Un sistema de inteligencia artificial desarrollado en la UB se testará en un ensayo clínico en el Reino Unido
El Instituto Nacional de Investigación en Salud (NIHR) de Reino Unido ha financiado un ensayo clínico de 1,54 millones de euros para validar un sistema de inteligencia artificial (IA) que permitirá detectar pólipos intestinales mediante una cápsula endoscópica. El sistema, basado en un modelo de aprendizaje profundo (deep learning) que ha desarrollado la Universidad de Barcelona, puede reducir el tiempo de revisión de las imágenes hasta en un 80 % y mejorar la precisión de los expertos.
Con el nombre de Capsule endoscopy delivery at scale through enhanced AI analysis (CESCAIL), el proyecto está dirigido por los hospitales universitarios de Coventry y Warwickshire, y por la empresa CorporateHealth International. Con una duración de año y medio, ya este mes de noviembre se ha empezado a reclutar pacientes.
El Instituto Nacional de Investigación en Salud (NIHR) de Reino Unido ha financiado un ensayo clínico de 1,54 millones de euros para validar un sistema de inteligencia artificial (IA) que permitirá detectar pólipos intestinales mediante una cápsula endoscópica. El sistema, basado en un modelo de aprendizaje profundo (deep learning) que ha desarrollado la Universidad de Barcelona, puede reducir el tiempo de revisión de las imágenes hasta en un 80 % y mejorar la precisión de los expertos.
Con el nombre de Capsule endoscopy delivery at scale through enhanced AI analysis (CESCAIL), el proyecto está dirigido por los hospitales universitarios de Coventry y Warwickshire, y por la empresa CorporateHealth International. Con una duración de año y medio, ya este mes de noviembre se ha empezado a reclutar pacientes.
CESCAIL ha sido uno de los ganadores del Premio del NIHR de inteligencia artificial aplicada a la salud y la asistencia (NIHR Artificial Intelligence in Health and Care Award) y se aplicará a la detección del cáncer de colon, el tercer cáncer más común en el mundo, que es potencialmente curable e incluso evitable si se detecta a tiempo.
La cápsula endoscópica se utiliza en muchos países para diagnosticar enfermedades del tracto gastrointestinal inferior. Ofrece una serie de beneficios tanto para los pacientes como para los médicos, porque permite mejorar la capacidad de los sistemas de salud, ya suficientemente sobrecargados antes de que la pandemia agravara aún más el problema.
Sin embargo, analizar con precisión los vídeos realizados con cápsula endoscópica es una tarea entretenida que requiere bastante tiempo, sobre todo en los casos complicados, un tiempo que los médicos podrían dedicar a los pacientes. Esa tarea puede abreviarse con la inteligencia artificial que usa el aprendizaje automático para entrenar sus redes neuronales, lo que ayudaría a los médicos a realizar ese análisis.
Los algoritmos de aprendizaje automático, creados gracias a la colaboración entre el CorporateHealth International (CHI) e investigadores de la Facultad de Matemáticas e Informática de la Universidad de Barcelona, identifican y remarcan con precisión las imágenes de vídeo con posibles signos de cáncer u otras anomalías. De esta forma, el análisis del vídeo es más rápido y eficiente.
«El aprendizaje profundo, un modelo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano, puede entender y encontrar patrones de imagen complejos», explica Santi Seguí, profesor del Departamento de Matemáticas e Informática. «En este proyecto —continúa—, hemos creado un modelo preciso capaz de analizar el vídeo completo de una cápsula en pocos minutos. Gracias a la IA, mejoramos la precisión de los expertos y reducimos el tiempo necesario para el cribado del vídeo».
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Este vídeo muestra cómo funciona el sistema de IA: