Los I premios DATAI Universidad de Navarra reconocen la aplicación de inteligencia artificial a enfermedades neurológicas y terapias contra el cáncer

Los proyectos de los investigadores Miguel Valencia Ustárroz, del Cima; y Francisco Planes Pedreño, catedrático de Tecnun-Escuela de Ingeniería, han sido reconocidos en la primera edición de los premios del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Navarra (DATAI). Unos proyectos que ponen de manifiesto la aplicación de la ciencia de datos de una manera interdisciplinar en la investigación y tratamiento de enfermedades neurológicas o de terapias contra el cáncer.

La entrega de los premios ha contado con el director de DATAI Universidad de Navarra, Jesús López Fidalgo; el vicerrector de Ordenación Académica, Secundino Fernández; y el director del Artificial Intelligence and the Future of Management Initiative de IESE Business School, Sampsa Samila.

El objetivo de los premios, dirigidos a todos los investigadores que integran DATAI, es reconocer contribuciones científicas especialmente relevantes en el campo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Los premios valoran la originalidad, innovación y contribución con el doble objetivo de fomentar la labor investigadora así como su proyección a la sociedad. Cada premio está dotado con 3.000 euros para el desarrollo de la investigación.

Jesús López Fidalgo ha valorado la calidad y la interdisciplinariedad de los proyectos reconocidos y ha agradecido la colaboración de BBVA y Gobierno de Navarra con DATAI. "Se estima que en 2030, la Inteligencia Artificial influirá de manera significativa en más de 8.500 millones de personas, en todos los sectores en una escala sin precedentes. Según un estudio publicado en la revista Nature, la IA podría ayudar a alcanzar el 79 % de los Objetivos de Desarrollo Sostenible. De aquí se deduce la oportunidad de conectar los grupos de investigación que trabajan en este tema y aprovechar diferentes competencias en el desarrollo y la IA", ha señalado. 

El proyecto de Miguel Valencia, investigador del Cima, perteneciente al área "Health Analytics" de DATAI, utiliza diferentes metodologías con el fin de registrar, analizar y modelar la actividad cerebral en condiciones fisiológicas y bajo el efecto de enfermedades neurológicas. Resultado de la colaboración entre investigadores de ciencias de la vida, médicos y científicos de datos, propone un flujo de trabajo para entrenar herramientas de inteligencia artificial que puedan detectar de forma automática eventos anormales en la actividad cerebral registrada mediante el electroencefalograma. "El flujo de trabajo es fácilmente adaptable a múltiples escenarios del mundo real y fue diseñado con un enfoque interactivo y de facilidad de uso que lo hace manejable para investigadores clínicos y experimentales sin conocimientos de programación. No obstante, está concebido para que los científicos de datos puedan optimizarlo para escenarios más específicos, mejorando la transferencia de conocimiento entre diferentes disciplinas", explica.

Por otra parte, la investigación presentada por Francis Planes se enmarca en el ámbito de la biología computacional y las terapias contra el cáncer. En el contexto de la oncología de precisión, han desarrollado distintos algoritmos para clasificar pacientes, identificar nuevas dianas terapéuticas y predecir el resultado de terapias contra el cáncer. "Uno de los grandes desafíos de la inteligencia artificial es construir algoritmos robustos que sean capaces de aprender de los datos y no memorizarlos. Para ello la selección de las variables más relevantes del problema es un paso crucial, especialmente en el ámbito biomédico donde tenemos información de un número limitado de pacientes, pero miles de variables medibles. En esta contribución, hemos desarrollado un nuevo método de selección de variables que mejora los existentes en la literatura. Lo hemos aplicado a modelos de predicción de respuesta a terapia contra el cáncer, pero puede aplicarse de forma más global a otros problemas".

En la conferencia que ha impartido durante el evento, Sampsa Samila, ha abordado los modelos de inteligencia artificial y su impacto económico. Se ha referido en primer lugar a los que surgieron para imágenes hasta el actual ChatGPT. Samila ha explicado cómo funcionan estos modelos, que han generado entusiasmo pero, a la vez, preocupación por su impacto potencial; y las implicaciones comerciales y personales que conllevan. 

Vocación transversal, interdisciplinar y servicio

El Instituto de Ciencia de los Datos e IA (DATAI) se creó en diciembre de 2019 con vocación transversal, interdisciplinar y de servicio. En la actualidad, más de 80 investigadores de distintas facultades y centros de la Universidad de Navarra, y empresas externas como BBVA integran la plantilla del centro. En los últimos tres años, se han desarrollado proyectos de investigación en distintos ámbitos. 

Desde DATAI se ha trabajado con empresas, entre las que cabe destacar BBVA, Gamesa, AIN, INFOPERMIT o Human AI; e instituciones como el Ministerio de Ciencia y los departamentos del Gobierno de Navarra de Universidades, Industria, Economía y Justicia e Inmigración. Más de 300 personas se han formado en ciencia de datos a través del Máster en Big Data Science y los cursos impartidos desde el instituto. Además han recibido la certificación de científico de datos 70 empleados de BBVA y 10 desarrollan su tesis doctoral industrial en el marco del Instituto.