clínicos, que van desde datos del tumor, órgano, estado, junto a la lectura de secuenciación con biomarcadores, entre otros, lo que posibilita predecir cuál es el fármaco y/o combinación de fármacos con mayor porcentaje de éxito.
¿Funciona con todos los tipos de cáncer?
Actualmente, KEYZELL OPS está disponible para Cáncer de mama y Cáncer de pulmón. En el primer caso se trata de un modelo de Machine Learning de predicción de supervivencia creado a partir de registros de cáncer de Mama de pacientes de Estados Unidos (TCGA) y en el Hospital de Puebla en México; y, en el segundo, un modelo de predicción de efectividad y toxicidad, con registros de cáncer de pulmón de hospitales de España.
Además, KeyZell tiene abiertas diversas líneas de investigación y entrenamiento para otros tipos de cáncer, y se encuentra desarrollando una versión todavía más avanzada de KEYZELL OPS para medicina de precisión multiómica, con un modelo de seguridad basado en tecnología Blockchain.
Fuente: Nota de Prensa KeyZell