Per Tecnonews / AMIC
El centre tecnològic Eurecat mostra en la vigent edició del Mobile World Congress un nou sistema per a la identificació de nòduls indicadors de possibles càncers pulmonars mitjançant una eina basada en tècniques d’Intel·ligència Artificial, en concret, de Deep Learning o aprenentatge profund. El projecte s’ha dut a terme amb la participació del Campus Vall d’Hebron i ha comptat amb el suport del CIDAI (Centre d’Innovació en Tecnologies de Dades i Intel·ligència Artificial).
La tecnologia permet l’entrenament de models predictius a partir d’imatge mèdica 3D, integrada amb el flux de treball de radiologia, amb la finalitat de “fer possible la detecció precoç de la malaltia i proporcionar una eina de suport al pronòstic i el seguiment per part dels professionals mèdics experts, un avanç en medicina de precisió, que està transformant la pràctica clínica i el sector de la salut”, explica el director de la Unitat de Digital Health d’Eurecat, Felip Miralles.
La innovació està orientada a ajudar als radiòlegs en el seguiment dels nòduls pulmonars, mitjançant un sistema capaç d’executar anàlisi a través d’aprenentatge profund, capaç de detectar nòduls i reidentificar-los, proporcionant una projecció de creixement i la probabilitat de ser cancerígens.
Un element important d’aquesta innovació ha estat la creació d’una interfície per executar l’anàlisi temporal dels nòduls pulmonars i examinar visualment els resultats, d’una manera intuïtiva i informativa, per ajudar els metges a proporcionar diagnòstics més precisos.
Aquesta eina ha estat desenvolupada per Eurecat amb la col·laboració del Campus Vall d’Hebron coordinada pel Servei de Diagnòstic per la Imatge de l’Hospital, en el marc del projecte Deep Lung. “L’objectiu és desenvolupar una eina d’intel·ligència artificial (IA) aplicada a les imatges de Tomografia computada per detectar precoçment el càncer de pulmó. Aquesta eina està basada en el seguiment de lesions sospitoses, avaluades pels metges especialistes en Radiologia de la Vall d’Hebron. L’aplicació de la IA en aquests casos permetrà millorar la capacitat diagnòstica i predictiva en pacients afectats per la malaltia i en futurs programes de cribratge poblacional de càncer de pulmó”, conclou el Dr. Manel Escobar, Director Clínic del Servei de Diagnòstic per la Imatge de l’Hospital Universitari Vall d’Hebron i investigador del Vall d’Hebron Institut de Recerca (VHIR).
