En los últimos años la información de pacientes del mundo real (Real-World Data) se ha consolidado como activo fundamental para reducir la brecha de información entre el marco teórico y práctico de los tratamientos oncológicos, conociendo y ahondando en su verdadera efectividad y uso fuera del ámbito del ensayo clínico. Con los avances en digitalización e integración en el ámbito sanitario, esta información ha crecido exponencialmente tanto en cantidad como en complejidad debido a su multidimensionalidad y heterogeneidad. En este contexto el análisis de datos y la Inteligencia Artificial (IA) se han postulado como catalizadores para extraer conocimiento y evidencia (Real-World Evidence).

El producto de Naru Intelligence, Step, es un sistema especializado en la generación, procesamiento y explotación de datos del mundo real, ofreciendo técnicas avanzadas de gestión y análisis de datos para obtener bases de datos fiables y evidencia poblacional accionable. Gracias a este conocimiento se potencia la capacidad de proporcionar una mejor atención personalizada, mejorar los resultados de los pacientes y apoyar el I+D de la industria.

Sin embargo, dependiendo del contexto digital y tecnológico del marco de aplicación, aún existen grandes retos científico-tecnológicos que dificultan la extracción de valor. Entre estos retos, destacan como los más comunes la calidad de los datos recogidos y su falta de estandarización, los retos derivados de la protección de datos, la obtención de resultados sesgados o con problemas de equidad y la dificultad de interpretación de modelos de IA opacos.

Para abordar este gran reto científico-tecnológico, Naru Intelligence ha comenzado el desarrollo de una herramienta innovadora orientada a resolver estos problemas críticos. Estos retos, puestos de manifiesto por el sector, están actualmente sin resolver en el ecosistema sanitario y obstaculizan la incorporación de productos basados en IA en el mercado clínico farmacéutico.

El objetivo de Naru es el diseño y desarrollo de un módulo complementario a Step, que, bajo un marco seguro de procesos, gobierne la gestión del dato en salud garantizando la obtención de resultados de valor poniendo el foco en el abordaje de la calidad de los datos de forma temprana y automatizada, asegurando la preservación de la privacidad de los individuos, la identificación y resolución de sesgos discriminatorios y la falta de equidad en resultados y abogando por modelos interpretables de resultados sin que esto vaya en detrimento de su precisión.

Dado su nivel de innovación, el proyecto ha sido beneficiario del Programa de ayudas de apoyo a la I+D empresarial – HAZITEK y la actuación será cofinanciada por el Gobierno Vasco y la Union europea a través del fondo europeo de desarrollo regional 2021-2027 (Feder). Así mismo, el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), perteneciente al Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, también ha beneficiado el proyecto a través su programa CDTI PID.