El Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), en el marco del proyecto Innostroke, ha promovido un estudio piloto en el Hospital de Sant Pau orientado a la recogida de datos y la validación metodológica de modelos de predicción personalizada del riesgo de ictus en un entorno clínico real.
El estudio, desarrollado en colaboración con investigadores del grupo de Farmacogenómica y Genética Neurovascular del Institut de Recerca Sant Pau (IR Sant Pau) y de los servicios de Neurología y Cardiología del Hospital de Sant Pau, contará con la participación de personas que han sufrido un ictus o que tienen un alto riesgo de sufrir uno.
Durante el estudio, los participantes utilizarán relojes inteligentes durante tres meses, mientras que los investigadores tendrán acceso a una plataforma digital que integrará los datos recogidos por estos dispositivos, ofreciendo una estimación del riesgo de ictus junto con un desglose de todos los indicadores que se han analizado. En el futuro, esta herramienta podría permitir a los profesionales de la salud analizar la información de forma más completa y apoyar la toma de decisiones clínicas.
Uno de los elementos diferenciales de la solución es su capacidad para interpretar patrones electrofisiológicos derivados del electrocardiograma (ECG) como marcadores indirectos de indicadores multiómicos, que son más costosos de obtener y menos accesibles en la práctica clínica habitual.
Mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y computación de altas prestaciones (HPC), el sistema supera una de las principales limitaciones de las soluciones actuales, que suelen analizar los datos de forma aislada. Gracias a esta integración multimodal, el estudio pretende que sea posible detectar señales tempranas de riesgo a través de un seguimiento continuado en el tiempo.
«Gracias al uso de inteligencia artificial y computación de altas prestaciones, podemos entrenar modelos capaces de capturar relaciones complejas entre señales clínicas y biomarcadores, avanzando hacia sistemas de predicción más robustos y personalizados», señala Daniele Lezzi, investigador principal del BSC y líder del proyecto Innostroke.
Además de evaluar el rendimiento de la plataforma, el piloto permitirá seguir mejorando el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial, ya que los profesionales sanitarios podrán acceder a las predicciones del sistema y valorar su utilidad y consistencia clínica. Esto contribuirá a mejorar su precisión y fiabilidad, acercando este tipo de soluciones a su futura implementación en la práctica clínica.
«Este piloto nos brinda la oportunidad de evaluar la tecnología en un entorno clínico real y entender mejor cómo puede integrarse en la práctica asistencial. Herramientas como esta pueden ayudarnos a identificar antes a los pacientes de riesgo y avanzar hacia una atención más personalizada y preventiva», afirma Cristina Gallego, investigadora del grupo de Farmacogenómica y Genética Neurovascular del IR Sant Pau.
Esta prueba representa un paso clave para Innostroke, al acercar la innovación tecnológica al entorno clínico real y establecer las bases de una medicina más preventiva, personalizada y basada en datos.
