La crisis del coronavirus nos pilló a todos con la guardia baja. Nadie se veía venir que una pandemia nos iba a obligar a parar durante dos meses, a refugiarnos en nuestras casas y a cambiar el modo de relacionarnos por fases ahora en la desescalada. Para todo eso era imposible estar preparados, así como para ver las terribles cifras que deja tras de sí el COVID-19 y que a diario se siguen actualizando desde el Ministerio de Sanidad. Hasta la fecha en España, un total de 27.119 personas han fallecido como consecuencia de la pandemia y 238.000 han dado positivo en las pruebas PCR de coronavirus. La explosión de información ha sido enorme, pero la urgencia de curar a los enfermos ha dejado como secundario lo de atender el gran volumen de datos, aunque eso sea vital para la lucha contra el virus.

Conscientes de que en medicina es fundamental el estudio de pacientes previos para tomar decisiones de cara al futuro, dos estudiantes de sexto curso de Medicina de la Universidad Europea de Madrid han dado un paso gigante al frente haciendo un esfuerzo enorme. Pablo Vaquero y Carmen Arquero, ambos de 25 años han trabajado contrarreloj para desarrollar una aplicación que permita agilizar la investigación del COVID-19.

La herramienta tiene nombre ya, Galena Databook y permitirá a los clínicos o investigadores extraer de los informes médicos todos los datos de interés de los pacientes afectados por la pandemia y así disminuir en minutos un trabajo que podría durar meses, tal como nos han contado en una entrevista para Yasss.

Pablo y Carmen siempre han pensado que a este trabajo de recogida de datos no se le prestaba la suficiente atención y ha tenido que llegar la crisis del coronavirus para hacernos conscientes de su importancia: "La idea surgió hace tres años cuando comenzamos a involucrarnos en varios trabajos de investigación médica", explica Pablo Vaquero. Fue así como se dieron cuenta de que la recogida manual de datos era una tarea pesada, pero que era vital en la cadena.

Se pusieron manos a la obra y con la ayuda del hermano de Pablo, Víctor Vaquero de 22 años (que cursa quinto del doble grado de Ingeneria Informática y Estadística) desarrollaron un prototipo de la idea para la Unidad Coronaria del Hospital 12 de Octubre. Ha sido ahora con la llegada de esta situación extrema, cuando han visto la oportunidad de compartir ese trabajo que habían realizado para ponerlo al servicio de los médicos a través de la plataforma Galena Databook.

"Ha sido un esfuerzo extra, ya que teníamos que compaginarlo con todos nuestros exámenes finales pero aun así lo hicimos, y desde el principio, con toda la ilusión del mundo", confiesa Carmen Arquero. Es así como lo que empezó siendo una herramienta para la investigación se ha convertido ahora en un instrumento gratuito que podría llegar a ser fundamental para los sanitarios a la hora de automatizar la recopilación de datos.

Todo un reto que a cada paso se ha ido haciendo más grande y ha exigido de refuerzos para estos estudiantes. Lo que empezó como una inquietud personal de dos promesas de la medicina ha terminado por convertirse en un equipo multidisciplinar compuesto por Pablo y Carmen además de otro médico (José Álvarez), cuatro ingenieros informáticos y de Big Data (Víctor Vaquero, Óscar Otero, Fadel Hamed, Javier González), un biólogo (José de la Mata) y una abogada (Yasna Bastidas).

Para desarrollar la aplicación, estos jóvenes médicos han tenido que aprender programación. Un esfuerzo añadido que explica cómo funciona la herramienta. Esto es así porque está basada en procesamiento del texto, una rama de la IA (Inteligencia Artificial) que permite analizar el lenguaje natural. ¿Qué significa eso? Nos cuentan que "a través de ella se pueden crear automáticamente bases de datos clínicas que parten de los textos escritos por los médicos y eso da un impulso a los investigadores". La clave para agilizar la recogida de datos sobre el COVID-19.

Conseguido esto, ¿a qué se han enfrentado? "A un entorno desconocido", detalla Carmen. El coronavirus les ha obligado a analizar detenidamente lo que necesitaban; han tenido que comunicar y desarrollar su idea y además validar solución a un problema al que a cada día le salen nuevos interrogantes. Un escenario difícil, pero no les ha hecho retroceder en ningún momento.

Eso ha servido para que Galena Databook se haya convertido en una realidad aunque necesite todavía de más apoyos para que pronto pueda ser operativa en hospitales o futuras investigaciones. Hasta llegar a eso por lo pronto se ha situado entre el 10% de los mejores proyectos de HackathonEUvsVirus y además ha ganado el premio concedido por el Consorcio Sanitario del Maresme (CSdM) al mejor proyecto relacionado con la temática Sanidad en el Hackathon Covid-19 Tech4futures.

Su presente y próximos meses van a estar dedicados a seguir reforzando la plataforma. "Nos apasiona la investigación y creemos que tiene que ir siempre de la mano en la profesión médica", nos recuerdan los dos estudiantes que actualmente están desarrollando un estudio sobre 1060 pacientes de COVID-19 en el Hospital de Mataró.

"Esperamos que otros hospitales se interesen en colaborar con nosotros y podamos encontrar más respuestas sobre el agente que ha provocado esta crisis", insisten aunque lo que de verdad les ha llenado de esta experiencia es el hecho de "poder pertenecer a esa línea de resistencia social frente al virus, colaborar en un equipo multidisciplinar con un mismo objetivo y haber podido rodearnos y aprender de gente extremadamente inteligente en una amplia área de conocimientos".

A la espera de que se siga valorando este proyecto tan ambicioso y de que se le dote de una mayor financiación, Juan José Beunza, director de Machine Learning Salud de la Universidad Europea no puede ocultar el orgullo que siente por lo que han hecho estos estudiantes. Ellos han sabido aplicar las herramientas de inteligencia artificial a un problema clínico urgente como es el COVID-19 y añade que "su trabajo lo han ofrecido de manera gratuita a la comunidad científica". Un modelo para otros alumnos y para la sociedad en un momento en el que el estudio y la investigación tienen que ser prioritarios.