{"id":280,"date":"2026-08-14T20:11:46","date_gmt":"2026-08-14T18:11:46","guid":{"rendered":"https:\/\/investigaciondelcancerengalicia.gal\/?p=280"},"modified":"2026-10-01T11:20:39","modified_gmt":"2026-10-01T09:20:39","slug":"o-big-data-e-a-ia-estan-a-revolucionar-a-practica-da-medicina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/investigaciondelcancerengalicia.gal\/gl\/noticias\/el-big-data-y-la-ia-suponen-una-revolucion-a-la-hora-de-hacer-medicina\/","title":{"rendered":"O Big Data e a IA est\u00e1n a revolucionar a pr\u00e1ctica da medicina."},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Adri\u00e1n Mosquera, de 37 a\u00f1os, es m\u00e9dico especialista en Hematolog\u00eda y Hemoterapia en el Hospital Cl\u00ednico Universitario de Santiago (CHUS) y Jefe de Servicio del grupo de investigaci\u00f3n de oncohematolog\u00eda asociado al Servicio de Hematolog\u00eda. Mutualista de PSN, actualmente lidera el proyecto de investigaci\u00f3n Adianthe, basado en extraer grandes cantidades de datos moleculares y cl\u00ednicos de pacientes para generar modelos de inteligencia artificial que obtengan predicciones de supervivencia y respuesta a tratamientos de una forma totalmente personalizada. El objetivo es maximizar la probabilidad de curar o prolongar la supervivencia libre de enfermedad de los pacientes y ahorrar recursos al sistema sanitario. Millones de pacientes en todo el mundo podr\u00edan beneficiarse del avance de un proyecto actualmente sometido al apoyo financiero externo (crowdfunding) a trav\u00e9s de la iniciativa&nbsp;<a href=\"http:\/\/www.lacarreraquenuncapara.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u2018La carrera que nunca para: kms de vida por la investigaci\u00f3n\u2019<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfC\u00f3mo naci\u00f3 el proyecto Adianthe?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En el Servicio de Hematolog\u00eda del CHUS llevamos varios a\u00f1os trabajando en el an\u00e1lisis masivo de datos gen\u00f3micos de pacientes con neoplasias hematol\u00f3gicas. Con el avance de nuestras investigaciones y las de otros equipos en este campo nos hemos dado cuenta de que la gran cantidad de informaci\u00f3n que genera la medicina actual sobre cada paciente se puede utilizar para mejorar la forma en que establecemos pron\u00f3sticos y decidimos los tratamientos en medicina, es decir, que la experiencia acumulada en el tratamiento de cientos o miles de pacientes a lo largo de los a\u00f1os sirva para mejorar la forma en la que tratemos a cada nuevo paciente. Con la idea de exportar este modelo de avance cient\u00edfico a todas las neoplasias hematol\u00f3gicos nace el proyecto ADIANTHE, acr\u00f3nimo de Aplicaci\u00f3n y Desarrollo de la Inteligencia Artificial en Tumores Hematol\u00f3gicos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfEn qu\u00e9 se basa?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El proyecto ADIANTHE se basa en extraer grandes cantidades de datos moleculares y cl\u00ednicos de pacientes tratados en nuestro medio para generar modelos de inteligencia artificial con el objetivo de generar predicciones de supervivencia y respuesta a tratamientos de una forma totalmente personalizada. Estos modelos posteriormente servir\u00e1n para establecer predicciones a la carta para cada nuevo paciente con una neoplasia hematol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfCu\u00e1les son los objetivos que pretende?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los objetivos radican principalmente en mejorar la forma en que tratamos las enfermedades hematol\u00f3gicas de forma que pasemos a un escenario totalmente personalizado. Es decir, anticipar cu\u00e1l va a ser el comportamiento de cada enfermedad en cada paciente para as\u00ed poder seleccionar el tratamiento m\u00e1s adecuado para el mismo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>&nbsp;\u00bfQu\u00e9 relevancia m\u00e9dica y social puede tener en caso de alcanzarlos?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde el punto de vista m\u00e9dico nos permitir\u00e1 optimizar los recursos del sistema sanitario, de forma que pudiendo dar el mejor tratamiento a cada paciente podamos maximizar la probabilidad de curar o prolongar la supervivencia libre de enfermedad de los pacientes y se ahorren recursos al sistema sanitario. Asimismo, tambi\u00e9n permitir\u00e1 seleccionar mejor a pacientes para terapias innovadoras en fases precoces, como es el caso de ensayos cl\u00ednicos. Desde el punto de vista social, permitir\u00e1 maximizar las posibilidades de supervivencia de cada paciente y minimizar la toxicidad acumulada derivada del uso de m\u00faltiples tratamientos inefectivos antes de dar con el m\u00e1s adecuado. Es decir, la inteligencia artificial en este punto nos permitir\u00e1 dar m\u00e1s a\u00f1os de vida y m\u00e1s a\u00f1os de calidad de vida.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Adri\u00e1n Mosquera, de 37 a\u00f1os, es m\u00e9dico especialista en Hematolog\u00eda y Hemoterapia en el Hospital Cl\u00ednico Universitario de Santiago (CHUS) y Jefe de Servicio del grupo de investigaci\u00f3n de oncohematolog\u00eda asociado al Servicio de Hematolog\u00eda. 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