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La Universidad de Alicante participa en un proyecto para detectar y localizar lesiones pulmonares por COVID-19 usando técnicas de inteligencia artificial

La construcción de una gran base de datos con imágenes de todos los hospitales de la Comunidad Valenciana, liderado por el BIMCV, permitirá el estudio y la toma de decisiones clínicas

El equipo multidisciplinar incluye a FISABIO, la UMH, el Hospital de Sant Joan y las empresas MedBravo y Sierra Research

 

Antonio_Pertusa 

 

Fotografía: Antonio Pertusa, IP del proyecto “Detección y localización en imágenes RX de patrones de infiltrados con especial foco en vidrio deslustrado e infiltrados alveolares”

 

Alicante. Lunes, 18 de mayo de 2020

La inteligencia artificial (IA) ha entrado de lleno en nuestras vidas, y lo ha hecho para quedarse. Y en el ámbito de la medicina abre infinidad de posibilidades. Este es el caso de uno de los proyectos que la Universidad de Alicante financia, dentro de la convocatoria propia urgente para la financiación de proyectos de investigación sobre el COVID19. Se trata, en concreto, del uso de las herramientas de la IA para detectar y localizar hallazgos que muestren la presencia de COVID-19 en pulmones. Como explica Antonio Pertusa, doctor en Informática y director científico del proyecto “Detección y localización en imágenes RX de patrones de infiltrados con especial foco en vidrio deslustrado e infiltrados alveolares”, el objetivo es desarrollar una “herramienta de análisis de imagen basada en redes neuronales profundas que indique o no la presencia de COVID-19 en una radiografía”. Además, especifica Pertusa esta herramienta podrá mostrar a los radiólogos las regiones donde hay hallazgos relacionados con esta patología, principalmente infiltrados.

La detección precoz y la localización de estas lesiones es fundamental tanto para el diagnóstico como para conocer la evolución del paciente y poder tomar decisiones clínicas. Para llevar a cabo este proyecto el científico informa de que se está construyendo una gran base de datos con imágenes de todos los hospitales de la Comunidad Valenciana liderado por el Banco de Imagen Biomédica de la Comunidad Valenciana (BIMCV). Estos días están realizando las gestiones para acceder a los datos de veintidós hospitales de la CV. Para poder confeccionar este sistema necesitan tanto las imágenes como los hallazgos que están etiquetando los radiólogos. 

En junio estará listo un primer prototipo. Será un modelo entrenado para detectar las lesiones, si bien no podrá aun “localizar dónde se encuentran”, informa Pertusa, “aunque durante las siguientes fases del proyecto iremos mejorando sus resultados”.

Aurelia Bustos, oncóloga, ingeniera informática y doctora en Ingeniería Informática también forma parte del equipo multidisciplinar de profesionales y expertos que componen el grupo de trabajo del proyecto financiado. Antonio Pertusa dirigió su tesis doctoral defendida hace ahora menos de un año. Su trabajo estaba centrado en el campo de las técnicas de IA y su relación con la obtención de informes médico-clínicos y rayos X, estudio por el que obtuvo un sobresaliente cum laude. Esta tesis ha dado como resultado la creación del banco de datos de radiografías denominado PadChest.

Bustos participa  con la empresa MedBravo, de la que es cofundadora; el resto, hasta más de una docena de especialistas y profesionales de los campos tecnológicos y médico-sanitarios son el propio Antonio Pertusa; Miguel Ángel Cazorla, catedrático en el Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la UA; la empresa Sierra Research, con Germán González, quien es también profesor asociado de la UA y experto en sistemas de IA aplicados a imagen médica; María de la Iglesia Vayá, Marisa Caparrós, José Manuel Saborit y Joaquim Ángel Montell, de FISABIO; José María Salinas responsable de la unidad informática del Hospital Sant Joan y profesor asociado de la UA, y el equipo de radiólogos liderado por Joaquín Galant, pertenecientes al mismo hospital; y Domingo Orozco y Xavier Barber, de la Universidad Miguel Hernández.

 

La importancia para la ciencia de la colaboración entre organismos

El proyecto en marcha en la UA tiene su origen en la anterior en colaboración con el BIMCV, el Hospital Universitario de Sant Joan y MedBravo: PadChest. En aquella ocasión los participantes construyeron un gran banco de datos de radiografías, que incluía más de 160.000 imágenes de 67.000 pacientes que fueron interpretadas e informadas por radiólogos en el Hospital San Juan (España) de 2009 a 2017, pionero a nivel internacional. Jugando con la ventaja de tener las herramientas de análisis en fase avanzada, “decidimos aplicarlas a COVID-19, ya que podremos tener resultados a corto plazo que puedan ayudar a la toma de decisiones con esta patología”, explica el investigador de la UA.

En 2020 con la irrupción del COVID-19 los investigadores se han planteado la confección de la base de datos específica de COVID-19. En esta ocasión, el proyecto llamado "Ayuda al diagnóstico, pronóstico y triaje de pacientes CoVid19 mediante la aplicación de IA a datos clínico-radiológicos" codirigido por el BIMCV, con María de la Iglesia Vayá al frente, y la UMH, con dirección de Domingo Orozco.

Este proyecto está financiado con 100.000 euros  por la Agencia Valenciana de Innovación (AVI); es uno de los seleccionados en la llamada al sistema valenciano de innovación e investigación para la emergencia contra la COVID-19. Ayer miércoles 13 de mayo se presentaba de forma telemática con la asistencia del president de la Generalitat, Ximo Puig, el ministro de Ciencia e Innovación, Pedro Duque, y la consellera de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital, Carolina Pascual.

“Se busca hacer lo que hicimos con PadChest pero esta vez focalizado en COVID-19”, explica el investigador de la UA. Pertusa informa que en breve se podrían publicar los primeros resultados. Tienen procesadas ya cerca de 5.000 imágenes. Estas imágenes son útiles para los médicos y radiólogos “tanto de aquí como de otros países”, señala. También sirve para entrenar modelos de IA aplicados sobre las imágenes. Y aquí es donde arranca el proyecto aprobado por la UA hace escasos días y que se traduce en la creación de una herramienta de análisis de imagen basada en redes neuronales profundas que indique o no la presencia en una radiografía de hallazgos radiológicos relacionados con COVID19.

“Dada una imagen de entrada, estas herramientas de análisis basadas en IA obtienen como resultado las localizaciones donde aparecen indicios radiológicos relacionados con COVID-19; es decir, obtiene otra imagen de salida que marca dónde puede haber vidrio deslustrado (si son lesiones muy ligeras) o consolidaciones, entre otras”. La aplicación de IA permite “intentar detectar la enfermedad cuando está empezando para hacer seguimiento y tratamiento”, explica Pertusa.

“Detección y localización en imágenes RX de patrones de infiltrados con especial foco en vidrio deslustrado e infiltrados alveolares”, es uno de los diez proyectos que han sido seleccionados para contribuir de forma inmediata a mejorar las actuaciones referentes al COVID-19 desde las diferentes áreas de conocimiento que ayuden a mejorar la situación de las personas y de los sectores económicos en el contexto de la pandemia en curso. Dirigido por Antonio Pertusa, profesor e investigador del Departamento de Lenguaje y Sistemas Informáticos de la Escuela Politécnica Superior de la UA, Pertusa forma parte, además, del grupo de investigación Reconocimiento de formas e inteligencia artificial de la UA.

El proyecto está dotado con 10.750 euros, que irán destinados principalmente a la adquisición de equipos y publicaciones científicas. El montante para el FONDO – COVID19 puesto a disposición de la UA suma la cifra de 90.000 euros.  

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Audios: Antonio Pertusa, director científico del proyecto. 

1.    Antecedentes proyecto Antonio Pertusa con Aurelia Bustos.

2.    Proyecto UA y AVI COVID-19.

3.    Proyecto UA COVID-19 Pertusa IA.

4.    Utilidad para radiólogos del Proyecto UA COVID-19

 

 

 

 

 

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