El hospital coordina el proyecto 'Chaimeleon' que analiza la extensión del tumor con inteligencia artificial

La Fe lidera un plan europeo para predecir lesiones tumorales con imágenes
Luís Martí-Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen y del Grupo de Investigacion de Imagen Biomédica del Hospital La Fe de Valencia.


05 may 2022. 09.00H
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El Hospital La Fe de Valencia coordina el proyecto europeo 'Chaimeleon', un trabajo que reúne a un consorcio de 18 socios entre hospitales, universidades y centros de I+D para la realización de un repositorio centralizado de datos e imágenes médicas con el objetivo de saber cuál es la velocidad de crecimiento y de extensión de un tumor a través de la imagen con inteligencia artificial (IA). Este almacén de datos estará disponible en la nube y se dispondrá de una sola copia en la Universidad Politécnica de Valencia. Los países que participan son España, Alemania, Francia, Austria, Reino Unido, Israel, Italia, Países Bajos y Portugal.

Según explica a Redacción Médica Luís Martí-Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen y del Grupo de Investigacion de Imagen Biomédica del Hospital La Fe de Valencia, "el proyecto pretende analizar el comportamiento de los cuatro cánceres más prevalentes del mundo: pulmón, mama, colorrectal y próstata y, para ello, se cuenta con la participación de los Servicios de Oncología, Radiología y, por supuesto, con expertos en tecnología computacional".

En cuanto a los primeros resultados, Martí-Bonmatí asegura que en La Fe "ya se han llevado a cabo los cuatro primeros pasos: establecer la estructura para la extracción de los datos relevantes de los hospitales, crear un lenguaje común para que los datos se extraigan de una forma coherente y completa, desarrollar las herramientas para que dichos datos estén normalizados y armonizados y, por último, establecer un soporte de seguridad muy alto". Además, el experto añade que La Fe "comenzará en los próximos seis meses a explorar modelos de predicción utilizando inteligencia artificial".

Martí-Bonmatí señala que "los Servicios de Radiología junto a los de Oncología son capaces de desarrollar predicciones tumorales y este proyecto es una forma de estratificar las lesiones del tumor en base a su apariencia y, con ayuda de la inteligencia artificial, se puede predecir la evolución de dichas lesiones". A este respecto, añade que, con todo ello, "se puede ajustar mejor los tratamientos a los pacientes, evitando toxicidades por tratamientos no eficaces".


"Se realizará un plan de sostenibilidad para que otros investigadores puedan acceder a todos estos datos y utilizarlos"



Los primeros resultados del proyecto 'Chaimeleon' verán la luz en agosto de 2024 y, según Martí-Bonmatí, "a este repositorio digital podrán acceder, al inicio, solo los socios participantes, pero una vez finalizado se realizará un plan de sostenibilidad para que otros investigadores puedan acceder a todos estos datos y utilizarlos".

Platataforma de almacenamiento y procesamiento de datos


La plataforma de almacenamiento y procesamiento (repositorio central) utiliza un conjunto de tecnologías horizontales que permiten el almacenamiento distribuido de imágenes médicas y datos clínicos asociados, junto con un entorno de procesamiento donde se pueden ejecutar diferentes aplicaciones. 

Los datos clínicos se almacenan en una base de datos a través de formularios electrónicos estandarizados. Además, se ha desarrollado un conjunto de servicios para mapear permisos de acceso, montar datos seleccionados en consolas de estaciones de trabajo virtuales y persistir acciones de acceso y procesamiento de datos. Algunas aplicaciones de procesamiento de datos, incluida una para la armonización de imágenes, están siendo desarrolladas actualmente por los socios del proyecto como uno de los principales desafíos de este proyecto.

Para que los datos del repositorio sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables, los procesos de ingesta de datos aseguran la incorporación de información relevante y aseguran que los conjuntos de datos se puedan buscar según diferentes criterios, como el tipo de enfermedad, la modalidad de imágenes o el sexo y la edad del paciente.


"La firma digital que identifica a cada imagen médica hace imposible que las ataquen e introduzcan o eliminen lesiones"



Otra de las cuestiones en la que los participantes están poniendo más énfasis es la seguridad de los datos. Esta seguridad, según Martí-Bonmatí, pretende que "las imágenes no puedan alterarse, y gracias a una firma digital que identifica a cada imagen médica hace imposible que las ataquen e introduzcan o eliminen lesiones". 

Por todo ello, la accesibilidad a los datos seudonimizados se limitará a los administradores de repositorio autorizados a nivel local para permitir la vinculación con otros biobancos relacionados y el uso de estándares para el intercambio y la anotación de metadatos. 
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