L''empresa emergent' biotecnològica espanyola KeyZell, en aliança amb la tecnològica Iakan, ha presentat una solució d'Intel·ligència Artificial capaç de recomanar als professionals mèdics tractaments personalitzats contra el càncer de pulmó i mama, tenint en compte les característiques individuals de cada pacient i el seu tipus de càncer.

La companyia va assenyalar que Keyzell OPS ajuda als oncòlegs a prendre decisions més precises permetent una medicina personalitzada, aconseguint reduir la reincidència, la sobre medicació, el temps d'hospitalització, els costos dels tractaments, el seguiment a través de totes les fases clíniques, i, sobretot, repercuteix de forma positiva en la qualitat de vida dels pacients.

En aquest sentit, va destacar que actualment els professionals de la salut es veuen obligats a prendre decisions "amb un gran nivell d'incertesa", ja que cada pacient pot tenir una resposta diferent dels tractaments. A més, els protocols actuals impliquen alts nivells de toxicitat, "la qual cosa incrementa el patiment i els efectes secundaris dels afectats, sent clau personalitzar al màxim els tractaments i conèixer el seu nivell d'eficàcia en cada cas".

Keyzell OPS es basa en un sistema de 'machine learning' en continu aprenentatge, que s'alimenta de milers de dades procedents d'històries clíniques, creant models d'aprenentatge automàtic a partir de l'experiència mèdica recollida durant anys, "que es trobaven desaprofitats atesa la dificultat de manipular tal volum de dades de forma efectiva, a fi d'optimitzar la presa de decisions".

La companyia subratlla que l'ús d'aquest sistema agilita a més els temps de resposta per als pacients, ja que repercuteix positivament en els temps de gestió dels oncòlegs, augmenta la qualitat del seguiment i permet atendre complicacions ràpidament, millorant l'atenció personalitzada als pacients. "L'oncòleg simplement introdueix les dades del pacient a la plataforma i aquesta desglossa en forma de rànquing els tractaments més adequats per a aquest".

OPS, la propietat industrial de la qual ha estat obtinguda gràcies a l'equip de Keyzell, ha estat entrenada amb l'ajuda de la tecnològica lakan a partir de milions de dades sobre el càncer, de diferents cohorts de tot el món. Keyzell OPS ha estat "entrenat" amb més de 100.000 registres. Inclou reconeixement d'imatges de diagnòstic i considera més de 30 variables de dades clíniques, que van des de dades del tumor, òrgan, estat, juntament amb la lectura de seqüenciació amb biomarcadors, entre altres, el que possibilita predir quin és el fàrmac i/o combinació de fàrmacs amb més percentatge d'èxit.

Actualment, està disponible per a càncer de mama i càncer de pulmó. En el primer cas es tracta d'un model de 'machine learning' de predicció de supervivència creat a partir de registres de càncer de mama de pacients dels EUA i a l'Hospital de Puebla a Mèxic; i, en el segon, un model de predicció d'efectivitat i toxicitat, amb registres de càncer de pulmó d'hospitals d'Espanya.

A més, KeyZell té obertes diverses línies d'investigació i entrenament per a altres tipus de càncer, i es troba desenvolupant una versió encara més avançada de Keyzell OPS per a medicina de precisió multiómica, amb un model de seguretat basat en tecnologia Blockchain.