Un equipo de investigadores y empresas europeas, lideradas por la Universitat Politècnica de València (UPV), a través del grupo CVBLab-HUMAN-tech, ha desarrollado innovadores algoritmos de inteligencia artificial para facilitar el diagnóstico y tratamiento de tumores cancerosos de difícil interpretación clínica. Este es uno de los principales resultados del proyecto CLARIFY, que se encuentra actualmente en sus últimos meses de ejecución y que se centra concretamente en tres tipos de cáncer: el cáncer de mama triple negativo (TNBC), el cáncer de vejiga no músculo invasivo de alto riesgo (HR-NMIBC) y lesiones melanocíticas spitzoides (SML).
CLARIFY es un proyecto de investigación y formación de alto nivel innovador, transnacional, multisectorial y multidisciplinar que vincula dos especialidades altamente diferenciadas: ingeniería y medicina. En el marco del proyecto, nueve organizaciones de España, Países Bajos y Noruega están trabajando en el desarrollo e implementación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, procesado de imágenes y computación en la nube aplicadas al ámbito de la patología digital.
Además de la UPV, en el proyecto participan también el Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, la Universidad de Granada, la Universidad de Amsterdam, el Hospital Universitario Erasmus MC de Rotterdam, la Universidad de Stavanger, el Hospital Universitario de Stavanger y las empresas bitYoga y Tyris Software. El Dr. Carlos Monteagudo es el investigador principal del proyecto CLARIFY en INCLIVA, donde coordina el Grupo de Investigación en Cáncer Cutáneo.
“En los tres tipos de cáncer en los que se centra CLARIFY el diagnóstico es complejo y supone un desafío al que desde este proyecto estamos dando respuesta ya. Con estos algoritmos, damos un paso más para facilitar a los profesionales médicos la interpretación de imágenes histológicas y, en último término, su diagnóstico”, destaca
Además de estos algoritmos, el proyecto ha conseguido ya otros resultados de gran interés, como bases de datos de los cánceres bajo estudio que pueden convertirse en valiosos recursos para la comunidad médica y científica, y ha permitido avanzar en la gestión segura de datos en la nube con requerimientos inherentes al ámbito sanitario y con varios escenarios de aplicación dentro del proyecto.
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