Radiografia de tòrax tractada amb intel·ligència artificial.
Científicos del Instituto de Física Corpuscular (IFIC), centro mixto del Consejo Superior
de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universitat de València; de la Universitat
Politècnica de València (UPV) y de la Fundació per al Foment de la Investigació
Sanitària i Biomèdica de la Comunitat Valenciana (FISABIO) han sido seleccionados en
la convocatoria especial COVID-19 del Instituto de Salud Carlos III, organismo español
de referencia para la investigación en salud, para estudiar la aplicación de sistemas de
inteligencia artificial que permitan clasificar neumonías de pacientes afectados por el
coronavirus SARS-CoV-2, una de las consecuencias más graves de la enfermedad. El
proyecto tiene como objetivo integrar estos sistemas en la toma de decisiones clínicas.
La inteligencia artificial juega un importante papel en el futuro de la Medicina, donde
se requieren las tres P: predicción, prevención y precisión. Los sistemas basados en
inteligencia artificial ayudan y mejoran la predicción del radiólogo.
Recientemente, el grupo de investigadores del Instituto de Física Corpuscular y de la
Universitat Politècnica de València participó en el desarrollo e implantación de técnicas
de Machine Learning (una de las técnicas más utilizadas en inteligencia artificial) para
ayudar al diagnóstico del cáncer de mama mediante mamografías. Este sistema fue
desarrollado en una competición internacional, probado clínicamente y recientemente
divulgado en una publicación de alto impacto científico.
Además de alcanzar resultados competitivos en los modelos de diagnóstico del cáncer
de mama, el sistema desarrollado por los investigadores valencianos supuso un hito en
cuestiones que afectan a la calidad del diagnóstico como el uso, explotación, calidad e
interpretación de los datos.
Ahora, el grupo de investigadores valencianos aplica este método para desarrollar
algoritmos que clasifiquen las lesiones provocadas por el coronavirus en el aparato
respiratorio mediante el análisis de imágenes médicas (radiografías o TAC). Este
proyecto ha sido seleccionado por el Instituto de Salud Carlos III, el centro español de
referencia para la investigación en salud, para recibir financiación dentro de la
convocatoria especial destinada a luchar contra la COVID-19.
Las primeras fases del proyecto han contado con la colaboración de investigadores y
expertos en patologías víricas y de imagen de FISABIO y de radiólogos adscritos al
Instituto de Biomecánica de Valencia (IBV). El proyecto surge de una colaboración
entre los investigadores del IFIC y la UPV con FISABIO en el proyecto DIRAC
(Diagnóstico Inteligente para Radiografías con implementación en Circuito integrado),
cuyo objetivo era el estudio de otras patologías y que se presentó a la Agencia
Valenciana de la Innovación (AVI).
“Estamos muy satisfechos de que esta colaboración con la Universitat Politècnica de
València y FISABIO tenga este reconocimiento por el Instituto de Salud Carlos III
después de varios años dedicados al trabajo clínico con sistemas de Machine
Learning”, manifiesta Francisco Albiol Colomer, investigador del IFIC participante en el
proyecto, junto con Luis Caballero Ontanaya y Salvador Tortajada Velert.
Los investigadores pretenden incluir a un grupo más extenso de radiólogos que
faciliten la interpretación clínica a los algoritmos, favorecer su uso por parte de las
empresas y estudiar la posibilidad de incluir imágenes de otras Comunidades
Autónomas. Esto permitirá generalizar el algoritmo para que pueda ser difundido de
forma amplia.
“En el proyecto es necesario cumplir con los cuatro ejes fundamentales de los
principios FAIR (acrónimo de Findable, Accesible, Interoperable and Reproducible) de
buenas prácticas para la gestión y administración de datos científicos. Por este motivo
es necesario proporcionar una buena organización de este conjunto de datos (proceso
conocido como Data Curation) para obtener buenos resultados en los modelos
predictivos. Es en este campo donde nuestro equipo, la Unidad Mixta de Imagen
Biomédica FISABIO-CIPF, dispone de gran experiencia”, destaca María de la Iglesia
Vayá, investigadora de FISABIO participante en el proyecto.
Por parte de la UPV, participan Antonio Albiol y Alberto Albiol, del Instituto de
Telecomunicaciones y Aplicaciones Multimedia (iTEAM) y Jon Ander Gómez y Roberto
Paredes, del centro Pattern Recognition and Human Language Technology (PRHLT). Su
trabajo se centra en el desarrollo de diferentes técnicas de Deep Learning para la
detección automática de COVID-19.
“El proyecto representa para nosotros una oportunidad de poner nuestra experiencia
en reconocimiento automático de imágenes médicas en un problema que requiere una
urgente solución y que a su vez demanda la colaboración multidisciplinar”, apuntan los
investigadores de la UPV.
El proyecto se desarrolla actualmente en Artemisa, la plataforma dedicada a la
computación en inteligencia artificial del IFIC, cofinanciada por la Unión Europea a
través del Programa Operativo del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la
Comunidad Valenciana 2014-2020 para la adquisición de infraestructuras y
equipamiento de I+D+i.
Más información:
https://bit.ly/3fNquAH
https://bit.ly/2OJc6xk
Contactos:
Francisco Albiol Colomer, investigador del Instituto de Física Corpuscular (IFIC, CSICUniversitat de València). Kiko.Albiol@ific.uv.es
María de la Iglesia Vayá, investigadora principal de la Unidad Mixta de Imagen
Biomédica FISABIO-CIPF y responsable del Banco de Imagen Médica de la Comunidad
Valenciana (BIMCV) delaiglesia_mar@gva.es
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