Conoce Komombo, el nuevo acelerador de medicina de precisión

Implementar los avances tecnológicos en medicina y ofrecerlos al servicio de la salud, es fundamental para procurar un mejor bienestar social y calidad de vida. La medicina de precisión es, hoy en día, una de las formas más efectivas para la prevención de enfermedades. De hecho, un 50% de la selección de pruebas y estudios resultan ser más acertados cuando los médicos han recibido información genética del paciente previo a la solicitud de muestras y análisis. Estos números son tan solo una prueba del efecto que la medicina de precisión puede tener en el ámbito sanitario.

En este artículo te presentamos a Komombo, un nuevo acelerador de medicina de precisión para mejorar la prevención, el diagnóstico y tratamiento de enfermedades complejas.

La importancia de la medicina de precisión para la prevención de enfermedades

La medicina de precisión es un enfoque que busca mejorar la prevención y tratamiento de enfermedades partiendo de la individualidad de cada persona, dada por la variabilidad genética, el medio ambiente y el estilo de vida.

Actualmente, el mayor campo de aplicación de la medicina de precisión es la oncología. Por ejemplo, según datos de la Asociación Española de Bioempresas (AseBio), gracias a la medicina de precisión (junto con los nuevos fármacos biológicos), la tasa de respuesta exitosa en los tratamientos del cáncer asciende de 4,9% (de los tratamientos tradicionales) a 30,6%. En esta misma línea podemos agregar que un 35% de los medicamentos para el tratamiento del cáncer aprobados por la FDA parten de la medicina de precisión.

Asimismo, este enfoque también se está comenzando a implementar para el tratamiento de otras enfermedades, tales como las infecciosas, del sistema nervioso central y cardiovasculares, entre otras. 

En Europa, la utilización de la medicina de precisión en el diagnóstico por imagen podría salvar hasta 40.000 vidas por año. (MedTech Europe, 2020)

close-up-of-doctor-is-showing-medical-analytics-data-medical-technology-concept (1)

La motivación de Enzyme para innovar con Komombo

Komombo surge al detectar una problemática en el sector médico: la falta de dificultades logísticas y regulatorias para la colaboración al compartir datos. Esta ineficiencia económica hace que los datos se encuentren en sistemas privados o tras muros de privacidad, lo que limita su valor y generación de resultados. 

Como los datos son un factor de producción económica, generan una relación directa entre su análisis y su valor social; pero dadas sus características de heterogeneidad, de valor tanto para el sector público como privado, resulta complicado que circulen en un mercado transparente y eficiente. 

Komombo es una plataforma que llega al sector para cubrir esta necesidad: gracias a la inteligencia artificial, funciona como una plataforma de generación de algoritmos de inteligencia artificial de forma colaborativa, a la vez que preserva la privacidad de la información.

El gran beneficio de la plataforma es aumentar las posibilidades de generar valor social mejorando la experiencia integral de los pacientes, al impactar en su diagnóstico y tratamiento, utilizando métodos más personalizados y precisos.

 

Beneficios del Machine Learning implementado en Komombo

Por medio del aprendizaje federado (federated learning), un método del aprendizaje de máquinas, en un entorno de co-creación en el que colaboran distintos proveedores de datos y conocimientos, como son hospitales y centros de investigación, el sistema Komombo funciona como una plataforma de entrenamiento distribuido para la creación de algoritmos mejorados sin compartir los datos de los pacientes, sino solamente la información que el sistema necesita.

Así, las instituciones sanitarias y otros centros poseedoras y proveedoras de datos podrán permitir a otras (instituciones analistas) pasar algoritmos sobre sus datos para entrenar modelos de IA y generar valor social mejorando la vida de los pacientes.

Los principales beneficios para el sector sanitario son:

  • La reducción de los tiempos de búsqueda de datos, utilizando un entorno de desarrollo ágil y colaborativo.
  • La concentración de conocimiento en una plataforma de acceso universal que respeta la privacidad de datos.
  • La reducción del margen de error en el momento de determinar un diagnóstico. 
  • Mejorar la vida y experiencia del paciente y la tasa de supervivencia.
  • Aceleración de investigación y publicación de artículos científicos que retroalimentan al sector.

¿Por qué optar por la IA colaborativa?

La inteligencia colaborativa, de la mano del aprendizaje federado, permite que los algoritmos entrenados dentro del sistema de los diferentes proveedores de datos participantes de Komombo nos compartan los parámetros locales actualizados del modelo (no los datos)  para agregarlos de manera segura en un modelo global que es mejor que cada modelo local por separado, sin tener que compartir la información privada de los pacientes. 

Es en nuestra plataforma donde, gracias a la IA colaborativa, cientos de algoritmos entrenados para buscar soluciones a una misma problemática se encuentran y pueden compartir su conocimiento y así generar un algoritmo integral mucho más acertado, preciso y entrenado.

Además, con los métodos estadísticos clásicos, cada nueva problemática a abordar significa un nuevo comienzo. Gracias a la IA colaborativa, los sistemas pueden lograr una aproximación al pensamiento colectivo humano, en el cual se comparten ideas, conocimiento y datos en pos de resolver un problema. 

¿Y cómo mantener una IA preservante de privacidad?

Actualmente, el acceso a grandes volúmenes de datos clínicos es uno de los mayores obstáculos para la tecnología de aprendizaje automático en la industria de la salud, dado que dichos datos son especialmente sensibles y requieren un manejo con mucho cuidado acompañado de regulaciones estrictas.

Mediante el aprendizaje federado y la IA colaborativa, los diferentes participantes en el uso de datos pueden acceder a los mismos sin desproteger la privacidad de los pacientes, gracias a medidas de preservación de la privacidad, como son la privacidad diferencial o el sistema de blockchain

La privacidad diferencial consiste en la modificación o alteración de un conjunto de datos para ocultar ciertos datos individuales, pero aún así conservando la capacidad de interacción con un dato dentro de un cierto rango de alcance y análisis. 

Por su parte, el sistema de blockchain ofrece la posibilidad de implementar nuevos modelos de intercambio de información de la industria entre personal de la salud, institutos de investigación, la industria farmacéutica y otros actores del ecosistema sanitario, respetando las regulaciones de privacidad y con total trazabilidad. 

Estas propuestas de sistemas de privacidad abren las puertas a la ideación, diseño y desarrollo de grandes proyectos de investigación colectivos a nivel nacional e internacional.

65642170_m

Impulsar el crecimiento de la medicina de precisión es mejorar el bienestar social

No cabe duda de que la medicina de precisión abre paso a nuevas estrategias para diagnosticar, tratar y prevenir enfermedades, lo que se traduce en más y mejores opciones para preservar la salud y garantizar la calidad de vida de las personas.

Komombo, la nueva plataforma aceleradora de medicina de precisión de Enzyme, busca acelerar la investigación médica y las posibilidades de mejora en el diagnóstico de pacientes gracias al potencial que guardan los datos cuando son compartidos de forma segura y responsable en el ámbito sanitario.

Cualquier institución del sector, ya sea institución sanitaria, centro de investigación biomédica u otras organizaciones dentro del ecosistema, puede beneficiarse del poder que la colaboración aporta al análisis de datos, creación de algoritmos y dispositivos inteligentes de soporte al diagnóstico y logro de resultados. 

Descubre más sobre Komombo visitando su sitio web

Más artículos

SAP Work Zone, qué es y cómo lo puedes aplicar

Hoy en día, las empresas tienen la necesidad de crear una experiencia de usuario armonizada con la que sus clientes y empleados vivan una experiencia similar a la del consumidor en los sistemas...

Leer másArrow 41

Forum AUSAPE 2022. Caso de éxito: el portal del vendedor de Germans Boada

En el marco del Fórum AUSAPE 2022, Enzyme presentó un caso de éxito: el portal del vendedor de la empresa Germans Boada (Rubi), desarrollado con Neptune DXP - SAP Edition. En este artículo, te...

Leer másArrow 41

Automatización de procesos en el mundo farmacéutico

La automatización de procesos tiene el potencial de liberar a los trabajadores de las tareas más repetitivas para poder dedicar su tiempo a tareas más significativas en el desarrollo del negocio....

Leer másArrow 41

Gamificación y chatbots: ¿cómo se relacionan y potencian?

Los chatbots y asistentes conversacionales se encuentran a diario con cientos de consultas abandonadas, a veces por impaciencia de la persona y, en muchas ocasiones, por desconocimiento de la...

Leer másArrow 41

Automatiza el servicio posventa de tu e-commerce con un mailbot

Es posible mejorar la atención al cliente de forma sencilla y eficaz. ¿Cómo? Automatizando las respuestas a las peticiones de soporte (posventa) que recibes en tu tienda online. 

Leer másArrow 41