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IBM y Broad Institute lanzan un proyecto para predecir enfermedades cardiovasculares

El proyecto de tres años apunta a producir modelos de IA que puedan analizar datos genómicos, registros de salud y biomarcadores para predecir la aparición de ataques cardíacos y otras afecciones comunes.

salud y tecnología

IBM Watson Health anunció que está ampliando su asociación con el Broad Institute , el centro de investigación dirigido por MIT y Harvard, para intentar construir modelos algorítmicos que puedan ayudar a los médicos a predecir las enfermedades cardiovasculares. Al combinar los datos genómicos con los datos clínicos (incluidos los registros de salud existentes y los biomarcadores de los pacientes), el proyecto debería conducir a una puntuación más robusta. Además, todos los conocimientos y las herramientas estarán disponibles para la comunidad de investigación, incluidos los métodos para calcular el riesgo de un individuo de desarrollar enfermedades comunes basadas en millones de variantes en el genoma.

"Estoy entusiasmado de aprovechar los avances que hemos logrado en la puntuación de riesgo poligénico utilizando una gran cantidad de datos genómicos", dijo Sekar Kathiresan, director del Centro de Medicina Genómica del Hospital General de Massachusetts (MGH) y miembro del instituto y director de La Iniciativa de Enfermedades Cardiovasculares en el Instituto Broad. “Al unir los datos clínicos con los datos genómicos, existe una oportunidad excepcional para hacer que el puntaje de riesgo poligénico sea más sólido y poderoso, y en última instancia, transformador para la atención del paciente. Tal transformación nunca podría ocurrir sin este tipo de asociaciones".

En los últimos años, los científicos del Instituto Broad, MGH y la Escuela de Medicina de Harvard han avanzado un nuevo tipo de análisis del genoma llamado puntaje de riesgo poligénico. Las puntuaciones pueden identificar subgrupos de la población que tienen un riesgo significativamente mayor de desarrollar enfermedades comunes graves, como la enfermedad de las arterias coronarias, la fibrilación auricular o el cáncer de mama.

Durante un período inicial de tres años, los investigadores trabajarán en la construcción de algoritmos para identificar condiciones de salud específicas como paro cardíaco y fibrilación auricular. Desarrollarán herramientas que pueden integrar diversos tipos de datos para el modelado, así como la capacidad de aplicar modelos a pacientes de diferentes sistemas de salud. Por último, deberán asegurarse de que las ideas obtenidas puedan explicarse adecuadamente a los médicos y pacientes.

IBM y el Instituto Broad han trabajado juntos en iniciativas similares. En 2016, comenzaron un proyecto de cinco años y 50 millones de dólares utilizando el aprendizaje automático y la genómica para comprender mejor por qué los cánceres se vuelven resistentes a las terapias.



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Fernando Rubio Román, CTO de Microsoft España. TECNOLOGÍA
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