El diagnóstico se adelanta al síntoma

Ellas son las promotoras de Naru, una 'startup' que desde el Parque Científico y Tecnológico de Gipuzkoa trabaja para evitar las complicaciones que muchas veces sufren los pacientes oncológicos durante los tratamientos. «Como casi todo el mundo, hemos tenido algún familiar enfermo de cáncer. Y quisimos aportar nuestro conocimiento como ingenieras de telecomunicaciones especializadas en las aplicaciones médicas de la inteligencia artificial para detectar los efectos adversos que los tratamientos oncológicos tienen sobre los pacientes en un punto temprano. Y ayudarles así a que tengan una mejor calidad de vida», explican.

Identificarlos lo antes posible si es que aparecen, pero sobre todo, lo que quieren es intentar evitarlos. Es decir, adelantarse a cualquier complicación. Y se puede. A través de la captura y el análisis de infinidad de datos, la inteligencia artificial permite elaborar con gran rapidez estadísticas que nos dicen qué es lo que sucederá cuando concurran circunstancias ya vistas en casos anteriores. A más datos, predicciones más afinadas.

En el caso de Naru, lo que se analiza es la información reflejada en los historiales de pacientes que han presentado una evolución similar para prever, por ejemplo, qué efectos tendrá en una persona concreta una determinada medicación ya probada en los otros enfermos con los mismo síntomas. El algoritmo se alimenta con cada anotación de los médicos, pero lo hace reconociendo la procedencia de cada información. Es decir, al mismo tiempo que incrementa su capacidad para realizar patrones comunes cada vez más exactos, también segmenta los datos de cada historial para definir (y cuantificar) los riesgos de una persona concreta y permitir a los profesionales darle una atención más eficaz. «Se trata de hacer el seguimiento de pacientes individuales, pero se realiza empleando datos detallados, aunque anónimos, de multitud de personas», resumen.

Pero además, Sánchez y Alberich querían integrar todo ese trasfondo tecnológico «en un producto que llegara al paciente». Es decir, que permitiera a los propios enfermos aportar datos que, inmediatamente y de forma segura, estuvieran a disposición del médico. Ese producto es Step, una app con la que el paciente puede realizar el seguimiento de algunos indicadores –como la temperatura o el nivel de azúcar en sangre– o detallar al médico qué tipo de dolor siente y en qué grado de intensidad. Con esa información, combinada con la aportada por el algoritmo, los doctores pueden decidir adelantar una cita, solicitar nuevas pruebas o incluso realizar un ingreso en principio no programado.

«Se trata de facilitar al equipo médico la toma de decisión clínicas, pero teníamos muy claro que además de los doctores nuestros usuarios iban a ser los pacientes, así que queríamos que fuera una herramienta muy intuitiva, muy visual», explican. De momento, la 'startup' sólo aplica esta innovación a tumores sólidos (los que afectan a órganos, huesos o músculos), pero esperan llevarla también a otro tipo de cánceres y a enfermedades crónicas como la esclerosis. Eider Sánchez y Maider Alberich presentarán los distintos módulos de Step en la cuarta edición de B-Venture, el mayor evento de 'startups' del norte de España. El encuentro, organizado por EL CORREO, contará con el patrocinio del Gobierno vasco, SPRI, la Diputación de Bizkaia y el Ayuntamiento de Bilbao; y la colaboración de Telefónica, Puerto de Bilbao, BStartup de Banco Sabadell, Laboral Kutxa, CaixaBank, BBK, Elkargi y la Universidad de Deusto.