Crisis coronavirus

La UA participa en un proyecto para detectar lesiones pulmonares por COVID-19

La construcción de una gran base de datos con imágenes de todos los hospitales de la Comunitat permitirá el estudio y la toma de decisiones clínicas

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Antonio Pertusa (UA)

La Universidad de Alicante (UA) participa en un proyecto que utiliza herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para detectar y localizar hallazgos que muestren la presencia de COVID-19 en pulmonesAntonio Pertusa, doctor en Informática y director científico del proyecto Detección y localización en imágenes RX de patrones de infiltrados con especial foco en vidrio deslustrado e infiltrados alveolares, ha indicado que el objetivo es desarrollar una herramienta de análisis de imagen basada en redes neuronales profundas que indique o no la presencia de COVID-19 en una radiografía.

Además, esta herramienta podrá mostrar a los radiólogos las regiones donde hay hallazgos relacionados con esta patología, principalmente infiltrados. La detección precoz y la localización de estas lesiones es fundamental tanto para el diagnóstico como para conocer la evolución del paciente y poder tomar decisiones clínicas. Para llevar a cabo este proyecto el científico ha explicado que se está construyendo una gran base de datos con imágenes de todos los hospitales de la Comunitat Valenciana liderado por el Banco de Imagen Biomédica de la Comunidad Valenciana (BIMCV).

Así, estos días están realizando las gestiones para acceder a los datos de veintidós hospitales de la autonomía valenciana. Para poder confeccionar este sistema necesitan tanto las imágenes como los hallazgos que están etiquetando los radiólogos. En junio estará listo un primer prototipo. Será un modelo entrenado para detectar las lesiones, si bien no podrá aun localizar dónde se encuentran, “aunque durante las siguientes fases del proyecto iremos mejorando sus resultados”, ha señalado Pertusa.

Aurelia Bustos, oncóloga, ingeniera informática y doctora en Ingeniería Informática, también forma parte del equipo multidisciplinar de profesionales y expertos que componen el grupo de trabajo del proyecto financiado. Bustos participa con la empresa MedBravo, de la que es cofundadora. El resto del equipo, especialistas y profesionales de los campos tecnológicos y médico-sanitarios, son Pertusa; Miguel Ángel Cazorla, catedrático en el Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la UA; la empresa Sierra Research, con Germán González, profesor asociado de la UA y experto en sistemas de IA aplicados a imagen médica; María de la Iglesia Vayá, Marisa Caparrós, José Manuel Saborit y Joaquim Ángel Montell, de FISABIO; José María Salinas, responsable de la unidad informática del Hospital Sant Joan y profesor asociado de la UA, y el equipo de radiólogos liderado por Joaquín Galant, pertenecientes al mismo hospital; y Domingo Orozco y Xavier Barber, de la Universidad Miguel Hernández.

El proyecto en marcha en la UA tiene su origen en la anterior en colaboración con el BIMCV, el Hospital Universitario de Sant Joan y MedBravo: PadChest. En aquella ocasión los participantes construyeron un gran banco de datos de radiografías, que incluía más de 160.000 imágenes de 67.000 pacientes que fueron interpretadas e informadas por radiólogos en el Hospital San Juan (España) de 2009 a 2017, pionero a nivel internacional.

Decidimos aplicarlas a COVID-19, ya que podremos tener resultados a corto plazo que puedan ayudar a la toma de decisiones con esta patología”, ha indicado Pertusa. El proyecto, Ayuda al diagnóstico, pronóstico y triaje de pacientes CoVid19 mediante la aplicación de IA a datos clínico-radiológicos, está financiado con 100.000 euros por la Agencia Valenciana de Innovación (AVI); es uno de los seleccionados en la llamada al sistema valenciano de innovación e investigación para la emergencia contra la COVID-19.

“Se busca hacer lo que hicimos con PadChest pero esta vez focalizado en COVID-19”, ha precisado el investigador de la UA. Pertusa informa que en breve se podrían publicar los primeros resultados. Tienen procesadas ya cerca de 5.000 imágenes. Estas imágenes son útiles para los médicos y radiólogos “tanto de aquí como de otros países”. También sirve para entrenar modelos de IA aplicados sobre las imágenes.

Aquí es donde arranca el proyecto aprobado por la UA hace escasos días y que se traduce en la creación de una herramienta de análisis de imagen basada en redes neuronales profundas que indique o no la presencia en una radiografía de hallazgos radiológicos relacionados con COVID19.

“Dada una imagen de entrada, estas herramientas de análisis basadas en IA obtienen como resultado las localizaciones donde aparecen indicios radiológicos relacionados con COVID-19; es decir, obtiene otra imagen de salida que marca dónde puede haber vidrio deslustrado (si son lesiones muy ligeras) o consolidaciones, entre otras. La aplicación de IA permite intentar detectar la enfermedad cuando está empezando para hacer seguimiento y tratamiento”, ha expresado Pertusa.

Detección y localización en imágenes RX de patrones de infiltrados con especial foco en vidrio deslustrado e infiltrados alveolares es uno de los diez proyectos que han sido seleccionados para contribuir de forma inmediata a mejorar las actuaciones referentes al COVID-19 desde las diferentes áreas de conocimiento que ayuden a mejorar la situación de las personas y de los sectores económicos en el contexto de la pandemia en curso. El proyecto está dotado con 10.750 euros, que irán destinados principalmente a la adquisición de equipos y publicaciones científicas.

coronito

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