Desarrollar modelos de ‘machine learning’ para determinar el riesgo de fallecimiento o intubación, una base de datos que recopila todo el conocimiento científico sobre el coronavirus y la detección inmediata de ‘fake news’ relacionadas con la COVID-19, son los proyectos de la UPM que recibirán ayudas de la Fundación BBVA.
La Fundación BBVA ha adjudicado la convocatoria especial de Ayudas a Equipos de Investigación Científica sobre SARS-CoV-2 y COVID-19. Tres proyectos liderados por profesores de la Universidad Politécnica de Madrid han sido beneficiados por estas ayudas dentro de las áreas de conocimiento en Big Data e Inteligencia Artificial, y en Economía y Ciencias Sociales.
Los equipos están liderados por Concha Bielza y Óscar Corcho, de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos, y Alejandro Martín García, de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sistemas Informáticos.
En concreto, los proyectos son los siguientes:
Modelos de ‘machine learning’ para determinar el riesgo de fallecimiento o intubación
El proyecto seleccionado es “Outcome prediction and treatment efficiency in patients hospitalized with COVID-19 in Madrid: A Bayesian network approach”, cuya investigadora principal es Concha Bielza, catedrática de Estadística e Investigación Operativa en el Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.
A partir de datos de más de 9.000 pacientes atendidos por coronavirus SARS-CoV-2 en los hospitales madrileños de Ramón y Cajal, Fundación Jiménez Díaz y La Zarzuela, este trabajo desarrollará modelos de machine learning para predecir el riesgo de fallecimiento o de ser intubada que tiene una persona, analizando los factores que van a determinar el pronóstico.
Además, evaluará la eficiencia de un tratamiento a partir de comparaciones de pacientes que han sido tratados con un medicamento u otro y la relación con la tasa de muerte. Como último objetivo, se construirá un modelo de red bayesiana que capture todas las relaciones que hay entre diversas variables -tanto clínicas, como de tratamientos y resultados- para hacer razonamientos probabilísticos sobre el riesgo de mortalidad, el éxito o no de un tratamiento y el porqué.
Este modelo, además, se dejará abierto en una plataforma web para toda la comunidad científica. La idea del proyecto surge a raíz de la liberación de datos de 2.300 pacientes afectados por COVID-19 de la red de hospitales HM para la comunidad científica, que también se incluirán en el trabajo.
Una base de datos que recopila todo el conocimiento científico sobre el coronavirus
Día tras día aumenta la cantidad de artículos científicos publicados sobre el nuevo coronavirus SARS-CoV-2 y las referencias a nuevos conocimientos sobre esta área. Con la idea de sacar el máximo partido a esta documentación nace el proyecto de Óscar Corcho García, centrado en la mejora de una base de datos que cuenta ya con más de 100.000 artículos científicos identificados.
Mediante el uso de técnicas de procesamiento del lenguaje natural y minería de textos a gran escala, esta base de datos es capaz de establecer relaciones entre medicamentos, síntomas, enfermedades asociadas y un gran número de variables más aplicadas al coronavirus. “La idea inicial surgió a raíz de peticiones del sistema de salud madrileño que comunicaron el fin de algunos medicamentos y querían saber qué otros se podrían utilizar”, explica.
El sistema ya se puede consultar, pero necesita mejoras, así como añadir nuevas publicaciones y validar los resultados con expertos para que pueda ser un recurso muy útil para investigadores, personal médico y gestores del sistema de salud. En el desarrollo del trabajo también participarán miembros del Servicio Madrileño de Salud (SERMAS) de la Consejería de Sanidad de la Comunidad de Madrid.
“DRUGS4COVID++: Servicios de Inteligencia Artificial para la creación de un grafo de conocimientos sobre fármacos usados en el control clínico de la enfermedad, a partir de la explotación de grandes corpus de documentación científica sobre SARS-COV-2 y COVID-19”, es el nombre del proyecto cuyo investigador principal es Óscar Corcho, catedrático en Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.
Detección inmediata de ‘fake news’ relacionadas con la COVID-19
El proyecto “CIVIC: Caracterización inteligente de la veracidad de información asociada a la COVID-19” está liderado por Alejandro Martín García, profesor ayudante doctor en el departamento de Ingeniería Informática de la Universidad Politécnica de Madrid.
Este equipo de investigación asume que es mucho más sencillo tomar como ciertas las fake news, los bulos y las noticias falsas (o incluso potenciar su difusión, reenviándolas o compartiéndolas) que ponerlas en cuestión, recopilar la información, enviarla para su verificación y esperar la respuesta.
Para conseguir la mayor veracidad y fiabilidad posibles en el menor tiempo y con el menor esfuerzo, para la opinión pública general, recopilarán una gran cantidad de informaciones sobre la COVID-19, de diversas fuentes de verificación de todo el mundo, y las etiquetarán como verdaderas o falsas para, por medio de técnicas de aprendizaje de máquina profundo (Deep Learning) y procesamiento de lenguaje natural, crear un motor que se integre de manera sencilla en navegadores de Internet y redes sociales y aporte, de manera inmediata, evidencia sobre si esa afirmación, noticia o contenido es cierta o un posible bulo.
La dimensión internacional del proyecto es una de las claves, según Alejandro Martín García, su investigador principal, que ha incorporado al equipo centros de investigación de China, Finlandia, Países Bajos y Singapur, y prevé que en los próximos pasos lo hagan instituciones de todo el globo.
Ayudas de la Fundación BBVA
Los proyectos de la UPM son tres de los veinte equipos de investigación que estudiarán diversas facetas de la pandemia de COVID-19 gracias a una convocatoria especial de Ayudas de la Fundación BBVA dotada con un total de 2,7 millones de euros.
Tras evaluar los casi 1.000 proyectos presentados, cinco comisiones de expertos han acordado la concesión de cuatro ayudas en Biomedicina (250.000 euros por proyecto); cuatro en Big Data e Inteligencia Artificial (150.000 euros por proyecto); cuatro en Ecología y Veterinaria (100.000 euros por proyecto); cuatro en Economía y Ciencias Sociales (100.000 euros por proyecto); y cuatro en Humanidades (75.000 euros por proyecto).
Los veinte proyectos seleccionados implican a más de 400 investigadores que abordan desde distintos ángulos los mecanismos de la infección, su diagnóstico y tratamiento, así como su impacto psicosocial y económico. La Fundación BBVA se suma así al esfuerzo de investigación para entender y abordar esta crisis, y para contar con mejores herramientas con las que se pueda hacer frente a futuras pandemias.
Fuente y más información: Fundación BBVA
