Inteligencia Artificial para detectar la COVID-19 a través de la imagen de tórax

PROYECTO
20/09/2021
• El Instituto Tecnológico de Informática (ITI) trabaja en el proyecto BIGSALUD2, financiado por IVACE y los Fondos FEDER, que busca optimizar el sistema de salud mediante el Análisis de Datos e Inteligencia artificial

• El centro tecnológico está desarrollando modelos basados en IA para poner en marcha herramientas de diagnóstico, pronóstico y cribado de pacientes con coronavirus

La bioinformática es una de las líneas de investigación que más está potenciando el centro tecnológico ITI, especializado en TIC, con el fin de aportar soluciones a los problemas relacionados con la medicina de precisión, mediante el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial.

En este sentido, uno de los proyectos más destacados en los que está trabajando ITI es en BIGSALUD2, financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el que está desarrollando modelos basados en IA para poner en marcha herramientas de diagnóstico, pronóstico y cribado de pacientes con COVID19.

En palabras de François Signol, responsable del proyecto en ITI, el objetivo es “llevar la Inteligencia Artificial a la Salud apoyando al personal sanitario en el proceso de toma de decisiones, haciendo posible un mejor pronóstico de complicaciones y un tratamiento más personalizado y eficaz de los pacientes”. Todo ello redundará en un “incremento de la calidad de vida con un ahorro de costes hospitalarios y un aumento de la productividad de los profesionales”, añade el investigador.

Son tres las líneas de investigación que está abordando este proyecto, como son la realización de un pronóstico que anticipe el reingreso no programado de pacientes durante los 30 días inmediatos al alta hospitalaria; conocer la evolución clínica de pacientes con COVID19; y detectar la enfermedad a través de la imagen médica de tórax.

Para ello, los expertos de ITI han combinado servicios de infraestructura para tratamiento de información, a nivel de almacenamiento y procesamiento distribuido, con técnicas de Inteligencia Artificial para aportar soluciones novedosas a los problemas relacionados con la medicina de precisión, donde los tratamientos se ajustan a cada paciente y donde un hospital puede anticiparse a sus necesidades.

A través de este proyecto, se van a desarrollar herramientas software que, combinadas con modelos de Inteligencia Artificial construidos a partir de datos sanitarios, realicen estimaciones fiables que se puedan integrar a la práctica hospitalaria. Por ejemplo, seleccionar el tratamiento óptimo para cada paciente; diagnosticar enfermedades; o incluso pronosticar que un paciente desarrolle una enfermedad.

Análisis de Datos

Hasta ahora, los investigadores han realizado un análisis iterativo de más de 40 mil radiografías y 20 mil historias clínicas  de pacientes sanos, con COVID-19 o con reingreso no programado a los que están aplicando técnicas conocidas como ‘Machine Learning’.

Esto significa que las “máquinas aprenden de los datos patrones que permiten parametrizar y predecir enfermedades”, añade el responsable de ITI. Las mismas técnicas aplicadas al pronóstico de COVID-19, adecuadamente adaptadas, serían válidas a cualquier acción que permita a un hospital anticipar la evolución de pacientes con otras enfermedades.

También se está abordando la mejora del flujo de trabajo entre el equipo médico y los analistas de datos, donde se puedan intercambiar e interpretar los datos sanitarios (imágenes médicas, información clínica, información ómica), para la construcción de modelos predictivos basados en aprendizaje automático. En una siguiente fase, se trabajará en la optimización de toda la infraestructura de análisis de datos adecuándola a las necesidades de un hospital.

Finalmente, el proyecto cuenta con la cooperación de entidades y empresas del sector TIC y del ámbito sanitario para orientar las soluciones tecnológicas a las problemáticas y necesidades reales de profesionales y pacientes, como son ALFATEC, QUIBIM, VISUAL LIMES y el ISS del Hospital LA FE de Valencia.

Categorías


11 febrero
Activa Industria
Acuerdos
Aitana
Alianza
Analista de datos
Aniversario
Asamblea General
Asamblea General de Asociados
Asamblea General ITI
Asesoramiento
Asociados
Ayudas
Big Data
Blockchain
Blockmarket
Calidad del Software
Centro de Innovación Digital
Centro Demostrador
Change2Twin
Ciberseguridad
Colaboración
Congreso
Consejo Rector
Convenio
Coronavirus
Cosmética
COVID
COVID WATER; COVID19; IA
COVID19
CPS
Data Room
DataRoom
Deep Learning
DELTA
Desarrollo
Desayuno
Día de la Mujer y la Niña en la ciencia
Diagnóstico
Digital Twins
Digitalización
Digitalización Industrial
DIH
DIH4CPS
Distrito Digital
E-commerce
Economía circular
Eficiencia energética
Envase alimentario
ESalud
Evento
Eventos
Ferias
Formación
Formulación 4.0
Formulación cosmética
Gemelos digitales
Gestablock
HCIHEALTH
Hyperfactory
IA
Igualdad
IIoT
Industria 4.0
Industria conectada
Innovacion
Inteligencia artificial
Interacción Persona-Ordenador
Internet de las Cosas
Investigación
Investigate to Innovate
IoT
ITI
Jornada
Mach
Machine Learning
Marketing
Misión
ORP
Plan de Igualdad
Premio
Premios
Proyecto
Proyectos
Proyectos I+D+I
Pymes
Radiatus
Realidad Aumentada
Receta
Reconocimiento
Resultados
Salud
SCOTT
Sede Alicante
Semana de I+D+I
Semana I+D+I
Seminarios
SIMAD
Sistemas Ciber-Físicos
Sistemas Ciberfísicos
Sistemas críticos
Sistemas de Optimización
Sistemas distribuidos
SmartCities
Software
Soluciones de optimización
Symbinet
Testeo
TIC
TIC como receta
TICS
Veritas
Visita
Visita Técnica
VLCSOFTING
VLCTESTING
Webinars

Buscar Noticias


Newsletter


Suscríbete y recibe todas las novedades sobre ITI