El profesor de la UMH participa en un proyecto de investigación, en colaboración con la Universidad de Murcia, denominado Desarrollo y estudio de algoritmos para búsqueda del mejor modelo econométrico en problemas de ciencias de la salud.
Antonio Peñalver, subdirector del Grado en Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información de la UMH, lleva ligado a la universidad más de una década, aunque fue el pasado 2018, cuando consiguió su plaza como profesor titular. Además de sus clases a alumnos de grado, la participación en proyectos de investigación es la segunda vía por la que este profesor, nacido en Orihuela (Alicante), desarrolla su carrera profesional. Actualmente lo hace en un equipo multidisciplinar formado por investigadores de la rama sanitaria, otros de estadística y matemáticas y dos de la rama de informática-él es uno de ellos- en un proyecto en el que economía y salud están íntimamente relacionados, financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad.
Los modelos econométricos predicen magnitudes económicas a partir de cambios en las variables del modelo. La subida de un tipo de interés y las modificaciones de esas variables pueden dar al traste con la economía de un país. En ciencias de la salud, la aplicación de estos modelos, pueden ayudar a una pareja a mejorar sus condiciones fértiles de cara a poder concebir un hijo. Un problema, el de la infertilidad, que afecta en España a unas 800.000 parejas. Actualmente el 3% de los bebés españoles nacen mediante reproducción asistida. Cuando finalice este proyecto, dentro de algo más de año, los profesionales de la salud podrán trabajar con una herramienta que les proporcionará datos precisos para reducir este problema. Se trata de un proyecto innovador, el primero de este tipo que se lleva a cabo en una universidad, que puede ser útil cuando sea posible su aplicación real en hospitales.
P. ¿De dónde surgió la idea del proyecto? ¿Hay algún antecedente sobre esta investigación?
R. Hay otros proyectos que aplican modelos econométricos a problemas de salud en aspectos muy puntuales, pero un algoritmo que encuentre el mejor modelo econométrico es novedoso, no se había planteado antes. Es lo que hace diferente a nuestro proyecto y lo que determinó que contáramos con la financiación necesaria.
P. En este proyecto están presentes cuatro aspectos de las ciencias de la salud, vinculados todos ellos a problemas de reproducción humana ¿Por qué los problemas de infertilidad?
R. Porque las personas que han mostrado interés en trabajar con estos modelos han sido profesionales de estas ramas. No es que los algoritmos y técnicas que presentamos y con las que trabajamos solo sirvan para estos problemas, es simplemente porque algunos miembros del equipo habían trabajado previamente en investigaciones similares y estábamos en contacto con algunos equipos de trabajo que desarrollaban sus acciones en esta temática.
P. Cualquier problema de salud latente, ¿podría beneficiarse de los avances de esta investigación?
R. La idea es que, el programa, una vez entrenado, sea capaz de encontrar el mejor modelo que explique datos de cualquier tipo y pueda aplicarse a cualquier problema relacionado con la sanidad, no solo a los relacionados con la infertilidad, claro
P. Se trata de poder ofrecer al paciente un tratamiento personalizado ¿de qué manera?
R. Pretendemos que un investigador, que tiene una base de datos de pacientes, utilice una interfaz de usuario sencilla en la que crea un proyecto. Para darle forma al mismo, sube una tabla con los datos que recoge de cada una de los pacientes, etiqueta cada una de las variables que va a tratar, e incluso puede poner condiciones al modelo, marcando algunas de ellas como obligatorias. Luego el programa recoge toda la información, hace una llamada al equipo que hace los cálculos y, dependiendo del tamaño del problema, esta decide si lo resuelve desde un computador normal o desde un supercomputador. Dependiendo de la complejidad, los resultados pueden estar listos en unas horas o pueden tardar incluso un día. Cuando el programa detecta que ya se ha hecho el trabajo, envía un correo electrónico al investigador para que los consulte y analice.
«El objetivo final es que el profesional de ciencias de la salud tenga una herramienta a la que introduce los datos y ésta le encuentra el mejor modelo a aplicar»
P. ¿Cómo es esa interfaz?
R. “Hemos creado una interfaz de uso sencillo donde pueden introducirse las variables”, usarlas, etiquetarlas y controlarlas según sus necesidades. Una herramienta para el profesional donde puede realizar pruebas. Lo que él observa es una interfaz de usuario gráfica donde puede apreciar qué consecuencias tiene introducir un determinado shock en una de las variables.
P. ¿Qué supone la introducción de este shock?
R. Muy sencillo. Queremos saber qué le sucede al paciente si se le sube la dosis de antibiótico, ese el shock, el aumento de esta variable. ¿Qué pasa entonces? ¿mejora su presión arterial?- que es otra variable- ¿desciende la temperatura?- otra variable- ¿o sigue todo como hasta ahora? Lo bueno es que se pueden hacer averiguaciones previas a cómo se comportará un cuerpo ante modificaciones en la dosis de un medicamento, por ejemplo. Comprobar cuál será la respuesta del paciente y decidir después si llevar a cabo el tratamiento. El objetivo final es que el profesional de ciencias de la salud tenga una herramienta a la que introduce los datos y ésta le encuentra el mejor modelo a aplicar.
«Esos modelos que se han utilizado tradicionalmente en economía no se le había ocurrido a nadie emplearlos también en medicina. Algo que se lleva haciendo hace más de cincuenta años en el ámbito de la economía puede aplicarse a un contexto diferente»
P. Han necesitado la colaboración de especialistas en supercomputación y de una infraestructura muy concreta ¿Cómo es trabajar con una supercomputadora?
R. Trabajamos con una supercomputadora situada en la Universidad de Murcia, en un centro específico que cuenta con esta infraestructura, aunque la parte de supercomputación es solo una parte del proyecto.En esta investigación se manejan una cantidad de variables muy altas lo cual dificulta la búsqueda del mejor modelo econométrico. Requiere una capacidad de cómputo muy alta, hasta el punto de que un ordenador normal puede no ser capaz de proporcionar una respuesta en un plazo de tiempo determinado. Ahí entra la función de la supercomputación. Al final, “esta máquina no es más que un ordenador que tiene muchos procesadores y es capaz de repartir el trabajo a realizar entre todos ellos, por eso los resultados se obtienen en menor tiempo. Es capaz de probar millones de algoritmos diferentes para encontrar el mejor modelo, la mejor solución a cada uno de los casos”.
P. ¿Qué cantidad de datos y operaciones pueden hacerse al día con ella?
R. La cantidad de operaciones que realiza uno de estos supercomputadores se mide en Mega Instrucciones por Segundo (MIPS) y depende mucho de la naturaleza de la máquina. Pero lo fundamental es el número de procesadores que tiene. Aunque, en realidad, ese aspecto para el equipo no es relevante porque nosotros no innovamos en supercomputación, simplemente lo utilizamos para que haga cálculos a la mayor velocidad posible.
P. ¿Cuál es el papel del médico o facultativo en esta cuestión?
R. Sus conocimientos son esenciales para trabajar con todas las variables. Nosotros no somos expertos en medicina y no sabemos qué modelos hay que emplear. El que debe tener una intuición sobre lo que puede afectar o no al paciente es el facultativo. El perfil del especialista al que va dirigido es el de un investigador y no tanto un facultativo de atención primaria. El objetivo final es que, el profesional de ciencias de la salud tenga una herramienta a la que introduce los datos y ésta le encuentra el mejor modelo a aplicar.
«No buscamos una patente de software con la que enriquecernos.
Lo que queremos es que cualquiera que lo necesite lo pueda utilizar«
P. Todo se basa en la aplicación de modelos econométricos a problemas de salud ¿se podría concluir que son dos aspectos (economía y salud) que no están tan distanciados como pensamos?
R. Para mí, los conceptos son claramente distintos. Lo novedoso de este proyecto es que herramientas similares pueden utilizarse para problemas parecidos. Esos modelos que se han utilizado tradicionalmente en economía no se le había ocurrido a nadie emplearlos también en medicina. Algo que se lleva haciendo hace más de cincuenta años en el ámbito de la economía puede aplicarse a un contexto diferente.
P. ¿El proyecto será aplicable en hospitales con financiación privada o también los integrantes de la Seguridad Social?
R. A cualquiera que esté interesado. Como investigadores lo que nos preocupa es darle difusión al proyecto y no hemos pensado en la aplicación real en ningún centro en concreto. Obviamente, lo que queremos es que cualquiera que lo necesite lo pueda utilizar. No buscamos una patente de software con la que enriquecernos.