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Genomcore
Gestión de Datos

Dipcan, una plataforma multi-ómica de inteligencia para medicina personalizada en oncología

La mayor plataforma de IA oncológica de España

Dipcan, una plataforma multi-ómica de inteligencia para medicina personalizada en oncología

Desafío

Avanzar en la medicina personalizada del cáncer integrando datos clínicos, genómicos, anatomopatológicos y radiómicos, utilizando modelos de IA para elegir el tratamiento más apropiado.

Solución

Una plataforma multimodal para almacenar, procesar e integrar todos los conjuntos de datos de pacientes en un único repositorio centralizado para modelado de IA, con enfoque en entrenamiento continuo...

Resultados

Se espera que el proyecto proporcione orientación objetiva para la gestión clínica individual y ayude a desarrollar estrategias nacionales de salud para prevenir, diagnosticar tempranamente y tratar...

Ubicación

España

Acerca de

Siete instituciones líderes en España (MC Anderson Cancer Center, Eurofins, Genomcore, Pangaea Oncology, Atrys, Quibim, Artelnics) se unieron. Contó con 7,5 millones de euros en financiación de la Unión Europea a través del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital de España.

características utilizadas en este proyecto

  • Compliance & Security
  • Genomic Analysis
  • Interface Builder
  • Platform Engine
  • Unified Multimodal Datastore

Proyecto

Integración colaborativa de datos ómicos: avanzando en oncología de precisión

Dipcan (Digitalización y Gestión de la Medicina Personalizada en Cáncer) es un estudio observacional diseñado como herramienta para la práctica clínica en Oncología. Promueve el desarrollo de la medicina personalizada integrando datos clínicos, genómicos, anatomopatológicos y radiómicos mediante tecnología. Un total de 2.000 pacientes con tumores metastásicos no hematológicos participaron en el estudio Dipcan de 2021 a 2024.

Siete instituciones líderes en España (MC Anderson Cancer Center, Eurofins, Genomcore, Pangaea Oncology, Atrys, Quibim, Artelnics) se unieron para mejorar la comprensión del cáncer en pacientes individuales para un diagnóstico más temprano y preciso, tratamiento dirigido y análisis multidimensional de datos tumorales. Los modelos de IA contribuyen al desarrollo de estrategias nacionales de salud para gestionar estas enfermedades de manera más eficiente y rentable.

La atención oncológica multidisciplinaria requiere visiones holísticas, integrando datos ómicos. Al unificar varias disciplinas médicas junto con conocimientos bioinformáticos y tecnológicos, los oncólogos podrán tomar mejores decisiones para mejorar la calidad de vida y supervivencia del paciente según su caso particular. Los resultados del estudio mejorarán la práctica clínica diaria en Oncología, con un compromiso claro hacia la medicina personalizada. En ese sentido, la plataforma de Genomcore ofreció un marco compatible con GDPR e HIPAA para almacenar, gestionar, estandarizar e integrar todo tipo de conjuntos de datos, y la App Dipcan simplificó el registro de pacientes, la recuperación de datos y el seguimiento. Proporciona informes PDF y facilita la comunicación. Los datos se guardaron automáticamente y se estructuraron en la plataforma de Genomcore, permitiendo el modelado de IA y flujos de trabajo personalizados.

Este proyecto (MIA.2021.M02.0006 2021-2024) tiene número de expediente: TSI-100206-2021-5 y pertenece a la Convocatoria Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial 2021. Está financiado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital de España, a través de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial y el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR). También recibe cofinanciación de la Unión Europea – NextGenerationEU, dentro del marco del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia (RRF).

Dipcan, una plataforma multi-ómica de inteligencia para medicina personalizada en oncología

Creo que ha llegado el momento de sistematizar la recopilación de estos datos de manera intuitiva y ágil que no dependa tanto de la subjetividad del médico que los recopila, y que especialmente nos permita analizar e interpretar estos datos en el futuro.

Dr. Enrique Grande, Investigador Principal y Jefe del Servicio de Oncología Médica e Investigación Clínica de la Fundación MD Anderson Cancer Center Madrid

La plataforma cumple con las certificaciones ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27017, ISO/IEC 27018 y el Esquema Nacional de Seguridad (ENS), siendo conforme con GDPR e HIPAA.

AENOR ISO/IEC 27001AENOR ISO/IEC 27017AENOR ISO/IEC 27018

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