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Un equipo multidisciplinar de investigadores, con participación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), estudiará la aplicación de sistemas de inteligencia artificial para clasificar neumonías de pacientes con Covid-19. La idea final del proyecto es poder integrar estos sistemas en la toma de decisiones clínicas.
La investigación la lideran científicos del Instituto de Física Corpuscular (IFIC), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Valencia; de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y de la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunidad Valenciana (Fisabio). Todos ellos fueron seleccionados en la convocatoria especial CovidD-19 del Instituto de Salud Carlos III.
Los sistemas basados en inteligencia artificial ayudan y mejoran la predicción del radiólogo
Por otra parte, según indican, la inteligencia artificial juega un papel importante en el futuro de la medicina, donde se requieren las tres P: predicción, prevención y precisión. En este sentido, los sistemas basados en inteligencia artificial ayudan y mejoran la predicción del radiólogo. El grupo de investigadores del IFIC y la UPV participó en el desarrollo e implantación de técnicas de machine learning para ayudar al diagnóstico del cáncer de mama mediante mamografías.
Ahora, el grupo aplica este método de inteligencia artificial para desarrollar algoritmos que clasifiquen las lesiones provocadas por el Covid-19 en el aparato respiratorio. Y lo hacen mediante el análisis de imágenes médicas (radiografías o TAC). Los investigadores pretenden incluir a un grupo más extenso de radiólogos que faciliten la interpretación clínica a los algoritmos. Así como 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.
Dra. María de la Iglesia: “Es necesario proporcionar una buena organización de este conjunto de datos para obtener buenos resultados en los modelos predictivos”
“En el proyecto es necesario cumplir con los cuatro ejes fundamentales de los principios FAIR (Findable, Accesible, Interoperable and Reproducible) de buenas prácticas para la gestión y administración de datos científicos. Por ello es necesario proporcionar una buena organización de este conjunto de datos para obtener buenos resultados en los modelos predictivos. En este campo nuestro equipo, la Unidad Mixta de Imagen Biomédica FISABIO-CIPF, dispone de gran experiencia”, destaca la Dra. María de la Iglesia, investigadora de Fisabio.
Desde la UPV su trabajo se centra en el desarrollo de diferentes técnicas de Deep Learning para la detección automática de Covid-19. Así, “el proyecto representa 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.
Por su parte, Francisco Albiol, investigador del CSIC en el IFIC, señala que están “muy satisfechos de que esta colaboración con la UPV 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”.
