Base científica sólida para la prevención del TCOP
HEROICA es fruto de una sólida trayectoria científica que une inteligencia artificial, farmacogenética y medicina con perspectiva de género para anticipar el riesgo de dependencia a opioides. Su desarrollo se basa en años de investigación clínica y en datos reales del Sistema Nacional de Salud, con un objetivo claro: transformar la prevención en una herramienta cotidiana al servicio del médico.
HEROICA emplea algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning), para detectar patrones complejos de riesgo de adicción. Estos modelos han sido entrenados y validados con datos reales de pacientes del Sistema Nacional de Salud.
La aplicación La aplicación incluye biomarcadores genéticos clave (CYP2D6, COMT, OPRM1) que influyen directamente en la metabolización de los opioides y la respuesta analgésica, así como variables demográficas y clínicas. Estos marcadores permiten al médico detectar posibles eventos adversos o respuestas inadecuadas, ajustando el tratamiento desde el inicio. Además, se tiene en cuenta la interacción entre sexo biológico y expresión genética, aportando un enfoque diferencial y más equitativo en la prescripción.
HEROICA considera no solo la biología del paciente, sino también determinantes sociales como el nivel socioeconómico, y especialmente las diferencias de género. Se ha demostrado que las mujeres, con mayor prevalencia de dolor crónico y mayor exposición a psicofármacos, presentan un riesgo específico de TCOP. Esta visión amplia permite adaptar el tratamiento no solo al cuerpo, sino también al contexto vital del paciente.
HEROICA representa un punto de inflexión en la gestión del dolor crónico en pacientes no oncológicos y en la prevención del trastorno por consumo de opioides de prescripción asociado a tratamientos legítimos.
Frente a modelos tradicionales basados en intuición o herramientas genéricas, HEROICA ofrece una predicción individualizada basada en datos objetivos, accesible desde una aplicación sencilla e intuitiva.
En un momento en que la dependencia de opioides genera inquietud social, HEROICA muestra cómo la inteligencia artificial no solo puede automatizar procesos, sino también humanizar la medicina. Al ayudar al profesional sanitario a comprender mejor a su paciente, a anticipar el riesgo de trastorno por consumo de opioides de prescripción y a adaptar su intervención, HEROICA demuestra que la innovación tecnológica puede estar profundamente al servicio del bienestar, la equidad y la sostenibilidad del sistema sanitario.
HEROICA se construye sobre una sólida base de investigación multidisciplinar liderada por el grupo de Neurofarmacología Aplicada al Dolor del Instituto ISABIAL, en colaboración con unidades clínicas, universidades y redes de investigación nacionales e internacionales. El modelo predictivo ha sido desarrollado a partir de datos longitudinales obtenidos en proyectos como preDESOPI y MORPHEO, y optimizado con algoritmos de aprendizaje automático implementados en entorno R con Shiny. Actualmente está clasificado por la AEMPS como Producto Sanitario.
La aplicación se alimenta de múltiples fuentes de información del paciente, siempre anonimizadas: datos demográficos, estado funcional, antecedentes de uso de opioides, calidad de vida, historia de consumo de sustancias y presencia de eventos adversos. Se incluyen además tres biomarcadores farmacogenéticos (CYP2D6, COMT y OPRM1), que permiten clasificar al paciente según su capacidad metabólica y sensibilidad a opioides. Este enfoque integrador supera los modelos unidimensionales y permite predecir el riesgo de TCOP con una fiabilidad clínica robusta.
Desde el punto de vista tecnológico, HEROICA incorpora técnicas de balanceo de clases para corregir el desequilibrio inherente a las bases de datos (baja incidencia de TCOP), y emplea validaciones cruzadas para garantizar su aplicabilidad en entornos reales. La aplicación está diseñada para facilitar su integración en entornos clínicos, tanto en Unidades del Dolor como en Atención Primaria, sin requerir conocimientos previos en IA. Se están desarrollando fases de validación multicéntrica en 6 Comunidades Autónomas, y se prevé su actualización continua a medida que se integren nuevos datos, garantizando así su evolución como herramienta viva y adaptativa para el Sistema Nacional de Salud.
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