| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA EN PATOLOGÍA RESPIRATORIA | | Autor/a | Morena Valles, Diego | | Departamento | Medicina y Especialidades Médicas | | Director/a | Izquierdo Alonso, José L | | Fecha de defensa | 17-06-2024 | | Calificación | Sin especificar | | Programa | Ciencias de la Salud (RD 99/2011) | | Mención internacional | No | | Resumen | En la última década se han desarrollado nuevas tecnologías que cambiarán a corto-medio plazo nuestra actividad sanitaria diaria. Somos testigos actuales del avance en los distintos campos de la atención sanitaria, investigación y gestión clínica, iniciándose una nueva era de innovación hacia una medicina cada vez más personalizada. Destaca entre ellos el uso de la inteligencia artificial (IA) y el Big Data, los cuales juegan un papel protagónico en dicho enfoque, plasmándose en la literatura científica con un importante incremento de publicaciones sobre estos avances y sus repercusiones.
De la mano de esta tecnología se han creado nuevas herramientas para el diagnóstico, seguimiento e incluso tratamiento de patologías médicas. El auge de estas aplicaciones se ha visto apoyado por la digitalización cada vez más frecuente de la información en el entorno sanitario. El uso de esta tecnología, lleva a la vanguardia la investigación epidemiológica, creando con alta velocidad información de calidad, sobre todo cuando esta es escasa.
En este escenario, la presente tesis doctoral busca justificar la aplicabilidad de técnicas basadas en Big Data e IA en los trastornos neumológicos. Este método puede contribuir no solo a mejorar la salud de los pacientes con patología respiratoria de forma individual, sino también a proporcionar información rápida, imparcial, no sesgada y actualizada para la toma de decisiones sanitarias.
En esta tesis doctoral se plantean varios escenarios clínicos neumológicos en los cuales la IA puede ser de ayuda. Los resultados, además de proporcionar información de calidad, podrán utilizarse para monitorizar estrategias en tiempo real para la implementación de planes de mejora de manera realista, sin depender de registros o auditorias que requieran largos periodos de tiempo.
Las vías de estudio que se plantean para esta tesis doctoral son las siguientes, desarrolladas a través de cuatro artículos científicos:
- Diagnóstico y características de los pacientes con fibrosis pulmonar idiopática (FPI), conociendo sus comorbilidades y tratamiento.
- Situación real de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) en nuestra población de estudio.
- Impacto de la pandemia COVID19 en diferentes enfermedades respiratorias, tales como tuberculosis (TBC) pulmonar, asma o EPOC.
- Dar una respuesta rápida ante las posibles implicaciones del virus herpes zoster (HZ) en las principales patologías respiratorias, tras la reciente comercialización de la vacuna frente a dicho virus.
En relación al diseño, se trata de estudios observacionales retrospectivos y no intervencionistas realizados con la información de todos los registros e historias clínica electrónicas (HCE) del sistema de Salud de castilla-La Mancha (SESCAM). El periodo de estudio fue diferente en los cuatro trabajos realizados, todos ellos comprendidos entre los años 2012 a 2021. La población total de estudio dependió del periodo de tiempo seleccionado, llegando a ser incluidos un total de 3 039 302 sujetos en el trabajo de mayor duración y 2 602 608 en el de menor tiempo.
En cuanto a la selección de los pacientes se realizó dependiendo de las variables que se quisieron analizar, ya sea pacientes con diagnóstico de FPI, TBC pulmonar, EPOC o afectados por HZ. En cada uno de los artículos que se presentan en esta tesis doctoral se ha descrito específicamente cómo se realizó dicha selección y el rango de edad de ellos.
La metodología empleada se basó en el uso de IA y Big Data para el análisis y procesamiento, con tecnología EH READ, del lenguaje natural o texto libre presente en las HCE. Este motor lingüístico, denominado Savana Manager 3.0, es capaz de transformar y ordenar toda esta información, y así poder analizar de una forma más sencilla estos datos para su uso en la investigación. Todos los estudios fueron aprobados por el Comité de Ética de la Investigación del área de salud de Guadalajara. No se aportó el consentimiento informado a los pacientes ya que según la normativa europea al tratarse de estudios observacionales retrospectivos no se requiere aportar dicha documentación.
En cuanto a los resultados de los artículos:
- Primer artículo (Título: Clinical profile of patients with idiopathic pulmonary fibrosis in real life): En situación de vida real, sin presentar sesgos de selección como ocurre frecuentemente en estudios basados en registros, se estudió las características de la población FPI en nuestra región. Estos pacientes fueron mayoritariamente varones con una edad superior a 70 años, aunque aquellos que presentaron antecedentes familiares de FPI fueron un 12%, más jóvenes y principalmente mujeres. El 45% estaban bajo algún tratamiento antifibrótico, y se completó el estudio diagnóstico radiológico o histológico en aquellos pacientes con una edad significativamente más joven. Esta información ayuda a mejorar el conocimiento de la situación de la FPI y poder monitorizar de forma continua la evolución de esta enfermedad.
- Segundo artículo (Título: Chronic Respiratory diseases as a risk factor for Herpes Zoster infection): En este estudio se analizan diferentes patologías como posibles factores de riesgo de desarrollo de HZ, identificándose algunas de las enfermedades respiratorias más prevalentes. En práctica clínica habitual, el asma, EPOC y cáncer de pulmón, se asocian con un mayor riesgo de desarrollar HZ, y las dos últimas de neuralgia postherpética (NPH). Estos resultados destacan la importancia de la prevención del HZ y sus complicaciones en pacientes con enfermedades respiratorias crónicas, incluyendo las estrategias de vacunación específicas. La identificación de poblaciones de riesgo mediante el uso de IA refuerza la eficacia y precisión en la planificación de programas de prevención.
- Tercer artículo (Título: Impact of the COVID-19 pandemic on the epidemiological situation of pulmonary tuberculosis. Using Natural Language Processing): El impacto significativo de la pandemia COVID-19 en el diagnóstico y seguimiento de pacientes con diversas patologías se evidenció debido a la sobresaturación de los servicios hospitalarios. Este estudio analizó, gracias a grandes bases poblaciones, el impacto de la pandemia sobre el diagnóstico de TBC pulmonar, objetivándose un descenso durante el primer año de la pandemia de los diagnósticos de esta enfermedad. Se estudió también el riesgo de coinfección, siendo más frecuente en mujeres, sin presentar mayor comorbilidades ni síntomas en comparación con los pacientes con TBC aislada.
- Cuarto artículo (Título: The Clinical profile of patients with COPD is conditioned by age): El último artículo busca comprender gracias a la IA, en una población amplia en situación de vida real, la situación integral de la EPOC en nuestro medio, para así poder identificar nuevos objetivos terapéuticos y preventivos tempranos de esta enfermedad. En él se obtuvieron unos resultados que demuestran que la EPOC es una enfermedad que afecta principalmente a varones de edad avanzada con importantes comorbilidades que llegan a ser decisivas en el curso de la enfermedad.
En conclusión, la aplicación de la IA en la actualidad posibilita abordar interrogantes que anteriormente resultaban difícilmente accesibles mediante la investigación convencional, proporcionando así un mayor entendimiento de las diversas patologías respiratorias. |
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