Santiago Frid, jefe del Área de Proyectos del Servicio de Informática Clínica del Hospital Clínic de Barcelona (España) contó la experiencia del proyecto europeo de IA en radiología oncológica EuCanImage, una iniciativa de 4 años de duración para construir una plataforma centralizada de imágenes en cáncer, segura y de acuerdo a los principios FAIR y a gran escala para alcanzar el potencial de IA en Oncología. Para ello, se vinculan datos de imagen con datos clínicos, demográficos, biológicos y genéticos en casos de cáncer de mama, colorrectal e hígado.
Entre los desafíos afrontados, destacó el marco ético, legal y regulatorio, que en Europa es altamente complejo y acarreó demoras al proyecto; la decisión sobre el modelo de datos a implementar, y la sostenibilidad técnica y económica de la iniciativa.
Parte de la complejidad de EuCanImage está relacionada con las diferentes normativas existentes entre los países que conforman el consorcio -son 20 partners de 11 países-.
En cuanto a la elección del modelo de datos, inicialmente se inclinaron por el de OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics), pero los revisores del proyecto sugirieron emplear FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), que está pensado fundamentalmente para datos primarios y con un fuerte foco en el intercambio de información, por lo cual se necesitaron hacer adaptaciones. De acuerdo con Frid, FHIR presenta poca adopción en usos de investigación, y de los proyectos con este estándar sólo un 12% corresponde específicamente a oncología.
Finalmente, la sostenibilidad económica y técnica del proyecto se agrava dado que no se contempló desde el inicio un modelo de acceso a datos para terceros. Pero en este escenario, EUCAIM (EUropean Federation for CAncer IMages) aparece como una salida viable.
Esta iniciativa armoniza proyectos AI4HI y define el marco, los estándares de interoperabilidad y la infraestructura necesaria para montar entornos federados de compartición de datos, logrando así sortear los escollos del marco legal y ético y mostrando una salida hacia la sostenibilidad del proyecto, al abrir la puerta al aprovechamiento del conocimiento generado por parte de instituciones públicas y privadas.
El objetivo es que EuCanImage pueda convertirse en un hub central, donde los datos continúen perteneciendo a cada hospital, pero bajo un modelo de datos federados que permita beneficiarse de la agregación de la información.
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