Un equipo de investigadores/as liderado por Óscar Pastor del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València (UPV) colabora con el Politecnico di Milano y la empresa Datrix en la aplicación de inteligencia artificial explicable (IAE) y aprendizaje federado para estandarizar datos de imágenes oncológicas anonimizadas. Esto es, mamografías, radiografías, tomografías y resonancias magnéticas.
Y de este modo, desarrollar modelos capaces de detectar signos tempranos de cáncer invisibles al ojo humano, con el fin de mejorar el cribado y diagnóstico precoz del cáncer en Europa en el marco del proyecto europeo UNICA (Unified Network For International Cancer Advancement). Este proyecto se centra en el intercambio seguro de datos clínicos e imágenes médicas anonimizadas dentro del espacio europeo mediante tecnologías de federación de datos, que permiten entrenar y validar modelos de IA sin transferir información sensible.
Su objetivo es transformar la forma en la que Europa aborda la detección precoz y el cribado del cáncer aprovechando el poder colectivo de los datos compartidos y análisis avanzados para mejorar los resultados de los pacientes con este tipo de enfermedad en todo el continente.
Esfuerzo colectivo
El consorcio que participa en este proyecto está formado por cuatro proveedores de tecnología, entre los que se encuentra VRAIN de la UPV y doce proveedores de datos con diferentes centros médicos y hospitales de países de la UE.
Dentro de este proyecto, la labor de VRAIN es asegurar la conexión, coherencia y alineamiento entre UNICA y EUCAIM, la red europea de imágenes médicas impulsada por la Comisión Europea. Para ello, el equipo aportará su conocimiento en inteligencia artificial explicable, en modelado conceptual y en aprendizaje automático, para armonizar los datos clínicos, garantizar la interoperabilidad y facilitar la reutilización segura de la información médica en toda Europa.
Integración de repositorios
En Europa existen importantes repositorios de datos de imágenes oncológicas en numerosos centros médicos, pero permanecen aislados, lo que limita su potencial en la investigación y la práctica clínica.
Por otra parte, los rápidos avances en IA ofrecen oportunidades sin precedentes para extraer conocimiento más profundo de las imágenes médicas y poder transformar el cribado y la detección precoz del cáncer. Con el proyecto UNICA, los centros médicos se integran como nodos de la infraestructura federada europea, beneficiándose de herramientas basadas en IA que apoyan la prevención, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer.
Solo en 2022, la UE registró 2,7 millones de nuevos diagnósticos de cáncer y más de 1,3 millones de muertes relacionadas con esta enfermedad. Las previsiones indican un aumento del 32% en las muertes por cáncer para 2040.
Entorno único y seguro de trabajo
El investigador principal del proyecto europeo UNICA en VRAIN de la UPV, Óscar Pastor,
destaca que “los pilares del proyecto se centran en desarrollar una arquitectura sólida y avanzada basada en la arquitectura federada de EUCAIM capaz de abordar el complejo desafío de la integración de datos clínicos, de imagen médica y de laboratorio, garantizando su interoperabilidad y aprovechamiento conjunto para la investigación y el diagnóstico”.
En este sentido, “aplicaremos nuestra experiencia en modelado conceptual e ingeniería ontológica para desarrollar herramientas de IA explicables para el apoyo en la toma de decisiones y dar valor a los datos, centrándonos en la traducción clínica y el despliegue en entornos sanitarios”, subraya Óscar Pastor.
El proyecto europeo UNICA se inició en septiembre de 2025 y contó con un encuentro de arranque (“kick-off meeting”) en Milán (Italia) que reunió a los socios de los distintos países participantes y se desarrollará hasta febrero de 2029.
