Intel·ligència Artificial per al diagnòstic de patologies per imatge mèdica

L’Institut de Física Corpuscular (IFIC, UV-CSIC) ha posat en marxa el projecte DIRAC amb suport de l’AVI i amb la col·laboració de la Fundació FISABIO i la Universitat Politècnica de València. Destinat a desenvolupar un sistema tecnològic basat en Intel·ligència Artificial (IA), el projecte permetrà millorar la interpretació de la imatge mèdica i es podrà aplicar en hospitals, clíniques i centres de salut.

L’Institut de Física Corpuscular (IFIC), centre mixt de la Universitat de València i el CSIC, desenvolupa un prototip per al desplegament i la validació de sistemes d’ajuda al radiodiagnòstic basats en models d’Intel·ligència Artificial, que facilitaran la interpretació de troballes i evidències clíniques en imatges radiològiques tant en hospitals públics com en centres de salut i petites clíniques privades.

Batejat com DIRAC, el projecte està liderat per l’IFIC, que col·labora per a la seua execució amb la Fundació FISABIO i l’Institut de Telecomunicacions i Aplicacions Multimèdia (iTEAM), de la Universitat Politècnica de València (UPV). A més, compta amb finançament de l’Agència Valenciana de la Innovació (AVI), en el marc de la convocatòria d’ajudes en concurrència competitiva corresponent a 2020.

DIRAC proposa una metodologia basada en minicontroladors que faciliten la implementació de models d’Intel·ligència Artificial (IA), capaços d’interoperar amb els formats d’imatge mèdica de manera autònoma, segura i eficient. La incorporació d’aquesta tecnologia al sector de la salut no només millorarà la productivitat i la precisió i interpretació de la imatge mèdica, sinó que reduirà també els costos operacionals.

En l’actualitat, ja s’estan desenvolupant models d’IA per a la detecció automàtica de patologies a partir de radiografies de tòrax. En concret, i en el marc de la pandèmia, s’han dissenyat i integrat algoritmes que detecten l’afecció pulmonar per COVID-19 de manera primerenca, en el marc d’un projecte de l’Institut de Salut Carlos III del qual l’IFIC ha resultat també beneficiari.

Per dur a terme aquesta iniciativa, l’IFIC ha fet ús d’una de les majors col·leccions d’imatges radiològiques etiquetades al món, que pertany al Banc d’Imatge Mèdica de la Comunitat Valenciana, gestionat per FISABIO. Així mateix, per a l’entrenament eficient i la validació de models d’aprenentatge profund (deep learning) i Intel·ligència Artificial es compta amb Artemisa, la plataforma de computació de l’IFIC, d’elevada capacitat de càlcul i dedicada al desenvolupament d’aquests models.

Deixa el teu comentari