{"id":20858,"date":"2021-06-11T09:34:12","date_gmt":"2021-06-11T07:34:12","guid":{"rendered":"https:\/\/innoavi.es\/?p=20858"},"modified":"2021-06-11T09:35:12","modified_gmt":"2021-06-11T07:35:12","slug":"el-ific-desarrolla-con-apoyo-de-la-avi-un-sistema-basado-en-inteligencia-artificial-que-ayudara-a-diagnosticar-patologias-por-imagen-medica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/innoavi.es\/es\/el-ific-desarrolla-con-apoyo-de-la-avi-un-sistema-basado-en-inteligencia-artificial-que-ayudara-a-diagnosticar-patologias-por-imagen-medica\/","title":{"rendered":"El Ific desarrolla, con apoyo de la AVI, un sistema basado en inteligencia artificial que ayudar\u00e1 a diagnosticar patolog\u00edas por imagen m\u00e9dica"},"content":{"rendered":"<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-20856\" src=\"https:\/\/innoavi.es\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Dirac-600x199.png\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"199\" srcset=\"https:\/\/innoavi.es\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Dirac-600x199.png 600w, https:\/\/innoavi.es\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Dirac-1024x340.png 1024w, https:\/\/innoavi.es\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Dirac-768x255.png 768w, https:\/\/innoavi.es\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Dirac-1536x511.png 1536w, https:\/\/innoavi.es\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Dirac-1180x392.png 1180w, https:\/\/innoavi.es\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Dirac.png 1898w\" sizes=\"auto, (max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><br \/><ul><li>El centro mixto de CSIC y UV colabora con la Fundaci\u00f3n Fisabio y la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia en el desarrollo de esta tecnolog\u00eda<\/li><li>El proyecto permitir\u00e1 mejorar la interpretaci\u00f3n de la imagen m\u00e9dica y se podr\u00e1 aplicar en hospitales, centros de salud y peque\u00f1as cl\u00ednicas<\/li><\/ul><br \/>El Instituto de F\u00edsica Corpuscular (Ific), centro mixto del CSIC y la Universitat de Val\u00e8ncia (UV), desarrolla, con financiaci\u00f3n de la Ag\u00e8ncia Valenciana de la Innovaci\u00f3 (AVI), un prototipo para el despliegue y validaci\u00f3n de sistemas de ayuda al radiodiagn\u00f3stico basados en modelos de Inteligencia Artificial, que facilitar\u00e1n la interpretaci\u00f3n de hallazgos y evidencias cl\u00ednicas en im\u00e1genes radiol\u00f3gicas tanto en hospitales p\u00fablicos como en centros de salud y peque\u00f1as cl\u00ednicas privadas.<br \/><br \/>El proyecto, bautizado como Dirac, est\u00e1 liderado por el Ific, que colabora para su ejecuci\u00f3n con la Fundaci\u00f3n Fisabio y el Instituto de Telecomunicaciones y Aplicaciones Multimedia (iTEAM), de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV). Adem\u00e1s, cuenta con el respaldo de la AVI, en el marco de la convocatoria de ayudas en concurrencia competitiva correspondiente a 2020.<br \/><br \/>Dirac propone una metodolog\u00eda basada en minicontroladores que facilitan la implementaci\u00f3n de modelos de Inteligencia Artificial (IA), capaces de interoperar con los formatos de imagen m\u00e9dica de manera aut\u00f3noma, segura y eficiente. La incorporaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda al sector de la salud no s\u00f3lo mejorar\u00e1 la productividad y la precisi\u00f3n e interpretaci\u00f3n de la imagen m\u00e9dica, sino que reducir\u00e1 tambi\u00e9n los costes operacionales.<br \/><br \/>En la actualidad, ya se est\u00e1n desarrollando modelos de IA para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de patolog\u00edas a partir de radiograf\u00edas de t\u00f3rax. En concreto, y en el marco de la pandemia, se han dise\u00f1ado e integrado algoritmos que detectan la afecci\u00f3n pulmonar por Covid-19 de manera temprana, en el marco de un proyecto del Instituto de Salud Carlos III del que el Ific ha resultado tambi\u00e9n beneficiario.<br \/><br \/>Para llevar a cabo esta iniciativa, este centro de titularidad compartida ha hecho uso de una de las mayores colecciones de im\u00e1genes radiol\u00f3gicas etiquetadas en el mundo, que pertenece al Banco de Imagen M\u00e9dica de la Comunidad Valenciana, que gestiona la Fundaci\u00f3n Fisabio. Asimismo, para el entrenamiento eficiente y validaci\u00f3n de modelos de aprendizaje profundo (Deep learning) e Inteligencia Artificial se cuenta con Artemisa, la plataforma de computaci\u00f3n del Ific con una elevada capacidad de c\u00e1lculo dedicada al desarrollo de estos modelos.<br \/><br \/><strong>Soluci\u00f3n para todo tipo de usuarios<\/strong><br \/><br \/>En la pr\u00e1ctica, la Inteligencia Artificial, como disciplina aplicada a la medicina, ofrece m\u00faltiples ventajas vinculadas al aumento de la productividad de los servicios sanitarios o a la reducci\u00f3n de los costes de operaci\u00f3n. Sin embargo, la adopci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas se encuentra todav\u00eda con algunas barreras en el sector sanitario como, por ejemplo, la interoperabilidad con los diferentes sistemas de imagen m\u00e9dica o el coste de implantaci\u00f3n en cl\u00ednicas de peque\u00f1o tama\u00f1o.<br \/><br \/>Precisamente para sortear estas dificultades, el proyecto Dirac trata de mostrar nuevas v\u00edas para la adopci\u00f3n, implantaci\u00f3n y puesta en producci\u00f3n de la IA en el sector de la imagen m\u00e9dica de manera transparente y eficiente, tanto para los procesos de diagn\u00f3stico y seguimiento de pacientes por parte de los profesionales sanitarios, como para los sistemas de informaci\u00f3n de los centros sanitarios.<br \/><br \/>Est\u00e1 enfocado espec\u00edficamente para que pueda ser utilizado por peque\u00f1as cl\u00ednicas que, por costes de operaci\u00f3n, no entran en los recursos proporcionados por grandes operadoras, pero tambi\u00e9n para peque\u00f1as empresas integradoras de soluciones que quieran personalizar y monetizar directamente sus soluciones de IA, o bien organizaciones que quieran separar o personalizar algoritmos de IA, con independencia de soluciones generalistas.<br \/><br \/>Adem\u00e1s, el uso de minicontroladores para estos despliegues garantiza un consumo de energ\u00eda \u00f3ptimo incluso en situaciones de m\u00e1ximo rendimiento, en comparaci\u00f3n con otro tipo de dispositivos convencionales.<br \/><br \/>Dirac conecta con la Estrategia de Especializaci\u00f3n Inteligente de la Comunitat Valenciana, conocida como RIS3, que coordina la Conselleria de Innovaci\u00f3n, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital. En concreto, el proyecto encaja en el eje de la Promoci\u00f3n de la salud y sanidad eficiente, ya que aspira a promover una sanidad inteligente promoviendo la mejora y el desarrollo de servicios y procesos sanitarios eficientes y proporcionando un servicio de ayuda al diagn\u00f3stico e interpretaci\u00f3n radiol\u00f3gica de bajo coste y alto rendimiento.<br \/><br \/>Asimismo, tambi\u00e9n se alinea con las conclusiones del Comit\u00e9 Estrat\u00e9gico de Innovaci\u00f3n Especializado (CEIE) en Tecnolog\u00edas Habilitadoras promovido por la AVI, que apuesta por tecnolog\u00edas de visi\u00f3n artificial m\u00e1s robustas mediante el desarrollo de algoritmos, preferentemente, basados en Deep Learning.","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El centro mixto de CSIC y UV colabora con la Fundaci\u00f3n Fisabio y la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia en el desarrollo de esta tecnolog\u00edaEl proyecto permitir\u00e1 mejorar la interpretaci\u00f3n de la imagen m\u00e9dica y se podr\u00e1 aplicar en hospitales, centros de salud y peque\u00f1as cl\u00ednicasEl Instituto de F\u00edsica Corpuscular (Ific), centro mixto del CSIC y la Universitat de Val\u00e8ncia (UV), desarrolla, con financiaci\u00f3n de la Ag\u00e8ncia Valenciana de la Innovaci\u00f3 (AVI), un prototipo para el despliegue y validaci\u00f3n de sistemas de ayuda al radiodiagn\u00f3stico basados en modelos de Inteligencia Artificial,<a class=\"more-link\" href=\"https:\/\/innoavi.es\/es\/el-ific-desarrolla-con-apoyo-de-la-avi-un-sistema-basado-en-inteligencia-artificial-que-ayudara-a-diagnosticar-patologias-por-imagen-medica\/\">SEE DETAILS <span class=\"more-link-image\"><\/span><span class=\"more-link-hover-image\"><\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":20856,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[202],"tags":[],"class_list":["post-20858","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-prensa"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - 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