A saúde é o setor de despesas que mais cresce na União Europeia, e a procura por abordagens personalizadas para a saúde, incluindo em cardiologia, continua a aumentar. Com o avanço da inteligência artificial (IA), um dos desafios que dificulta o progresso é a capacidade da IA integrar múltiplos tipos de dados de diversas fontes (dados multimodais) para desenvolver intervenções personalizadas. Por exemplo, como combinar dados genómicos altamente detalhados com imagens cardiológicas e outros dados (texto, áudio, dados de sensores) de múltiplas fontes numa “estrutura digital” segura – um sistema unificado para melhorar a precisão, a robustez e a profundidade analíticas, que pode ser utilizado para treinar a próxima geração de modelos de IA. É isso que o NextGen pretende.
“Os médicos dependem de uma vasta gama de informações clínicas para diagnosticar doenças, prever riscos, orientar tratamentos e monitorizar resultados. No entanto, a ciência de dados em saúde ainda não explorou totalmente o potencial dos dados multimodais, como sintomas, sinais, eletrocardiogramas, análises ao sangue e imagiologia. A reunião destes dados é crucial para o avanço da inovação baseada em dados na área da saúde, e o NEXTGEN representa um grande passo nesse sentido”, defende Steffen Petersen, especialista da Queen Mary University of London.
O projeto NextGen da União Europeia (UE) está a desenvolver ferramentas para remover as barreiras na integração de dados multimodais, que é complexa devido aos requisitos de privacidade e governação, à presença de múltiplos padrões, formatos de dados distintos e à complexidade e ao volume dos dados subjacentes. O projeto foi concebido especificamente para intervenções em cardiologia.
As ferramentas NextGen irão garantir que os dados de saúde se mantêm significativos e “legíveis” em diferentes fronteiras e sistemas hospitalares, sem perder o seu contexto clínico original, permitindo aos investigadores descobrir conjuntos de dados cardiovasculares relevantes sem ter de mover ou expor informações sensíveis dos doentes.
Particularmente relevante é a capacidade do NextGen de integrar dados genómicos, que são pessoais para cada paciente e altamente complexos. Recentemente, o custo do sequenciamento genómico desceu substancialmente, o que significa que pode ser utilizado no desenvolvimento de intervenções médicas com o auxílio de IA. As ferramentas criadas também “transferirão o poder” para os participantes, incorporando as restrições éticas e a governação apropriadas à forma como os dados interagem dentro da rede.
As ferramentas NextGen desenvolvidas estão alinhadas com as iniciativas em curso, incluindo o projeto “1+ Million Genomes” – que visa permitir o acesso seguro a dados genómicos e clínicos correspondentes em toda a Europa, apoiando a investigação, as políticas de saúde e os cuidados de saúde personalizados.
Este trabalho também apoia diretamente a estrutura do Espaço Europeu de Dados de Saúde (EHDS), que visa criar um sistema seguro e unificado para a troca de dados de saúde em toda a UE, fomentando a inovação, melhorando a prestação de cuidados de saúde e reforçando a liderança global da Europa na saúde digital.
Diversos projetos-piloto em contexto real demonstrarão a eficácia das ferramentas NextGen e serão integrados na rede NextGen Pathfinder, composta por cinco centros clínicos colaboradores, como um ecossistema de dados autossuficiente e uma prova de conceito abrangente.
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