La UCO crea una IA que corrige el sesgo de género en trasplantes

La Universidad de Córdoba (UCO) ha desarrollado un nuevo modelo basado en inteligencia artificial que corrige el sesgo de género presente en el sistema tradicional de priorización de receptores en trasplante hepático. El modelo, parte del proyecto NEXO, propone una alternativa al índice MELD, utilizado internacionalmente, que situaba en peor posición a las mujeres en las listas de espera.

“El índice MELD utiliza variables que, por cuestiones como la masa corporal, perjudican sistemáticamente a las mujeres. Nuestro algoritmo busca una alternativa más justa”, explica a Redacción Médica Pedro Antonio Gutiérrez, investigador principal del proyecto en la Universidad de Córdoba.

Una IA “explicable” para la toma de decisiones clínicas

El trabajo del grupo de investigación, adscrito al Departamento de Ciencias de la Computación, se centra en la aplicación de redes neuronales artificiales a problemas médicos reales. Con financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación, el proyecto NEXO tiene una duración de tres años y está centrado en áreas como el trasplante de hígado, el diagnóstico de Parkinson mediante imágenes 3D o la priorización de pacientes en listas de espera.

“Lo que hacemos es entrenar el modelo con datos reales proporcionados por hospitales como el Reina Sofía de Córdoba, así como de otros países como Reino Unido o Australia”, indica Pedro Antonio. Estos datos se dividen entre los que alimentan el algoritmo y los que se reservan para validarlo con precisión. “Aunque no está aún implantado clínicamente, está probado con datos reales y funciona con muy buena precisión”, añade.

Uno de los aspectos más destacados del proyecto es el desarrollo de inteligencia artificial explicable, es decir, modelos que no funcionen como una “caja negra” sino que ofrezcan razones comprensibles de sus decisiones. “Queremos que los médicos entiendan cómo se llega a una determinada predicción o clasificación”, puntualiza el investigador.

GEMMA: la alternativa sin sesgo que ya empieza a calar

Uno de los principales resultados del proyecto ha sido la creación de un índice alternativo llamado GEMMA, que busca una distribución más equitativa de los órganos disponibles. A diferencia del índice MELD, GEMMA utiliza variables menos sensibles al sexo biológico del paciente y se apoya en técnicas de aprendizaje automático para ajustar con precisión el nivel de gravedad de cada caso.

El desarrollo del índice GEMMA ha contado con la colaboración de Manuel Rodríguez, médico con estrecha relación con la Sociedad Española de Trasplante Hepático. “Gracias a su labor de difusión, el algoritmo ya ha sido aceptado por esta sociedad científica, lo que abre la puerta a su implementación progresiva en centros hospitalarios de toda España”, señala Gutiérrez.

No obstante, el investigador reconoce que la aplicación clínica definitiva podría tardar aún varios años, debido a los complejos procesos de validación normativa y aprobación institucional. “Si se quiere implantar en Andalucía, por ejemplo, tendría que ser aprobado por la Junta. Son procesos largos”, apunta.

Más allá del trasplante: diagnóstico precoz y Medicina personalizada

Además del campo de los trasplantes, el proyecto NEXO trabaja también en el diagnóstico del Parkinson a partir de imágenes en tres dimensiones. El objetivo es identificar el estadio de la enfermedad mediante patrones visuales que escapan a la observación humana. Estas herramientas, aunque aún en fase de validación, podrían ser útiles para el diagnóstico precoz y el seguimiento de patologías neurodegenerativas.

El equipo de la Universidad de Córdoba apuesta por una inteligencia artificial que complemente, y no sustituya, la labor médica. “Nuestro papel es proporcionar herramientas de apoyo a la decisión clínica. La última palabra siempre debe ser del médico”, concluye Pedro Antonio.

El proyecto NEXO permanecerá activo hasta 2027 y se alinea con los grandes objetivos europeos en materia de inteligencia artificial ética y transparente, especialmente en contextos sensibles como la Medicina.