Inteligencia artificial para diagnosticar mejor enfermedades como el alzhéimer
La Universitat Politécnica de València participa en el desarrollo de librerías de inteligencia artificial que permitirán mejorar la capacidad de diagnóstico
La inteligencia artificial ayudará a diagnosticar de manera "más eficaz" decenas de enfermedades / Getty
Valencia
La Universitat Politècnica de València participa en el desarrollo de nuevas librerías de Inteligencia Artificial que ayudarán a diagnosticar más rápido enfermedades como el Alzhéimer, la depresión o el cáncer. Se trata de un proyecto pionero que combina la supercomputación y el Big data que permite procesar grandes cantidades de información y establecer patrones.
La librería va nutriéndose de una gran cantidad de imágenes, a partir de las cuales ante un nuevo caso, se procesa la información y determina la posibilidad o no de una patología, según señalan las fuentes.
Una tecnología que se traduce en más y mejor información a la hora de diagnosticar una enfermedad y saber su grado de gravedad. Jon Ander Gómez, que participa en la investigación, explica que el objetivo es "dar a los médicos herramientas que les permitan tener más información del paciente". Estas librerías inteligentes se actualizarán continuamente e irá añadiendo la información de los nuevos diagnósticos.
Alta computación
Según Jon Ander Gómez, "queremos contribuir a mejorar la productividad de estos informáticos, de forma que dispongan de una herramienta de alta computación que facilite el procesado de toda la información de las pruebas –principalmente imágenes médicas- que llegan a un centro de salud u hospital".
Jon Ander Gómez: "És una llibreria que dóna més elements per a poder prendre una decisió"
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El desarrollo de esta herramienta se enmarca dentro del proyecto DeepHealth y está liderado por el PRHLT de la UPV y el Grupo de Arquitecturas Paralelas (GAP-DISCA) de la UPV, que se encarga de su adaptación a nuevas arquitecturas heterogéneas de cálculo científico.
“Estamos adaptando infraestructuras de supercomputación, en las que disponemos de miles de procesadores, para optimizar y facilitar el diagnóstico clínico", destaca José Flich, investigador del GAP-DISCA de la Universitat Politècnica de València. Con ellas, según ha indicado José Flich, "tendremos un procesado de la información mucho más rápido y eficiente, reduciendo así también los tiempos de diagnóstico”.
Ya hay una primera versión de esta librería de inteligencia artificial que ahora hay que integrar en los equipos informáticos de los hospitales. Antes de validarse definitivamente, el proyecto se aplicará a diferentes casos clínicos para entrenar los modelos predictivos y se espera que esté listo para su uso a finales del año que viene.
