Un proyecto de la Universidad de Alicante (UA) usará herramientas de la Inteligencia Artificial (IA) para detectar y localizar la presencia de covid-19 en pulmones.
El 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", Antonio Pertusa, ha detallado este lunes 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, permitirá mostrar las regiones donde hay hallazgos relacionados con esta patología.
En un comunicado, la UA ha apuntado que 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.
En ese sentido se está elaborando una gran base de datos con imágenes de 22 hospitales de la Comunidad Valenciana liderado por el Banco de Imagen Biomédica (BIMCV).
En junio estará listo un primer prototipo. Será un modelo entrenado para detectar las lesiones, si bien no podrá aun "localizar dónde se encuentran".
Banco de datos
El proyecto 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 Sant Joan d'Alacant de 2009 a 2017, "pionero a nivel internacional".
Por ello, y ante el Covid-19 se ha planteado la confección de la base de datos específica. En esta ocasión, el proyecto llamado "Ayuda al diagnóstico, pronóstico y triaje de pacientes Covid-19 mediante la aplicación de IA a datos clínico-radiológicos".
Este proyecto 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 dicho Pertusa, que ha confiado que en breve se podrían publicar los primeros resultados.
En total, cuentan ya concerca de 5.000 imágenes, útiles para los médicos y radiólogos "tanto de aquí como de otros países", ha comentado. También sirve para entrenar modelos de IA aplicados sobre las imágenes. Y 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 Covid-19.
"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 detallado Pertusa.
El proyecto está dotado con 10.750 euros, que irán destinados principalmente a la adquisición de equipos y publicaciones científicas. El montante para el FONDO - COVID19 puesto a disposición de la UA suma la cifra de 90.000 euros.
