Un sistema dʼintel·ligència artificial desenvolupat a la UB es testarà en un assaig clínic al Regne Unit
LʼInstitut Nacional de Recerca en Salut (NIHR) del Regne Unit ha finançat un assaig clínic per validar un sistema dʼintel·ligència artificial (IA) que permetrà detectar pòlips intestinals mitjançant una càpsula endoscòpica. El sistema, basat en un model dʼaprenentatge profund (deep learning) desenvolupat a la Universitat de Barcelona, pot reduir el temps de revisió de les imatges fins a un 80 % i millora la precisió dels experts.
Amb el nom de «Capsule endoscopy delivery at scale through enhanced AI analysis» (CESCAIL), el projecte està dirigit pels hospitals universitaris de Coventry i Warwickshire, i lʼempresa CorporateHealth International. Amb una durada dʼun any i mig, sʼhan començat a reclutar pacients ja aquest mes de novembre.
LʼInstitut Nacional de Recerca en Salut (NIHR) del Regne Unit ha finançat un assaig clínic per validar un sistema dʼintel·ligència artificial (IA) que permetrà detectar pòlips intestinals mitjançant una càpsula endoscòpica. El sistema, basat en un model dʼaprenentatge profund (deep learning) desenvolupat a la Universitat de Barcelona, pot reduir el temps de revisió de les imatges fins a un 80 % i millora la precisió dels experts.
Amb el nom de «Capsule endoscopy delivery at scale through enhanced AI analysis» (CESCAIL), el projecte està dirigit pels hospitals universitaris de Coventry i Warwickshire, i lʼempresa CorporateHealth International. Amb una durada dʼun any i mig, sʼhan començat a reclutar pacients ja aquest mes de novembre.
CESCAIL ha estat un dels guanyadors del Premi del NIHR dʼintel·ligència artificial aplicada a la salut i lʼassistència (NIHR Artificial Intelligence in Health and Care Award) i sʼaplicarà a la detecció del càncer de colon, el tercer càncer més comú al món, que és potencialment curable i fins i tot evitable si es detecta a temps.
La càpsula endoscòpica sʼutilitza en molts països per diagnosticar malalties del tracte gastrointestinal inferior. Ofereix una sèrie de beneficis tant per als pacients com per als metges, perquè permet millorar la capacitat dels sistemes de salut, ja prou sobrecarregats abans que la pandèmia agreugés encara més el problema.
Tanmateix, analitzar amb precisió els vídeos fets amb càpsula endoscòpica és una tasca entretinguda que requereix força temps, sobretot en els casos complicats, un temps que els metges podrien dedicar als pacients. La intel·ligència artificial que utilitza lʼaprenentatge automàtic per entrenar les xarxes neuronals pot reduir aquest temps, la qual cosa ajudaria els metges a fer aquesta anàlisi de les imatges.
Els algoritmes dʼaprenentatge automàtic, creats gràcies a la col·laboració entre el CorporateHealth International (CHI) i investigadors de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica de la Universitat de Barcelona, identifiquen i remarquen amb precisió les imatges de vídeo amb possibles signes de càncer o altres anomalies. Dʼaquesta manera, lʼanàlisi del vídeo és més ràpida i eficient.
«Lʼaprenentatge profund, un model dʼaprenentatge automàtic inspirat en el cervell humà, pot entendre i trobar patrons dʼimatge complexos», explica Santi Seguí, professor del Departament de Matemàtiques i Informàtica. «En aquest projecte —continua—, hem creat un model precís capaç dʼanalitzar un vídeo complet dʼuna càpsula en pocs minuts. Gràcies a lʼIA, millorem la precisió dels experts i reduïm el temps necessari per al cribratge del vídeo».
Més informació
Aquest vídeo mostra com funciona el sistema dʼIA: