Un día no CITIC: «A xente non sabe ata onde acada a influencia dos logros que aquí se obteñen»
ENFERMIDADES
O Centro de Investigación en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións, dependente da Universidade da Coruña, busca aplicar os avances en Intelixencia Artificial ao campo da saúde
25 sep 2025 . Actualizado á 14:25 h.Son as dez menos algo da mañá e varios operarios con máquinas rozadoras traballan nun soar a uns trinta metros da fachada este do edificio do CITIC, cortando o pouco que creceu durante un verán atípicamente seco en toda Galicia e tamén na Coruña. Son os preparativos para un curso que, cando La Voz da Saúde visita o Centro de Investigación en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións (de aí sae o acrónimo CITIC), está preto de iniciarse. Pero o campus de Elviña da Universidade dá a Coruña (UDC), onde se sitúan estes 3.2000 metros cadrados de formigón e cristal, aínda non recuperou a rutina que adquire desde mediados de setembro ata finais de maio, cando acada a súa maior efervescencia. Mostra diso é a cantidade de prazas de aparcadoiro dispoñibles a tal hora, evitando o tedio de apelar á sorte e dar varias voltas por algunhas das ruelas tortuosas que aínda conserva o lugar, herdanza dunha idiosincrasia máis rural que urbana.
Apenas un quilómetro, outeiro arriba, separa o centro dos restos do Castro de Elviña. Os castrexos sabían elixir lugares con boas vistas e, séculos despois, o CITIC, veciño de porta do CICA (Centro Interdisciplinar de Química e Bioloxía) e moi próximo ao CITEEC (Centro de Innovación Tecnolóxica en Edificación e Enxeñería Civil), tamén mira á cidade desde o alto. Estas atalaias de excelencia académica gardan un traballo que pasa discretamente pola vida dos cidadáns. Empezando polos propios coruñeses. Non moitos serán conscientes —así o cren intramuros— de que aquel proxecto que buscaba entre as augas fecais da urbe presencia de coronavirus para, así, medir así a foto fixa da súa incidencia na cidade, saíu da interconexión de varios grupos de traballo que se puxeron a pensar en solucións desde o CITIC. «Uniuse xente de intelixencia artificial, de estatística, de analítica de datos. Todas esas disciplinas foron capaces de traballar xuntas e iso é o que dá valor a un centro así», explica desde o corazón da segunda planta do edificio Manuel González Penedo, director do centro. «A xente moitas veces non sabe ata onde acada a influencia dos logros que se obteñen», expresa. Non é un queixume, senón que máis ben deixa entrever orgullo: «Este é un dos lugares onde máis programas tecnolóxicos aplicados a saúde desenvólvense, máis que en ningún outro».
Manuel González exerce de guía turístico, facendo honra á etimoloxía do termo, virando polos seus corredores dun punto a outro. Tamén honrando as connotacións actuais do termo, porque o lugar esconde recunchos para o lecer e matices museísticos. Unha sala chamada «oito bits», anexa ao hall principal, é unha estancia chea de nostalxia, con máquinas arcade e unha miscelánea de obxectos entre vitrinas que ofrece, desde unha viaxe a través da evolución das calculador, ata un paseo pola historia do videoxogo. Di o director que isto tamén é exemplo do que son as TIC.
Entre estes muros hai matemáticos, hai enxeñeiros, informáticos ou biólogos que orientaron, no seu día, a súa traxectoria cara aos datos e como interpretalos. «Cando apareceu o big data...», comeza a lembrar González Penedo antes de que interrompamos o seu discurso.
—Fala do big data coma se fose auga pasada, creo que a xente aínda pensa que é o último do último—, interpélaselle.
—Non é o último.
Responde tallante, e explica que hai algún tempo tanto institucións como empresas abrazaron a idea de que era necesario almacenar datos como unha especie de salto de fe, aínda que non sei soubese moi ben cal ía ser a utilidade dese esforzo. «E para que?, esa foi a seguinte pregunta que houbo que facerse, que facemos con estes datos», analiza, interrogacións que acabaron levando a esta era do algoritmo na que vivimos.
A conversación e o paseo pola segunda planta acaban nunha esquina dunha enorme estancia diáfana. «En que estamos a traballar aquí?», pregunta Manuel ao inquilino dun destes postos. «Bioinformática. Somos o curruncho da bioinformática», responde Diego, que proba modelos matemáticos para ser aplicados en saúde. Demasiado abstracto, que e para que. «En ratos estamos a probar algunha cousa», desliza. Non quere aventurar demasiado e móstrase cauto. «Cos datos que teñas, pode ser de xenómica, xa sexa secuenciación ou transcriptómica, que é como se expresan os xenes, estableces unha hipótese», comeza a debullar cando se lle tira un pouco da lingua: «Por exemplo, eu dígoche que se atacas estes xenes, quizais poderías inhibir unha vía de determinado tipo de cancro. Eu vou explorar ese camiño desde o computador a través dos meus modelos matemáticos e entregareille esa información ao clínico, que ao final é o especialista, para que o probe», comenta, xa metido en fariña. Porque por moito que ningúns dos perfís investigadores do CITIC proveñan de disciplinas máis ligadas á matemática que á bioloxía, deben aprender a falar o mesmo idioma que os médicos. A colaboración entre ambos os mundos é esencial.
Algoritmos en redes, algoritmos en soños
A primeira parada de Eduardo Mosqueira Rey tras acabar a carreira foi marcharse a Porto. Alí realizou unha estancia no Hospital de Santo António, onde traballou por primeira vez en medicamento do soño. Hoxe mostra, onda Diego Álvarez Estévez, a ferramenta que desenvolveron desde o grupo NEXT-XENE-SOMNUS, baseado en algoritmos de aprendizaxe automática para a análise de rexistros médicos do soño. Soa complexo e ver complexo. Nunha pantalla mostran os resultados dunha proba estándar para o diagnóstico de problemas deste tipo. Trátase de liñas de actividade electroencefalográfica, un hipnograma ou un estudo da espirografía do soño, pero para un ollo non adestrado podería pasar por unha sismografía, como as que se ven nas películas cando o terremoto se achega e as agullas empezan a axitarse frenéticamente.
Por sorte hai unha lenda e está, claro, Diego Álvarez, doutor en aplicación da IA a medicamento do soño e investigador Ramón e Cajal, que detalla o significado de cada crebo. «Ves que ás doce e dezaoito vai espertar?, logo vólvese a durmir, e aquí vólvese a espertar sobre a unha, un par de veces», di mentres percorre co rato do seu computador o gráfico de febre. Hai moitísima información. A sorpresa é cando di que todo isto non se corresponde co que pasou durante toda a noite, senón co que pasou durante 30 segundos. Unha cantidade de información dificilmente dixerible para unha análise humana dentro das marxes que permite a actividade clínica. Se unha persoa dorme oito horas e os resultados son analizados de trinta en trinta segundos, botar as contas de canto tárdase en ter unha conclusión. E xa non é tempo, quen é capaz de acadar ese nivel de precisión e atención de xeito tan prolongado?
«Se ti a un médico dáslle sinalas e pídeslle que che analice todo isto. Cando empeza faio moi ben, pero despois dunha hora, se cadra, as últimas xa flojea. A idea é que a máquina logre identificar exemplos, patróns, e que o clínico só teña que recibir aqueles fragmentos onde o computador dubide, onde non sexa capaz de distinguir exclusivamente pola imaxe se é unha apnea, unha hipopnea ou algo non relevante. Ese é o exemplo que lle dás ao médico. Trátase de focalizar a súa atención naqueles casos que son dubidosos», comenta Mosqueira. E, efectivamente, ante determinadas respostas traducidas nun maremagno de liñas, o computador xa asignou unha etiqueta diagnóstica no estudo.
Son algoritmos traballando para a saúde. Eses algoritmos que tantos asocian ás redes sociais, xa existían máis dun século antes de que a alguén se lle ocorrese que era unha boa idea subir fotos a internet. Pero sobre estes, sobre os que usan X, Instagram ou TikTok para mostrar ou ocultar segundo que cousas en base ás nosas interaccións, tamén se traballa.
Javier Parapar está co seu computador na sala Oito Bits, onde desemboca de novo un paseo polos corredores que se fixo máis longo —por entretido— do agardado. Na pantalla, reprodúcese en bucle un vídeo de J. D. Vance, vicepresidente dos Estados Unidos. É un extracto dunha entrevista ao político republicano na cadea Fox News nun post da rede social X, propiedade de Elon Musk. O aspecto da pantalla é o da versión web da antiga Twitter, todo normal se non fose porque o político está circunscrito nun enorme rectángulo vermello. Esa tinguidura dállo o traballo de Parapar, membro do grupo e-Risk, HYBRIDS, Consuer Health Search do CITIC. Ao pasar co cursor por amais, móstrase unha mensaxe: «Esta declaración considérase odio porque expresa un sentimento discriminatorio e xenófobo cara á civilización europea». O seu traballo tamén é saúde. No século XXI, cando xa nos pasaron por amais seis ondas de dixitalización, sería naíf non crer que parte clave dunha boa anamnesis da nosa saúde mental xoga no canal de contidos das redes sociais; o noso Instagram pode saber máis de como estamos que o noso psiquiatra.
«Isto é un plug-in que detecta, basicamente, se unha mensaxe na rede social X pode ser marcado como odio ou non», apunta Parapar. Que é odio e que non é odio para esta tecnoloxía vén alimentado pola definición da ONU, segundo explica o investigador. «Os comportamentos en redes sociais están moi relacionados co estado anímico das persoas. Igual que temos nun edificio un detector de radon que evite problemas para a saúde física das persoas, queremos dispor de mecanismos que nos alerten de comportamentos en redes sociais que poden ser indicativos dun trastorno mental. Desenvolver intelixencias artificiais que nos alerten diso de xeito temperán a un actor social, como un servizo de saúde, é importante. E isto é no que traballamos», aclara. A intervención temperá é o obxectivo.
Suicidio, acoso, xogo patolóxico... As faragullas que deixamos en redes que poden servir para alertar dun problema de fondo non son poucas. Parapar tamén mostra unha tecnoloxía de apoio para profesionais de saúde mental facilitando o historial de escritos en redes. O obxectivo é achar pistas clínicas que poidan levar a unha depresión e que poidan pasarse por alto nunha historia clínica. A IA detecta marcadores como problemas de soño ou falta de enerxía, expresados polo propio usuario, que son marcadores típicos para determinar o risco. «Requirirá unha autorización persoal do uso de datos. Como se usen acabará dependendo das regulacións, dos operadores e dos profesionais médicos».
Adiviñar corazóns enfermos
Pódese adiviñar se un tratamento absolutamente necesario para superar un cancro acabará por esnaquizar os nosos sistemas vasculares? Probablemente, a Ana López Cheda, dedicada á análise de supervivencia en base a datos, a palabra 'adiviñar' crelle certa urticaria, por aquilo de usar un verbo máis asociado ao tarotismo que á ciencia. No seu computador mostra unhas gráficas que resumen parte do seu traballo: detectar a cardiotoxicidad —inducida por un fármaco— antes de que apareza.
«Neste proxecto temos pacientes de cancro de mama do Complexo Hospitalario Universitario da Coruña (Chuac) que reciben todas o mesmo tratamento, o trastuzumab —un anticorpo monoclonal usado para tratar certos tipos de tumores de mama asociados á presenza da proteína HER2 na superficie das células cancerosas—. Que pasa? Que ese tratamento, a pesar de ser o máis común, pode provocar efectos adversos no corazón. O que tratamos de predicir —que non adiviñar— é se o vai a provocar ou non», introduce. Saca o seu computador, porque para exemplo un botón. Mostra unha curva TDI —imaxes de Doppler de tecido—, que miden a contracción e relaxación do músculo cardíaco. A partir do sístole e diástole, detectan patróns. E sobre eles. sae unha nova gráfica, onde o negro habitual dos informes científicos mestúrase cun rosa chillón que fixa a mirada.
«As pacientes que si sufriron este efecto adverso, están nese violeta. Vedes que na onda E prima o rosa non chega ata tan abaixo como no resto de pacientes?», di Ana López mentres repasa a gráfica co rato. Eses datos, trasladados a curvas e dotados de contexto, de sentido, permiten vixiar máis a esas pacientes, nas que agarda que apareza a cardiotoxicidad. É só un exemplo de como os datos só son datos, puntos aleatorios, ata que alguén cunha idea chega para unilos e darlles sentido. E cantas máis mentes pensen en como dotalos de significado, mellor. Para iso naceu o CITIC.