Inteligencia Artificial

Aunar vocación, entusiasmo y una óptima formación no solo es infrecuente, sino que resulta una combinación perfecta para lograr el éxito en cualquier proyecto, y especialmente en el ámbito de la biomedicina. Manuel Cossio, un argentino que apenas supera los 30 años y que está actualmente afincado en España, reúne estas cualidades, que se completan con una extraordinaria capacidad de emprender nuevos retos y de superar obstáculos, aunque sean tan complicados como la tarea de integrar conocimientos avanzados de Genética Médica e Inteligencia Artificial para aplicarlos a innovadoras iniciativas biomédicas y asistenciales.

Cuéntanos un poco de ti… ¿de dónde procedes, y cuál ha sido tu formación y trayectoria hasta el día de hoy?

Nací en Argentina y he residido allí hasta los 29 años. Hace 3 años que vivo en Barcelona, donde he continuado mi carrera profesional. Soy genetista especialista universitario en Genética Médica. Desde que concluí mi carrera de grado hace varios años, uno de mis objetivos más importantes ha sido poder ayudar a las personas a saber qué es lo que les ocurre con su organismo cuando algo no funciona bien. Siempre me ha pesado muchísimo ver a pacientes con patologías complejas que deambulan por muchísimos profesionales de la salud hasta saber lo que tienen, con la angustia, el dolor y la incertidumbre que eso acarrea. Por ello, mi meta más importante ha sido mejorar los métodos y la tecnología que tenemos para evitar ese dolor.

Respecto a mi formación y trayectoria profesional, me he dedicado una parte importante de mi carrera a la asistencia sanitaria pública, siendo parte de un equipo multidisciplinar pediátrico hace 6 años. Tras esa experiencia, pasé a formar parte de una compañía multinacional del área de enfermedades raras, con el objetivo de crear el área de diagnóstico para dar soporte a Argentina y otros países limítrofes. Durante ese periodo, me formé más profundamente en Genética Médica en la Universitat de Valencia, así como tuve la oportunidad de continuar mi formación en proyectos de la Universidad de California Irvine y de la Escuela de Negocios IE. Tras este periodo en el área privada internacional, me trasladé a Barcelona, donde he completado otro postgrado en Medicina Traslacional en la Universitat de Barcelona y donde he dado mis primeros pasos en la incorporación de la Inteligencia Artificial en el diagnóstico y estratificación de pacientes en el área de Hematología y Oncología.

Actualmente, me encuentro terminando mi último postgrado en Inteligencia Artificial en la Universitat Politècnica de Catalunya, donde estoy desarrollando un método combinado de visión artificial y patología para detectar metástasis en pacientes con cáncer de mama.

Paralelamente a este proyecto, también he fundado un start-up de screening para COVID-19 con aprendizaje profundo y ultrasonido torácico.

Con el objetivo de brindar soporte desde el área de salud digital a todos los profesionales que día a día arriesgan su vida para poder brindar cuidado médico a los contagiados. De la mano de este proyecto, también estoy a cargo del área global de Medicina de Precisión e Inteligencia Artificial en una empresa multinacional de consultoría, lo cual me está brindando mucha experiencia en proyectos transversales que impactan en la salud de muchos países diferentes.

Ha colaborado como genetista médico en el Hospital Clínic / IDIBAPS de Barcelona, ¿qué destacaría de este centro, que es un referente nacional e internacional a nivel asistencial pero también en el ámbito de la investigación?

He tenido la suerte y el gran honor de poder trabajar y aprender en el centro IDIBAPS del Hospital Clínic, de la mano de mis dos grandes maestros y amigos: el Dr. Martin Subero y la Dra. Kulis. Ellos me han aceptado en su grupo, me han enseñado muchísimo y me han apoyado en todos mis proyectos. Son dos personas excelentes, y gracias a ellos he encontrado mi camino profesional y personal. Una de las cosas que destaco de ese centro de investigación es la colaboración interdisciplinar de todos los grupos, incluso de las áreas clínicas más distantes, lo que produce un inmenso flujo de ideas que es clave para producir hallazgos importantes que mejoren la vida de los pacientes.

En concreto, ¿en qué proyecto/s del Hospital Clínic/IDIBAPS se ha implicado?

Uno de los proyectos en los que trabaje en el Hospital Clínic / IDIBAPS y que cambió completamente mi perspectiva de abordaje del diagnóstico fue una iniciativa para estratificar pacientes con leucemia mediante la aplicación de marcadores epigenéticos e Inteligencia Artificial. Este proyecto me enseñó que es posible combinar dos técnicas completamente diversas para poder lograr una automatización del proceso totalmente trasladable a la práctica clínica.

Aparte de esto, está inmerso en otras iniciativas…

Mi participación activa en ese proyecto culminó hace poco tiempo, para poder continuar con mi formación en el campo más puro de la Inteligencia Artificial. Gracias a que logré formar parte de uno de los mejores programas europeos de IA, pude llegar a generar proyectos de valor para el área médica y, con eso, liderar un equipo global que tiene como principal objetivo de generar aplicaciones para empresas del área farmacéutica o diagnóstica.

También participa activamente en el proyecto PocovidScreen, ¿qué es? ¿en qué consiste?

Este proyecto fue concebido en el marco de un hackathon global con base en Suiza (HackZurich), al cual fui invitado a participar como mentor del área médica. Gracias a este evento, me integré en un equipo multidisciplinar de IA y logramos crear en conjunto un método para poder realizar screening masivos de personas, combinando ultrasonido torácico y aprendizaje profundo o deep learning. Tras mucho trabajo y pruebas, ahora contamos con una aplicación web donde cualquier persona que accede a ella puede subir sus videos o fotos de ultrasonido torácico y el algoritmo en segundos producirá el resultado: si es COVID-19, neumonía no COVID o un pulmón sano.

Pusimos muchísimo esfuerzo en generar esta herramienta para que esté al alcance de todos. El ultrasonido es la técnica menos invasiva, no irradiante, más rápida y que, sobre todo, permite escanear al paciente manteniendo la esterilidad de la prueba con solo cambiar el recubrimiento plástico del emisor.

Su formación es de genetista y trabaja actualmente en un país como España, que es uno de los pocos países europeos que no cuenta con un reconocimiento específico de esta especialidad. ¿Qué le parece esta situación?

Sinceramente, creo que es una cuenta pendiente que mejoraría significativamente la calidad de atención de los pacientes y los resultados terapéuticos.

¿Por qué considera especialmente importante que haya una formación específica en Genética Médica? ¿Qué aportaría?

La formación en Genética Médica es crucial para entender en profundidad muchísimas patologías y saber con exactitud cuál es la causa exacta de lo que estamos observando a nivel clínico. Por ejemplo, las enfermedades raras son generalmente patologías que están ocasionadas por mutaciones en genes específicos; sin embargo, la vida de los primeros pacientes de la familia que son diagnosticados es terrible. Generalmente realizan muchísimas consultas con diferentes especialistas, acarreando dolor, sufrimiento y muchísimas veces respuestas inconclusas hasta que se acierta con el diagnóstico; esto puede llegar a tardar años en muchos casos. Los genetistas nos entrenamos constantemente para dar soporte a este tipo de pacientes y, por ello, formarnos exclusivamente en esto es crucial para poder generar valor en los equipos multidisciplinares.

Uno de los ámbitos en los que estás trabajando es en Inteligencia Artificial. ¿Cómo está aplicando estos conocimientos a sus investigaciones médicas?

La Inteligencia Artificial es un campo bastante complejo, que incluye todos aquellos sistemas informáticos capaces de sentir el mundo exterior, razonar sobre lo que han censado, actuar de forma independiente para alcanzar un objetivo (proactividad) y aprender de las experiencias pasadas (mejorar la performance).

Actualmente se producen en un hospital pequeño casi 100.000 lecturas e informes diarios automáticos de equipos que monitorizan pacientes. Toda esa información puede ser analizada automáticamente y generar alertas con sistemas que aprenden de la información con la que trabajan; y, sobre todo, que encuentran patrones que muchos profesionales no identificamos.

En su caso particular, ¿qué le reporta el hecho de disponer de conocimientos de Genética y de Inteligencia Artificial?

La Genética Médica produce una inmensa cantidad de datos cuando se secuencia el ADN de los pacientes. Estos datos se pueden combinar con otros biomarcadores (valores de química sanguínea, marcadores clínicos, imágenes biomédicas como los rayos X o las tomografías), así como con la información de sensores portátiles (como smart-watches y smart-phones) que registran constantes vitales casi el 100% del tiempo que el usuario lo permite. La combinación de estas capas de información y el análisis masivo potencia la producción de resultados en el ámbito biomédico.

Por lo tanto, son campos de conocimiento que, además, de compatibles se retroalimentan y entrelazan…

Hoy en día es imperativo lograr la fusión completa de ambos campos. Existen tareas que son completamente automáticas, donde solo interviene un profesional cuando el sistema genera una alerta. Además, hay campos, particularmente en el que yo trabajo que es el de la visión artificial en biomedicina, donde hay tareas que consumen mucho tiempo del profesional y son altamente dependientes del cansancio y de las horas de trabajo acumuladas. Por ejemplo, en patologías como la esclerosis múltiple se deben contar lesiones de forma manual en las resonancias magnéticas de cerebro; actualmente, esa tarea puede ser realizada por un algoritmo que las segmente de forma automática.

Sin embargo, es importante entender que la IA no va a reemplazar a los profesionales de la salud.

Todas las tareas del algoritmo necesitan ser supervisadas en algún momento por los profesionales, especialmente cuando la aplicación es nueva y tiene poco entrenamiento en el ámbito clínico. Por ello, es imprescindible la colaboración de ambos campos para poder mejorar todos los días y, de esta forma, mejorarles la vida a los pacientes.

Dado el protagonismo presente y futuro de la Inteligencia Artificial, ¿hasta qué punto considera importante que los médicos y bioinvestigadores se doten de algunos conocimientos básicos en este campo?

Las escuelas de salud deberían ir incorporando poco a poco en su curricula algunas asignaturas de introducción a la IA. De esta forma, los profesionales de salud que salen de estas universidades podrán ser creadores y asesores de tecnologías de salud que cada vez estén más insertadas en el entorno clínico. Cabe recordar que muchas iniciativas de IA médica han fracasado estrepitosamente en su implementación debido a que no se supieron insertar en el entorno clínico de forma apropiada. El algoritmo puede ser impecable y tener una exactitud muy alta, pero si en el entorno hospitalario no produce un cambio en una conducta clínica nunca va a ser utilizado masivamente.

Casi de la mano de los progresos en Genética y nuevas tecnologías de IA y BigData, ha despegado el concepto Medicina de Precisión o Personalizada. ¿Con cuál de los dos términos se quedaría (precisión o personalizada)? ¿En qué consiste?

Ambos conceptos se intercambian a menudo en muchas discusiones sobre el tema y ambos apuntan principalmente a lo mismo. La Medicina Personalizada hace referencia a una des-estandarización de los tratamientos tradicionales y al abordaje de los pacientes de forma holística; es decir, se trata de estudiar al paciente en forma exhaustiva, reunir toda la información que se pueda y, de esta forma, adaptar el tratamiento a cada individuo, monitorizar el progreso terapéutico y, si existe una recaída, volver a analizar al paciente y ver qué está fallando. Este conjunto de personalización en cada paciente mejora muchísimo los resultados terapéuticos, y aquí es donde entra en juego la Medicina de Precisión, que alude al hecho de dar a un paciente determinado solo lo que va a funcionar y en una situación clínica puntual.

A su juicio, ¿qué aporta la implementación de la Medicina de Precisión en la detección y abordaje de las enfermedades?

La Medicina de Precisión ha producido y seguirá produciendo un impacto positivo en muchísimos aspectos que competen al sistema de salud. Por ejemplo, un paciente adecuadamente monitorizado y mejor tratado va a precisar menos ingresos y servicios hospitalarios, lo que no solo produce un ahorro económico, sino que también le aporta más calidad de vida. Ese mismo paciente podrá continuar antes con su vida normal y su trabajo, con las consecuencias positivas que conlleva. Tener un sistema de salud eficiente y bien monitorizado supone una alta calidad de atención médica, con poquísimas esperas y, sobre todo, con capacidad para atender a más personas de mejor manera.

En su trayectoria se ha preocupado especialmente por las enfermedades raras, ¿considera que la Medicina de Precisión puede ser la solución para muchas de estas enfermedades?

Totalmente. En el campo de las enfermedades raras, la Medicina de Precisión es un aliado muy importante para poder estudiar pacientes de forma holística; y es que, al haber tan pocos pacientes en el mundo, el registro de datos biomédicos resulta crucial.

¿Y qué proyectos tiene en mente o qué líneas de investigación futuras le gustaría emprender?

Nunca en la vida me he sentido tan inspirado y tan conectado con mi trabajo y mi vida como ahora. Tengo muchísimos proyectos a los cuales me encantaría darles vida. Sin embargo, uno de ellos en el que estoy invirtiendo mucha energía, y del que aprendo todos los días, es el de la visión artificial biomédica.

Me gustaría construir una aplicación web, que esté disponible para todos los centros hospitalarios del mundo, donde se puedan analizar automáticamente imágenes médicas y, a lo largo del tiempo, podamos ir incorporando más biomarcadores para más patologías.

Sinceramente anhelo poder hacerlo y generar una comunidad de colaboradores que puedan sentirse escuchados para generar nuevos algoritmos que les den soluciones innovadoras a las necesidades que ellos mismos están teniendo en el entorno clínico.

Siempre debemos recordar por qué elegimos el camino en el que vamos y hacia donde queremos dirigirnos. En mi caso, siempre fue, y espero que siempre sea, el de velar por las personas que están sufriendo alguna enfermedad. Y en este objetivo es muy importante la labor e influencia que tengo de expertos muy cercanos a mí, como la Dra. Laura Igual, de la Universidad de Barcelona, una excelente persona y profesional que me ha ayudado a amar y armar el proyecto de visión artificial en el que estoy involucrado; ha sido una mentora muy cálida y humana, a la que debo tanta inspiración y buena energía.