Cien­tí­fi­cos del Ins­ti­tu­to de Físi­ca Cor­pus­cu­lar (IFIC, Uni­ver­si­tat de Valè­n­­cia-CSIC), de la Uni­ver­si­tat Poli­tèc­ni­ca de Valèn­cia (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 estu­diar la apli­ca­ción de sis­te­mas de Inte­li­gen­cia Arti­fi­cial que per­mi­tan cla­si­fi­car neu­mo­nías de pacien­tes afec­ta­dos por el coro­na­vi­rus SARS-CoV‑2, una de las con­se­cuen­cias más gra­ves de la enfer­me­dad. El pro­yec­to tie­ne como obje­ti­vo inte­grar estos sis­te­mas en la toma de deci­sio­nes clí­ni­cas.

La Inte­li­gen­cia Arti­fi­cial 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 Uni­ver­si­tat Poli­tèc­ni­ca de Valèn­cia 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.

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 Uni­ver­si­tat Poli­tèc­ni­ca de Valèn­cia 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 Fran­cis­co Albiol Colo­mer, inves­ti­ga­dor del IFIC par­ti­ci­pan­te en el pro­yec­to jun­to a Luis Caba­lle­ro Onta­na­va y Sal­va­dor Tor­ta­ja­da Velert.

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.

“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 pro­yec­to 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 Comu­ni­tat Valen­cia­na 2014–2020 para la adqui­si­ción de infra­es­truc­tu­ras y equi­pa­mien­to de I+D+i.