En busca de la evidencia científica de la inteligencia artificial
Proyectos de biomarcadores de imagen, aprendizaje automático para detectar la depresión, plataforma para el diagnóstico de tumores…
Proyectos de biomarcadores de imagen, aprendizaje automático para detectar la depresión, plataforma para el diagnóstico de tumores cerebrales y formación a profesionales.
Hace unos meses escribí en el blog el artículo “La inteligencia artificial como un reflejo en el agua” hablando sobre la dificultad de llevar a la práctica clínica estas herramientas.
Hoy vuelvo a recoger varios ejemplos de proyectos de investigación con IA. Por un lado es excelente que se normalice la generación de evidencia de los modelos algorítmicos en los centros de investigación y servicios de salud. Por otro lado necesitamos más inversión, apoyo y menos tiempo (si es posible) para conseguir resultados en salud.
Un proyecto financiado con fondos europeos e impulsado por el Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitari Bellvitge quiere obtener biomarcadores de imagen para resolver preguntas clínicas sobre cáncer y patología no tumoral sin respuesta.
La radiómica es una ciencia, que de manera no invasiva, estudia características de las imágenes médicas, que son imperceptibles al ojo humano, mediante la aplicación de algoritmos computerizados para asociarlas a estados fisiológicos concretos.
los equipos de Radiología y Medicina Nuclear del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario de Bellvitge (HUB) han conceptualizado un proyecto de radiómica que se inicia con 44 subproyectos liderados por 20 investigadores. Estos biomarcadores de imagen se utilizarán junto con tecnologías como la inteligencia artificial o el aprendizaje profundo (deep learning) para la práctica clínica.
Un proyecto de radiómica del Hospital de Bellvitge situará a Cataluña en la vanguardia de la…
La respuesta a la evolución de un tumor podría esconderse en los píxeles imperceptibles de las pruebas habituales de…bellvitgehospital.cat
Mediante algoritmos de aprendizaje automático, un equipo liderado desde la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) ha conseguido identificar a los pacientes con depresión a partir del estado inflamatorio, las alteraciones metabólicas y los estilos de vida. Además del diagnóstico de depresión, estas técnicas han servido para identificar la depresión resistente y la depresión melancólica.
Investigadores del Grupo Multidisciplinar de Investigación en Trastornos Afectivos, del Departamento de Psiquiatría de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) realizaron un estudio de clasificación de pacientes con trastorno depresivo mayor a partir de variables de tipo inmunometabólico y estrés oxidativo, así como de variables relacionadas al estilo de vida (p.ej. hábito tabáquico, consumo de alcohol y realización de ejercicio físico).
En este estudio se evaluaron un total de 171 participantes, de los cuales 91 eran pacientes con depresión y 80 controles sanos.
El machine learning ayuda a identificar la depresión | UAM
Los métodos de aprendizaje automático basados en hacer supuestos explícitos y su posterior ajuste, permite desarrollar…www.uam.es
El Consell de la Generalitat Valenciana financia, a través de la Agència Valenciana de la Innovació (AVI), el desarrollo de una plataforma virtual, basada en inteligencia artificial, aplicada al diagnóstico precoz y seguimiento de tumores cerebrales con el fin de ofrecer soluciones clínicas específicas a las necesidades de cada paciente.
El objetivo de esta iniciativa, que coordina el Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante (Isabial) junto a Fisabio, AIJU y la empresa New Horizons, es analizar los datos clínicos de las personas afectadas, tanto imágenes como estudios moleculares y genéticos, para optimizar la identificación y clasificación de nuevos casos, así como para evaluar posibles marcadores de utilidad clínica y terapéutica, mediante una interfaz de manejo fácil e intuitivo.
El objetivo final es brindar a los facultativos de un sistema inteligente de apoyo a la toma de decisiones clínicas, una herramienta para el análisis avanzado de textos científicos a través del procesamiento de lenguaje natural, y nuevos instrumentos para planificar de forma más precisa la extirpación de tumores cerebrales, entre otros desarrollos.
isabial ia deteccion tumor cerebral - Noticia - FISABIO
Isabial, Fisabio, AIJU y la empresa New Horizons, desarrolla este proyecto de medicina de precisión con los incentivos…fisabio.san.gva.es
Una iniciativa muy interesante de GSK, Verne Academy, Microsoft y la Universidad de Santiago de Compostela (USC) es la oganizan de la formación ‘Data IA School: Inteligencia Artificial aplicada a la práctica clínica Oncohematológica’, dirigida a sus profesionales (personal farmacéutico hospitalario y personal clínico de esta área).
“Con este curso pretendemos acercar los conceptos básicos de la inteligencia artificial a los profesionales sanitarios. El objetivo es facilitarles una visión completa y transversal de las posibilidades de la Inteligencia Artificial, y que puedan mejorar sus procesos médicos identificando patologías y su tratamiento de una forma más sencilla y automatizada”.
“Se trata de reducir las barreras técnicas que suelen aparecer cuando el personal no tecnológico quiere empezar a utilizar una nueva tecnología, como la Inteligencia Artificial, y facilitar la creación de equipos multidisciplinares donde la visión informática pueda mezclarse más fácilmente con la visión sanitaria”.
El curso se desarrolla entre febrero y junio, organizado en 12 sesiones, en las que se alternarán las clases online en directo, las prácticas a distancia y la presencialidad para la presentación de los proyectos finales.
La IA se abre a la práctica clínica del farmacéutico en los procesos oncohematológicos
GSK, Verne Academy, Microsoft y la Universidad de Santiago de Compostela (USC) organizan el curso de formación 'Data IA…diariofarma.com
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Buena semana.
Autor: José Miguel Cacho