La inteligencia artificial facilitará el diagnóstico médico

El Centre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence (CIDAI) ha presentado en Barcelona los resultados de tres proyectos punteros en la aplicación de la inteligencia artificial desarrollados en Catalunya en tres ámbitos diferentes, como son el apoyo al diagnóstico clínico, la evaluación y la predicción del riesgo de accidentes de tráfico y los patrones de consumo en destinos turísticos. 

 

Los tres proyectos han sido impulsados por las entidades asociadas al CIDAI, entre ellas el Ayuntamiento de Barcelona, Caixabank, Barcelona Supercomputing Center y Eurecat, que es el coordinador. Estas propuestas han sido presentadas en el ciclo titulado ‘IA aplicada a los ámbitos de la Salud, Movilidad y Turismo: Resultados y buenas prácticas’, que ha tenido lugar en el auditorio Cibernàrium del edificio MediaTic de Barcelona. 

 

El director general de Innovación y Economía Digital de la Generalitat de Catalunya, Daniel Marco, ha subrayado que “el Govern apuesta por el despliegue de la inteligencia artificial como una “prioridad de país”, siendo esencial acercar a los principales sectores del país como la salud, la movilidad o el turismo, las capacidades de transformación que esta tecnología nos ofrece”. 

 

Por su parte, el director del CIDAI y jefe del Área Digital de Eurecat, Joan Mas, ha subrayado que los tres casos presentados "ejemplifican esta voluntad de compartición de conocimiento especializado y también de buenas prácticas desde el punto de vista de la ética y la confiabilidad que deben acompañar a los desarrollos basados ​​en IA”. En este sentido, el proyecto aplicado a la movilidad, por ejemplo, utiliza la visión por computador; y el de turismo, analiza los datos de transacciones bancarias y de redes sociales para la caracterización de la actividad de los turistas en ciudades catalanas. 

 

APOYO AL DIAGNÓSTICO DE ANOMALÍAS PULMONARES Y RENALES

 

En el marco de la salud, el proyecto ha estado enfocado a la aplicación de IA para la diagnosis de trombos pulmonares en casos de pulmonía derivada de la Covid-19, de cáncer de pulmón, y de anomalías renales. Estos han sido promovidos respectivamente por el Centro de Visión por Computador (CVC), Eurecat y NTT Data.

 

Tal y como ha señalado Joan Mas, el director del CIDAI, en entrevista a Catalunyapress, esta tecnología permite entrenar unos modelos digitales predictivos que son capaces de diagnosticar ciertas irregularidades en el cuerpo humano, con la finalidad de hacer una detección precoz de la enfermedad y proporcionar una herramienta de apoyo para los profesionales de este campo. Se trata de un avance muy importante en la medicina de precisión.

 

MODELOS DEEP LEARNING

 

El proceso de diagnóstico se hace a través de un modelo concreto de IA, el Deep Learning o 'aprendizaje profundo'. Este es un algoritmo informático que intenta reproducir la estructura neuronal del cerebro humano. Partiendo de imágenes médicas etiquetadas (radiografías, tomografías...) en formato 2D o 3D, estos algoritmos, implementados en el ordenador, examinan los distintos casos de enfermedad.

 

Por ejemplo, en el caso de los problemas renales, se presentan al ordenador una serie de imágenes relativas a casos de enfermedad y a pacientes sanos. El ordenador examina una multitud de documentos, entrenándose, hasta que llega un momento en que de forma más o menos automática y fiable, este es capaz de decidir si una caso presenta síntomas potenciales de enfermedad o no. Este modelo, ha explicado Joan Mas, se puede aplicar también a otros ámbitos de la salud, pero eso significa que debe ser entrenado con las imágenes correspondientes de cada caso.

 

Para llevar a cabo esta tarea de entrenamiento, ha declarado Mas, es necesario trabajar codo a codo con los hospitales, que deben ceder todas estas imágenes. Del mismo modo, es esencial contar con los conocimientos de profesionales en el campo, que se han coordinador con los técnicos de procesamiento para llevar a cabo este proyecto de una forma exhaustiva.