“Con la IA se podrán utilizar datos SIDIAP para validar modelos de predicción de riesgo y así trabajar su implementación en el sistema de salud”

Hablamos con Maria Aragón, coordinadora del SIDIAP, sobre la evolución de la plataforma, su impacto en la investigación y los retos que tiene por delante.

Empecemos por el principio. Te formaste como ingeniera informática. ¿Siempre habías tenido claro que querías dedicarte a ello?

De pequeña se me daban muy bien las lenguas y la filosofía, tenía facilidad, pero tenía más interés en entender cosas que me suponían un reto personal como mecánica y matemáticas. Por otro lado, mi hermano mayor tenía un ordenador cuando yo todavía estaba en la escuela, y lo tenía amargado instalando programas, jugando y conectándome de mayor a internet para chatear con las vecinas, así que en al elegir bachillerato ya apunté hacia la ingeniera informática.

¿Cómo fue tu llegada al IDIAPJGol y el primer contacto con el SIDIAP?

Trabajaba en la UPC cuando una compañera me comentó que había una plaza de informática en el Institut. Me interesé y, a mí que me gustaban mucho las bases de datos, cuando me contaron lo que era el SIDIAP me pareció que podía encajar. Y dicho y hecho, empecé haciendo de Data Manager y entendiendo lo que es la Atención Primaria de la mano del Dr. Elorza.

¿Cómo ha evolucionado el SIDIAP desde que empezaste a trabajar?

Cuando yo llegué, el SIDIAP era muy joven, había procesos manuales y todavía no se conocía mucho internacionalmente. En España, y en Europa en general, estaba empezando la búsqueda con datos reales(Real World Data).

Ahora, el número de proyectos de investigación con participación catalana, el nivel y el impacto de éstos ha aumentado muchísimo. Gracias a esto también ha crecido el equipo que hay detrás, hemos mejorado la documentación que hacemos llegar a los investigadores e investigadoras y también la tecnología de la que hacemos uso. Por ejemplo, se ha reducido a la mitad el tiempo de actualización de los datos, que ahora son semestrales, se ha mejorado los indicadores de calidad, se ha ampliado las fuentes disponibles para realizar investigación y se ha aumentado los Common Data Models (CDM) internacionales donde participamos.

¿Y cuál crees que ha sido tu aportación personal?

Con los años me considero una buena traductora entre los equipos investigadores y sus necesidades y técnicos. Sin embargo, a nivel personal he trabajado mucho en la automatización y optimización de los procesos tecnológicos del SIDIAP, en la visibilización nacional e internacional de la plataforma y del trabajo del equipo, que es mucho más que dar datos, y en impulsar los proyectos tecnológicos desde casa.

¿Destacarías algún estudio concreto en el que el SIDIAP haya sido clave para dar grandes pasos adelante?

Los datos de SIDIAP se han utilizado en muchos estudios de patologías diferentes que han logrado un gran impacto.

Sí recuerdo especialmente los proyectos contrarreloj que se hicieron al inicio y durante la pandemia de la COVID-19, cuando estábamos todos confinados, donde se caracterizaban a los pacientes primero, las oleadas y las complicaciones derivadas después y, a posteriori, se evaluaba si existían efectos adversos en las vacunas.

Sin embargo antes y después de la pandemia se han realizado estudios con alto impacto como el estudio REGIPREV, el primer proyecto con datos SIDIAP en 2011, el APRES, donde se vio que el uso de antibióticos en algunos casos puede ser contraproducente en cuanto a la resistencia, o el estudio 4E donde se evaluó la efectividad de las estatinas en población mayor.

Se pueden ver todas las publicaciones con SIDIAP en: https://www.sidiap.org/index.php/ca/activitat.

¿Estáis aplicando ya la Inteligencia Artificial (IA) en el SIDIAP?

Si, actualmente colaboramos con investigadores e investigadoras para aplicar algoritmos de IA en proyectos de investigación en Atención Primaria. Trabajamos el texto libre (NLP), hacemos predicciones y estamos desarrollando algoritmos de Deep Learning en las bases de datos para garantizar la pseudo-anonimización.

¿Qué retos crees que la IA permitirá alcanzar en el SIDIAP?

Creo que con IA, y con técnicas de explicabilidad (XAI), podremos encontrar relaciones que no están todavía preconcebidas y esto lo hace muy emocionante. Se podrán utilizar datos SIDIAP para validar modelos de predicción de riesgo y así trabajar en su implementación en el sistema de salud.

Gracias a la IA también será mucho más fácil poder garantizar que los datos solicitados por investigación no tienen riesgos y así poder simplificar su acceso.