Saltar apartados

La Universitat d'Alacant participa en un projecte per a detectar i localitzar lesions pulmonars per COVID-19 mitjançant tècniques d'intel·ligència artificial

La construcció d’una gran base de dades amb imatges de tots els hospitals de la Comunitat Valenciana, liderat pel BIMCV, permetrà l’estudi i la presa de decisions clíniques

L’equip multidisciplinari inclou FISABIO, la UMH, l’Hospital de Sant Joan i les empreses MedBravo i Sierra Research 

 

Antonio_Pertusa

 

 Fotografia: Antonio Pertusa, IP del projecte «Detecció i localització en imatges RX de patrons d’infiltrats amb un enfocament especial en vidre desllustrat i infiltrats alveolars»

 

Alacant. Dilluns, 18 de maig de 2020

La intel·ligència artificial (IA) ha entrat de ple en les nostres vides, i ho ha fet per a quedar-s’hi. I en l’àmbit de la medicina obri infinitat de possibilitats. Aquest és el cas d’un dels projectes que la Universitat d’Alacant finança, dins de la convocatòria pròpia urgent per al finançament de projectes d’investigació contra la COVID19. Es tracta, en concret, de l’ús de les eines de la IA per a detectar i localitzar troballes que mostren la presència de COVID-19 en els pulmons. Com explica Antonio Pertusa, doctor en Informàtica i director científic del projecte «Detecció i localització en imatges RX de patrons d’infiltrats amb un enfocament especial en vidre desllustrat i infiltrats alveolars», l’objectiu és desenvolupar una «eina d’anàlisi d’imatge basada en xarxes neuronals profundes que indique la presència o no de COVID-19 en una radiografia». A més, especifica Pertusa aquesta eina podrà mostrar als radiòlegs les regions on hi ha troballes relacionades amb aquesta patologia, principalment infiltrades.

La detecció precoç i la localització d’aquestes lesions és fonamental tant per al diagnòstic com per a conèixer l’evolució del pacient i poder prendre decisions clíniques. Per a dur a terme aquest projecte, el científic informa que s’està construint una gran base de dades amb imatges de tots els hospitals de la Comunitat Valenciana liderat pel Banc d’Imatge Biomèdica de la Comunitat Valenciana (BIMCV). Aquests dies estan fent les gestions per a accedir a les dades de vint-i-dos hospitals de la Comunitat Valenciana. Per a poder confeccionar aquest sistema necessiten tant les imatges com les troballes que estan etiquetant els radiòlegs.

Al juny estarà llest un primer prototip. Serà un model entrenat per a detectar les lesions, si bé no podrà encara «localitzar on es troben», informa Pertusa, «encara que durant les fases següents del projecte millorarem els seus resultats».

Aurelia Bustos, oncòloga, enginyera informàtica i doctora en Enginyeria Informàtica també forma part de l’equip multidisciplinari de professionals i experts que formen el grup de treball del projecte finançat. Antonio Pertusa li va dirigir la tesi doctoral defensada fa ara menys d’un any. El seu treball estava centrat en el camp de les tècniques d’IA i la relació que té amb l’obtenció d’informes medicoclínics i raigs X, estudi pel qual va obtenir un excel·lent cum laude. Aquesta tesi ha donat com a resultat la creació del banc de dades de radiografies denominat PadChest.

Bustos participa amb l’empresa MedBravo, de la qual és cofundadora; la resta, fins més d’una dotzena d’especialistes i professionals dels camps tecnològics i medicosanitaris són el mateix Antonio Pertusa; Miguel Ángel Cazorla, catedràtic en el Departament de Ciència de la Computació i Intel·ligència Artificial de la UA; l’empresa Sierra Research, amb Germán González, qui és també professor associat de la UA i expert en sistemes d’IA aplicats a imatge mèdica; María de la Iglesia Vayá, Marisa Caparrós, José Manuel Saborit i Joaquim Ángel Montell, de FISABIO; José María Salinas responsable de la unitat informàtica de l’Hospital de Sant Joan i professor associat de la UA, i l’equip de radiòlegs liderat per Joaquín Galant, pertanyents al mateix hospital; i Domingo Orozco i Xavier Barber, de la Universitat Miguel Hernández.

 

La importància per a la ciència de la col·laboració entre organismes

El projecte en marxa a la UA té l’origen en l’anterior en col·laboració amb el BIMCV, l’Hospital Universitari de Sant Joan i MedBravo: PadChest. En aquella ocasió els participants van construir un gran banc de dades de radiografies, que incloïa més de 160.000 imatges de 67.000 pacients que van ser interpretades i informades per radiòlegs al Hospital de Sant Joan (Espanya) del 2009 al 2017, pioner a nivell internacional. Jugant amb l’avantatge de tenir les eines d’anàlisi en una fase avançada, «vam decidir aplicar-les a la COVID-19, ja que podrem tenir resultats a curt termini que puguen ajudar a la presa de decisions amb aquesta patologia», explica l’investigador de la UA.

L’any 2020 amb la irrupció del virus COVID-19 els investigadors s’han plantejat la confecció de la base de dades específica de COVID-19. En aquesta ocasió, el projecte anomenat «Ajuda al diagnòstic, pronòstic i triatge de pacients de COVID-19 mitjançant l’aplicació d’IA a dades clinicoradiològics» codirigit pel BIMCV, amb María de la Iglesia Vayá al capdavant, i la UMH, amb direcció de Domingo Orozco.

Aquest projecte és finançat amb 100.000 euros per la Agència Valenciana d’Innovació (AVI); és un dels seleccionats en la crida al sistema valencià d’innovació i investigació per a la emergència contra la COVID-19. Ahir dimecres 13 de maig es presentava de manera telemàtica amb l’assistència del president de la Generalitat, Ximo Puig, el ministre de Ciència i Innovació, Pedro Duque, i la consellera d’Innovació, Universitats, Ciència i Societat Digital, Carolina Pascual.

«Se cerca fer el que vam fer amb PadChest, però aquesta vegada focalitzat en la COVID-19», explica l’investigador de la UA. Pertusa informa que en breu es podrien publicar els primers resultats. Tenen processades ja prop de 5.000 imatges. Aquestes imatges són útils per als metges i els radiòlegs «tant d’ací com d’altres països», assenyala. També serveix per a entrenar models d’IA aplicats sobre les imatges. I ací és on arranca el projecte aprovat per la UA fa pocs dies i que es tradueix en la creació d’una eina d’anàlisi d’imatge basada en xarxes neuronals profundes que indique la presència o no en una radiografia de troballes radiològiques relacionades amb la COVID19.

«Atesa una imatge d’entrada, aquestes eines d’anàlisi basades en IA obtenen com a resultat les localitzacions on apareixen indicis radiològics relacionats amb la COVID-19; és a dir, obté una altra imatge d’eixida que marca on pot haver-hi vidre desllustrat (si són lesions molt lleugeres) o consolidacions, entre d’altres». L’aplicació d’IA permet «intentar detectar la malaltia quan està començant per a fer-ne seguiment i tractament», explica Pertusa.

«Detecció i localització en imatges RX de patrons d’infiltrats amb un enfocament especial en vidre desllustrat i infiltrats alveolars», és un dels deu projectes que han sigut seleccionats per a contribuir de manera immediata a millorar les actuacions referents a la COVID-19 des de les diferents àrees de coneixement que ajuden a millorar la situació de les persones i dels sectors econòmics en el context de la pandèmia en curs. Dirigit per Antonio Pertusa, professor i investigador del Departament de Llenguatge i Sistemes Informàtics de la Escola Politècnica Superior de la UA, Pertusa forma part, a més, del grup d’investigació Reconeixement de formes i intel·ligència artificial de la UA.

El projecte està dotat amb 10.750 euros, que estaran destinats, principalment, a l’adquisició d’equips i publicacions científiques. L’import per al FONS – COVID19 posat a la disposició de la UA arriba a la xifra de 90.000 euros. 

Reproducir
Reproducir
Reproducir
Reproducir

 

Àudios: per Antonio Pertusa, director científic del projecte. 

1. Antecedents projecte Antonio Pertusa amb Aurelia Bustos.

2. Projecte UA i AVI COVID-19.

3. Projecte UA COVID-19 Pertusa IA.

4. Utilitat per a radiòlegs del Projecte UA COVID-19

 

 

 

 

 

 

Actualitat Universitària


Universitat d'Alacant
Carretera de Sant Vicent del Raspeig s/n
03690 Sant Vicent del Raspeig
Alacant (Spain)

Tel: (+34) 96 590 3400

Fax: (+34) 96 590 3464

Per a més informació: informacio@ua.es, i per a temes relacionats amb aquest servidor web: webmaster@ua.es

Carretera de Sant Vicent del Raspeig, s/n - 03690 Sant Vicent del Raspeig - Alacant - Tel.: 96 590 3400 - Fax: 96 590 3464