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#DRUGS4COVID, un proyecto para procesar, clasificar, validar y publicar la literatura científica sobre COVID-19

Con el aumento del número de pacientes con infección por SARS-CoV-2 y afectados por la COVID-19, el número de ingresos en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) de los hospitales se ha disparado. La situación se ha complicado también en la demanda de los medicamentos necesarios para su tratamiento, tanto a nivel nacional como internacional, hasta el punto de que los médicos se están viendo obligados a modificar los protocolos y pautas descritas para el tratamiento de pacientes.

La Agencia Española del Medicamento –entre otras– trabaja para adaptar la distribución de fármacos que puedan ser utilizados durante esta pandemia. Los laboratorios han aumentado la producción, y desde la propia Agencia recuerdan que, en la mayor parte de los casos, un mismo principio activo puede encontrar en más de un nombre comercial.

También los medios de comunicación, como El País, La Razón o El Economista, se han hecho eco de esta situación, pero al buscar entre la literatura científica publicada, donde se describen los principios activos, los fármacos y su uso, se ha demostrado tan numerosa como difícil de gestionar.

Desde el OEG, un grupo multidisciplinar de investigadores y profesionales, con el apoyo de la ETSIINF y de la UPM, ha participado en el Hackathon Virtual de la Comunidad de Madrid #VenceAlVirus con el proyecto DRUGS4COVID, que combina técnicas de Inteligencia Artificial y CienciaCiudadana para analizar toda la literatura científica médica que se encuentra a disposición del sector, y dar una solución que permita localizar la información sin problemas.

Dónde se publica esta literatura científica

Durante años, se ha generado una amplia cantidad de literatura científica relacionada con los coronavirus, especialmente desde 2003. De tal manera que desde mediados de marzo el Allen Institute for Artificial Intelligence ha lanzado un repositorio de más de 40.000 documentos científicos en inglés, de entre los cuales se dispone del texto completo de más de 33.000. Y la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca ha pedido la ayuda de la comunidad de Inteligencia Artificial para procesar toda esta información.

Esta documentación científica representa, al mismo tiempo, una gran ayuday un problema. Su exploración, gestión y localización es particularmente compleja si se desea conocer la aplicación o uso de un medicamento en el tratamiento de la COVID-19, así como identificar relaciones entre medicamentos para proponer nuevos protocolos de actuación, ya que hay que navegar por este gran corpus de documentación, donde los medicamentos aparecen mencionados con distintos nombres: el comercial, el principio activo, el grupo terapéutico, etc.

En DRUGS4COVID estamos procesando e indexando este corpus de artículos y todas las frases en las que aparecen mencionados principios activos, grupos terapéuticos, síntomas y enfermedades. Estamos anotando automáticamente, usando técnicas de Inteligencia Artificial, cada artículo y cada frase con esta información, y pidiendo la ayuda de científicos ciudadanos para revisar estas anotaciones y proponer relaciones entre ellas. Al finalizar, publicaremos un grafo de conocimientos con todos los datos que sean correctos.

Todos estos resultados aparecerán, en abierto para todo el mundo, con aplicaciones que faciliten la búsqueda y navegación por los documentos a nuestros usuarios. Además, se publicarán en forma de datos abiertos que puedan ser utilizados por toda la comunidad científica y por cualquier otro equipo que pueda resolver problemas adicionales.

Más información:

https://drugs4covid.oeg-upm.net/

https://taiga.vencealvirus.software.imdea.org/project/ocorcho-salud-un-catalogo-de-medicamentos-usados-para-combatir-el-covid-19-segun-la-literatura-cientifica-y-aplicando-tecnicas-de-inteligencia-artificial-y-ciencia-ciudadana/wiki/home

 

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