Tren de salud personal para oncología radioterápica en India y los Países Bajos (TRAIN)

"El análisis de big data en la atención del cáncer tiene un potencial inmenso para desbloquear información clínica valiosa de una gran cantidad de registros médicos de pacientes, con la ayuda de modelos estadísticos sofisticados, que conducirán a mejores resultados basados ​​en la población y una personalización más profunda del tratamiento del cáncer. Sin embargo, los datos clínicos (que incluyen imágenes médicas, exámenes clínicos y resultados de laboratorio) se han guardado en "silos" desconectados dentro de cada clínica. Además, la información del paciente es extremadamente sensible a los problemas de privacidad y las violaciones de la confidencialidad.

Los investigadores han sido pioneros en el innovador enfoque Personal Health Train, mediante el cual el apoyo para elegir el mejor tratamiento (es decir, apoyo a la toma de decisiones) es accesible sin que ningún registro de paciente salga de la clínica de origen. Esto amplía nuestro trabajo actual en una arquitectura de datos extensible para aprender de los datos de imágenes cuantitativas en la India y los Países Bajos (sin que las imágenes se saquen de la clínica) - NWO/DeITy BIONIC. Los investigadores ahora han desarrollado numerosos modelos de resultados clínicos después del tratamiento, incluidos aquellos para los efectos secundarios indeseables del tratamiento. Los investigadores continúan liderando el trabajo de integración de big data dentro de proyectos multicéntricos de soporte de decisiones clínicas como KWF-ProTraIT y Horizon2020-BD2DECIDE.

El objetivo general del proyecto TRAIN es combinar grandes datos (incluidas imágenes, pruebas de laboratorio y exámenes clínicos) para mejorar los resultados de los pacientes con cáncer de cabeza y cuello tanto en la India como en los Países Bajos. Los investigadores harán esto mediante la creación de sistemas de soporte de decisiones basados ​​en datos para predecir qué tratamiento brinda el mejor resultado dadas las características individuales del paciente y las capacidades locales de diagnóstico y tratamiento. Los especialistas en cáncer de ambos países liderarán el diseño y la evaluación clínica de este sistema de apoyo a la toma de decisiones, que podría implementarse en múltiples clínicas en todos los entornos que se encuentran en la India y los Países Bajos.

El cáncer de cabeza y cuello es una afección relativamente rara en los Países Bajos, por lo que el volumen de datos disponible para aprender es mucho menor que en la India. Por el contrario, los pacientes indios suelen presentarse en una etapa más avanzada del cáncer en comparación con los pacientes holandeses. Estas diferencias en pacientes y tratamientos pueden aprovecharse mediante algoritmos de aprendizaje automático para aprender mejores modelos predictivos. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones son esenciales, ya que las desviaciones de las pautas en ambos países son comunes debido a las características individuales de los pacientes, las preferencias de los pacientes y la distribución desigual de la capacidad de tratamiento fuera de los principales centros urbanos.

Para lograr lo anterior, los investigadores primero implementan la infraestructura de TIC (en colaboración con Philips India) para conectar los sistemas de información del hospital local para que los datos clínicos, de imágenes y de resultados en pacientes con cáncer de cabeza y cuello sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables (FAIR) grandes datos Luego, los investigadores implementan algoritmos de aprendizaje que atraviesan los grandes repositorios de datos de cada hospital participante, utilizando el enfoque Personal Health Train para preservar la privacidad, para desarrollar un sistema de apoyo a la toma de decisiones. Los especialistas en cáncer de la India y los Países Bajos evaluarán conjuntamente la utilidad clínica del sistema de apoyo a la toma de decisiones mediante un ensayo clínico prospectivo aleatorizado".