La competición internacional CANTEMIST (Cancer Text Mining Shared Task) ha demostrado la capacidad de la nueva generación de herramientas de inteligencia artificial (IA) para extraer y catalogar información clínica que ayude a los médicos a realizar pronósticos de casos de cáncer con mayor precisión. La competición, que se inició en abril y finalizó recientemente, ha estado organizada por el Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC) en el marco del Plan de Impulso de las Tecnologías del Lenguaje (plan TL) de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital.
Durante este tiempo los equipos participantes han creado herramientas automáticas capaces de localizar en casos clínicos menciones a la forma y las características de los tumores, y utilizando técnicas de IA los han catalogado según la Clasificación Internacional de Enfermedades para Oncología (CIE-o). Estos sistemas superan la barrera a la que se enfrentaban sistemas anteriores al ser capaces de utilizar la información escrita en los casos clínicos y no solo aquella previamente codificada.
Los resultados de esta tarea y el acceso sistemático y armonizado a información de la morfología de tumores son claves para priorizar las indicaciones terapéuticas en pacientes de cáncer, facilitar a los médicos el cumplimiento de tratamientos conforme a guías de práctica clínica, así como el seguimiento y evolución de pacientes oncológicos, incluyendo tanto tumores comunes como tumores raros.
Martin Krallinger, coordinador del grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural del BSC y principal impulsor de la competición, se muestra muy satisfecho de los resultados obtenidos y asegura que “se ha logrado por primera vez implementar y comparar sistemas que permiten acelerar y hacer el proceso de digitalización de aspectos clave en oncología y anatomía patológica de tumores. Esto permite mejorar el conocimiento, gestión y análisis de información de pacientes oncológicos con perspectivas de aprovechamiento de la IA y data mining en el contexto del tratamiento personalizado del cáncer- medicina de precisión”.
Los sistemas generados durante esta competición pueden ahora implementarse para mejorar la estructuración y caracterización de biobancos de tumores, así como informes clínicos de patología de tumores. En opinión de Alfonso Valencia, Prof. ICREA y director del departamento de Ciencias de la vida del BSC, “este tipo de competiciones no solo hacen avanzar rápidamente campos de tecnología específicos al proveerlos de datos de entrenamiento y evaluación, sino que, además, representan una garantía para los profesionales y usuarios sobre la calidad contrastada de los sistemas de IA”.
En CANTEMIST han participado 25 equipos de 16 países, incluyendo grupos académicos y empresas como Bosch Center for Artificial Intelligence, Siemens Healthineers o Vicomtech Foundation, entre otras. Las herramientas presentadas han sido evaluadas por un comité de expertos internacionales y el resultado de la competición se dio a conocer en el marco del congreso Iberlef, organizado por la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Los resultados de la competición y la descripción de los distintos sistemas se puede encontrar en: https://temu.bsc.es/cantemist/
Pie de foto: Los miembros del equipo Vicomtech, galardonados con el primer y segundo puesto en distintas categorías de la competición Cantemist.