Empieza el proyecto SEARCH para revolucionar con datos sintéticos soluciones sanitarias impulsadas por la IA

Con la entrada del mes de octubre se inicia oficialmente el proyecto europeo SEARCH (Synthetic hEalthcare dAta goveRnanCe Hub), una iniciativa multidisciplinar centrada en la creación de datos sanitarios sintéticos y la facilitación del compartimiento seguro de datos en todo el ecosistema biomédico. Según afirma el proyecto en su primer comunicado de prensa, «el lanzamiento supone un salto significativo en la investigación sanitaria, que permitirá facilitar avances en salud digital y diagnósticos impulsados ​​por inteligencia artificial (IA) mediante técnicas avanzadas de generación de datos sintéticos y enfoques de aprendizaje federado.»

SEARCH abordará retos críticos en el acceso a los datos sanitarios creando una plataforma que permita la búsqueda, compartimiento y análisis de datos sanitarios multimodales de forma segura y preservando la privacidad. Coordinada por el Trinity College de Dublín – a través del Instituto de Medicina Translacional de Trinity (TTMI), situado en el Hospital de St. James – esta iniciativa reúne a un consorcio de 26 socios transversales en toda Europa, incluyendo la Fundación TIC Salut Social, expertos en datos sintéticos, proveedores de servicios sanitarios y desarrolladores de soluciones, para desbloquear nuevas oportunidades de innovación en la atención sanitaria basada en datos. Financiado por la Iniciativa Innovadora de Salud (IHI JU), SEARCH cuenta con un presupuesto inicial de más de 15,2 millones de euros.

SEARCH tiene como objetivo acelerar la innovación sanitaria generando datos sintéticos FAIRificados para su uso en modelos de IA/aprendizaje automático, permitiendo colaboraciones de datos a gran escala y preservando la privacidad y el cumplimiento de las normativas.

SEARCH ofrecerá metodologías fiables para la generación de datos sintéticos que cumplen con los más altos estándares de precisión y aplicabilidad, aumentando significativamente la disponibilidad de los conjuntos de datos interoperables. Estos conjuntos de datos se utilizarán para desarrollar herramientas basadas en IA que apoyen los diagnósticos, tratamientos personalizados y predicciones de resultados sanitarios, mejorando la atención a los pacientes mientras se reducen los riesgos para la privacidad.

La combinación de “salas limpias de datos” y aprendizaje federado, permite que diversas instituciones colaboren, obteniendo información de fuentes de datos descentralizadas, a la vez que se asegura que los datos de los pacientes se mantengan almacenados de forma segura en su origen. Las técnicas innovadoras de generación de datos sintéticos de SEARCH no sólo democratizarán el acceso a los datos sanitarios, sino que también crearán una base para nuevas herramientas diagnósticas y terapéuticas impulsadas por IA/aprendizaje automático.

Objetivos e innovaciones clave

• Datos sintéticos de nueva generación: SEARCH aprovecha modelos generativos profundos para crear réplicas sintéticas realistas de datos sanitarios (historiales clínicos electrónicos, genómica, señales médicas e imágenes radiológicas), replicando el rendimiento de los datos del mundo real mientras se mantiene la privacidad.
• Aprendizaje federado y salas limpias de datos para la privacidad y la escalabilidad: Al mantener los datos de los pacientes de forma segura en su ubicación original, el marco de preservación de la privacidad de SEARCH mejora la colaboración entre sectores sanitarios protegiendo la información sensible. Esto fomenta el desarrollo de modelos de IA y una adopción más amplia de nuevas herramientas sanitarias.
• Acelerar la innovación en IA: SEARCH permitirá el desarrollo de herramientas de apoyo a la toma de decisiones impulsadas por IA de última generación proporcionando conjuntos de datos sintéticos de referencia para la evaluación de soluciones biomédicas con IA, impulsando herramientas de diagnóstico más rápidas y creando nuevos enfoques sanitarios personalizados.

Impacto revolucionario

Según los líderes del proyecto, «SEARCH tendrá un papel fundamental en la revolución de la sanidad, contribuyendo a una innovación más rápida, un tiempo más corto para la comercialización de nuevas intervenciones de salud digital y mejores tratamientos personalizados. A través de las metodologías de datos sintéticos, SEARCH permitirá descubrir nuevas perspectivas sobre enfermedades cardiovasculares, gastrointestinales y ginecológicas, mientras se garantiza la protección de la privacidad de los pacientes.”

Los esfuerzos de SEARCH complementarán la asistencia sanitaria del mundo real validando conjuntos de datos sintéticos a través de estudios clínicos. Esta combinación única de datos sintéticos y arquitectura de preservación de la privacidad tiene el potencial de impulsar las innovaciones en inteligencia artificial/aprendizaje automático que mejoren los resultados de los pacientes, perfeccionen los diagnósticos y abran el camino hacia nuevas colaboraciones público-privadas en el ámbito sanitario.

El proyecto cuenta con el apoyo de la Iniciativa Innovadora de Salud (IHI JU) bajo el acuerdo de subvención núm. 101172997. La JU recibe el apoyo del programa Horizon Europe de investigación e innovación de la Unión Europea y de COCIR, EFPIA (incluyendo Vaccines Europe), EuropaBio y MedTech Europe.