Es capaces de detectar y clasificar estudios clínicos en función de las imágenes radiológicas

IA y big data aplicados a la Radiología, claves del proyecto Adelaide


24 mar 2022. 11.00H
SE LEE EN 3 minutos
La contribución de la inteligencia artificial a la salud, y en concreto al diagnóstico por imagen, es cada vez más importante, pero, en paralelo, es necesario contar con herramientas que permitan “entrenar” a estos potentes algoritmos, algo clave para su futuro éxito.

Ese es el objetivo con el que se crea el proyecto Adelaide que, a través de tecnologías Big Data, permite buscar y unificar la información de la imagen médica con los datos provenientes de los informes clínicos: preparar el dato para que pueda ser usado por los algoritmos y decodificado mediante la inteligencia artificial. De esta manera, aporta la sabiduría de millones de imágenes e informes que están indexados en su infraestructura y permite una toma de decisiones más rápida y precisa.

La plataforma, desarrollada en colaboración por un grupo de ingenieros de Cetir Ascires y la empresa Medexprim, a través del proyecto Adelaide apoyado por la Comisión Europea (iniciativa Eurostars -2), acaba su puesta a punto y aterriza ahora en el día a día de la actividad clínica. Su apuesta de valor es extraer, recopilar y crear conjuntos de datos de imágenes a partir de las enormes bases de datos de las que disponen los departamentos de radiología de los hospitales. Archivar, ordenar y organizarde forma eficiente esos datos resulta fundamental para poder volcar ese conocimiento en el abordaje médico del paciente y en el desarrollo clínico.

“Comparamos Adelaide con una refinería de petróleo: introducimos el dato en crudo y ella nos ofrece una respuesta sin impurezas”, explican José Manuel Santabárbara y Karine Seymour, ingeniero coordinador del proyecto en Cetir Ascires y responsable de Innovación en Medexprim, respectivamente. Adelaide es el acrónimo de DEtección y Localización de
estructuras Anatómicas para una mejor IDEntificación y búsqueda de estudios de imagen.

“Su objetivo es definir, desarrollar e implantar una solución que permita consultar los archivos de imágenes médicas a partir de las etiquetas generadas por el complejo análisis de imágenes e informes radiológicos semánticos”, afirman tanto Seymour como Santabárbara. “De esta manera se facilita la generación de cohortes de pacientes para ensayos clínicos o estudios de investigación”, añaden.

El valor de la anticipación


La posibilidad de emplear Adelaide con cualquier enfermedad diagnosticable por imagen hace que sus posibilidades sean muy extensas: desde campos como la Neurología o Cardiología, hasta estudios sobre fracturas y acuñamientos óseos. Aun así, el valor de la previsión que proporciona orienta el proyecto principalmente hacia campos como la Oncología, donde anticiparse al desarrollo de la enfermedad se traduce en vida.

“En el ámbito oncológico, una anticipación en la toma de decisiones puede resultar vital para el paciente. Es por ello por lo que estamos centrando aDELAIDE prioritariamente en el estudio clínico del cáncer”, afirma Santabárbara. “Hablamos de radiología cognitiva y cuantitativa, que ofrece al especialista mucha más información para emitir un diagnóstico más preciso y en un tiempo mucho menor. Además, permite valorar con más exactitud la respuesta a terapias, el control del paciente durante el tratamiento y ofrecer una medicina mucho más personalizada”, concluye Santabárbara. 
Aunque pueda contener afirmaciones, datos o apuntes procedentes de instituciones o profesionales sanitarios, la información contenida en Redacción Médica está editada y elaborada por periodistas. Recomendamos al lector que cualquier duda relacionada con la salud sea consultada con un profesional del ámbito sanitario.