El Hospital Puerta de Hierro, dependiente de la Comunidad de Madrid, aplicará la inteligencia artificial y el análisis masivo de datos, conocido como "big data", para estudiar en 18.000 pacientes de cáncer de larga supervivencia cómo es su vida tras el tratamiento, detectar sus necesidades, elevar su calidad de vida y predecir posibles complicaciones.
Son aspectos a los que no siempre se presta la suficiente atención y no hay un protocolo de seguimiento, pese a que cada año se curan más personas y, por tanto, se cuenta con un mayor número de largos supervivientes. Se utiliza esta expresión para hacer referencia a aquellos que ya no reciben tratamiento y que al menos han transcurrido cinco años desde su diagnóstico.
Parte del programa europeo Horizonte 2020
El Puerta de Hierro lo hará gracias al proyecto de investigación Clarify, dotado con 4,8 millones de euros y en el que participan Irlanda, Portugal, Reino Unido y Grecia. Será la primera vez que un servicio de oncología de un hospital español coordine un proyecto del programa europeo Horizonte 2020, el mayor instrumento de financiación de la UE en este ámbito (80.000 millones, 2014-2020).
Los tratamientos "cada vez tienen más éxito y nos planteamos qué ocurre con los pacientes que viven más tiempo; aumentamos su supervivencia pero no nos preocupamos lo suficiente de qué pasa después", ha explicado el jefe de servicio de Oncología médica del centro, Mariano Provencio, durante la presentación del proyecto, al que ha asistido el consejero de Sanidad de la Comunidad de Madrid, Enrique Ruiz Escudero.
La iniciativa se centrará en los pacientes con cáncer de pulmón, mama y linfomas, dada su prevalencia y larga supervicencia. El modelo actual de seguimiento de estos pacientes no cubre necesidades a medio y largo plazo, tales como físicas, funcionales, psicosociales o económicas, que tienen un grave impacto en su calidad de vida.
Identificar las necesidades de los pacientes
Este proyecto pretende identificar estas necesidades en cada tipo de paciente, según su riesgo de complicaciones a largo plazo o recaídas, y adaptar el seguimiento de cada paciente de manera personalizada.
Según el consejero, estudiar "las cuestiones físicas, psicosociales y funcionales permitirá conocer cómo se comportan estas personas en su día a día y evaluarlo después con el 'big data' y la inteligencia artificial", así como "establecer predicciones".
Se trata de identificar a los pacientes con mayor riesgo de toxicidad, problemas a largo plazo no relacionados con el tumor, como sociales y adaptativas (calidad de vida, actividad sexual...) e intentar prevenir las complicaciones en colaboración con las asociaciones de pacientes, ha añadido el doctor Provencio.
También se analizará cómo optimizar las pruebas -"¿Hacemos muchas, hacemos pocas, hacemos las debidas?"-; detectar cosas que le pasan al paciente de las que "quizá no somos conscientes suficientemente"; y qué vida siguen: "Cómo trabajan, qué actividad tienen, su integración en la sociedad...". El análisis permitirá que al final del proyecto de tres años de duración "hagamos una reflexión de qué cosas se pueden hacer o cambiar".
