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Para ayudar en decisiones clínicas

Investigadores valencianos estudian el uso de IA para identificar neumonía en Covid-19

La Inteligencia Artificial, explican los promotores de la investigación, juega un importante papel en el futuro de la Medicina, donde se requieren las tres P: predicción, prevención y precisión.

De izquierda a derecha, Alberto Albiol (iTEAM), Luis Caballero y Francisco Albiol (IFIC), Antonio Albiol (iTEAM) (Foto
De izquierda a derecha, Alberto Albiol (iTEAM), Luis Caballero y Francisco Albiol (IFIC), Antonio Albiol (iTEAM) (Foto

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24.07.2020 - 16:00

Investigadores valencianos estudian la aplicación de sistemas de Inteligencia Artificial a la detección temprana de neumonías en pacientes afectados por el coronavirus SARS-CoV-2, una de las consecuencias más graves de la enfermedad Covid-19. El proyecto tiene como objetivo integrar estos sistemas en la toma de decisiones clínicas.

Así, científicos del Instituto de Física Corpuscular (IFIC, Universitat de València-CSIC), de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y de la 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 de referencia en España para la investigación en Salud, para llevar a cabo el proyecto.

La Inteligencia Artificial, explican los promotores de la investigación, 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 Universidad Politécnica de Valencia participó en el desarrollo e implantación de técnicas de machine learning (una de las técnicas más utilizadas en Inteligencia Artificial) para ayudar al diagnóstico de cáncer de mama mediante mamografías. Este sistema fue desarrollado en una competición internacional, probado después clínicamente y recientemente divulgado en una publicación de alto impacto científico.

Además de alcanzar resultados competitivos en los modelos de diagnóstico de 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 de referencia español para la investigación en salud, para recibir financiación dentro de la convocatoria especial destinada a luchar contra la Covid-19.

 Los sistemas basados en Inteligencia Artificial ayudan y mejoran la predicción del radiólogo

Las primeras fases del proyecto han contado con la colaboración de investigadores y expertos en patologías víricas y de imagen de FISABIO (Fundació per al Foment de la Investigació Sanitària i Biomèdica de la Comunitat Valenciana) 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 Universidad Politécnica de Valencia y Fisabio tenga reconocimiento por el Instituto de Salud Carlos III después de varios años dedicados al trabajo clínico con sistemas de machine learning", manifiesta, en un comunicado, Francisco Albiol Colomer, investigador del IFIC participante en el proyecto junto a Luis Caballero Ontanava y Salvador Tortajada Velert.

ALGORITMO

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.

"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"

"En el proyecto es necesario cumplir con los cuatro ejes fundamentales de los principios FAIR (acrónimo de Findability, Accessibility, Interoperability and Reuse) 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 Mariam 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 trabajo se desarrolla actualmente en la plataforma dedicada a la computación en Inteligencia Artificial del IFIC, Artemisa, 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.

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