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Jueves, 17 de Octubre de 2019

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Big Data para mejorar diagnósticos médicos

El objetivo es desarrollar un sistema de patrones que ayuden al diagnóstico de enfermedades a partir de imágenes médicas, que mejorarán el diagnóstico de la migraña, las demencias y la depresión

El objetivo es desarrollar un sistema de patrones que ayuden al diagnóstico de enfermedades a partir de imágenes médicas que, a su vez, mejorarán el diagnóstico de la migraña, las demencias y la depresión.

Investigadores valencianos han recibido 12,7 millones de euros de la Unión Europea para participar activamente en el desarrollo de un software para el análisis y almacenamiento de gran cantidad de datos, principalmente imágenes médicas, que sirva como herramienta de apoyo a los facultativos en el proceso de toma de decisiones sobre el diagnóstico.

Este sistema aprovecha las capacidades de clasificación de información que ofrecen los procesos de computación del Big Data y la Inteligencia Artificial y, en concreto, el Aprendizaje Profundo, conocido como Deep Learning.

El proyecto es una colaboración multidisciplinar entre el grupo de investigación que lidera María de la Iglesia-Vayá en la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (FISABIO) e ingenieros informáticos de la Universitat Politècnica de València (UPV,) coordinados por Jon Ander Gómez Adrián, así como investigadores de otras 19 instituciones en nueve países europeos. El proyecto está coordinado por Everis.

La idea fundamental es disponer de algoritmos basados en Deep Learning que analicen imágenes y proporcionen información estructurada útil para el diagnóstico. Para ello hay que generar modelos predictivos que, nutriéndose de una gran cantidad de imágenes, proporcionen como salida la probabilidad de que una nueva imagen refleje o no una determinada enfermedad.

Un componente esencial del proyecto es la creación de una gran base de datos con imágenes médicas anonimizadas que puedan utilizarse para entrenar y validar los modelos matemáticos predictivos.

“Crearemos una base de datos que contendrá miles de imágenes anotadas, es decir, descritas y adecuadamente clasificadas”, explica la investigadora de FISABIO María de la Iglesia Vayá, “Las anotaciones incluirán cientos de parámetros, como por ejemplo, el volumen exacto de decenas de regiones del cerebro y otras partes del cuerpo”, añade la experta en imagen médica.

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