Un novo sistema galego axiliza o diagnóstico a través de imaxes de raios X

Un equipo da UVigo, en colaboración con sanitarios do Hospital de Ourense, deseña unha ferramenta baseada na intelixencia artificial

Sistema de Automatización da Diagnose a partir de Signos Radiolóxicos (Sadisir). Este é o nome dunha ferramenta creada por persoal investigador da Escola Superior de Enxeñaría Informática da Universidade de Vigo (UVigo) que, mediante a combinación de técnicas de intelixencia artificial e modelos de aprendizaxe automática, infire automaticamente as diagnoses médicas máis probables a partir dos signos presentes nunha imaxe de raios X. Ademais, automatiza a xeración de informes que amosan, de xeito conciso, a diagnose atopada.

“No campo da medicina, a interpretación precisa de signos radiolóxicos é fundamental para o diagnóstico eficaz de enfermidades. Con todo, a abafadora cantidade de datos radiolóxicos desafía a capacidade dos profesionais da saúde para analizalos exhaustivamente. Neste sentido, a intelixencia artificial e os algoritmos de aprendizaxe automática xorden como unha solución crucial”, comentan os membros do proxecto sobre a relevancia da ferramenta proposta.

Publicidade

Un sistema de apoio para especialistas

Neste contexto, Sadisir foi desenvolvida para ser capaz de determinar automaticamente os diagnósticos máis probables para o paciente a partir do signos radiolóxicos presentes nas imaxes de raios X e para xerar os informes clínicos específicos para cada paciente. O protocolo experimental deseñado realizouse sobre o conxunto de datos PadChest, que proporciona unha colección de máis de 160.000 imaxes de radiografías de tórax e información clínica detallada sobre 67.000 pacientes, e nel optouse, polos resultados obtidos no adestramento realizado do modelo, por RandomForest como o algoritmo de clasificación máis óptimo neste caso.

O desenvolvemento deste sistema de apoio, indican desde a súa organización, pretende axudar o especialista médico na toma de decisións, xa que axiliza a identificación da diagnose e diminúe a probabilidade de erro nela, ademais de reducir sobrecarga de traballo, influíndo nunha mellora da calidade asistencial do servizo. “É importante ter en conta que as aplicacións orientadas ao ámbito sanitario teñen que ter unha taxa de falsos negativos moi reducida. Neste senso, todos os diagnósticos emitidos pola aplicación deben ser validados por un facultativo e o sistema dispón dun mecanismo de aprendizaxe continuo que se activa readestrando os modelos coa información obtida polo facultativo coa finalidade de mellorar a eficiencia do sistema, e por tanto, reducir os posibles erros”, comentan.

Co obxectivo de facilitar o uso da ferramenta a calquera tipo de usuario con independencia de seu nivel de dixitalización, a ferramenta embebeuse nunha interface gráfica de escritorio que permite indicar manualmente os signos radiolóxicos atopados na imaxe, mostrar graficamente a probabilidade de cada un dos diagnósticos, seleccionar o diagnostico máis apropiado e xerar o informe coa información do paciente, os signos atopados e a diagnose emitida.

No marco do grupo Sing (Next Generation Computer Systems Group), o proxecto estivo dirixido por David A. Ruano e nel participaron as e os investigadores Tomás Cotos, Silvana Gómez e Reyes Pavón e os facultativos do Complexo Hospitalario Universitario de Ourense Diego Domínguez e José Manuel Fernández-Carrera. A iniciativa contou con financiamento das axudas Inou, da Vicerreitoría do Campus de Ourense e a Deputación Provincial, e tamén da Consellaría de Educación, Universidades e Formación Profesional no marco do financiamento estratéxico como grupo de referencia competitiva.


Podes ler a noticia do DUVI na seguinte ligazón.

DEIXAR UNHA RESPOSTA

Please enter your comment!
Please enter your name here

Este sitio emprega Akismet para reducir o spam. Aprende como se procesan os datos dos teus comentarios.

Relacionadas

Descuberta a función da cor abdominal dunha especie de cabaliños do demo en Meaño

EcoEvo analiza 27 machos de gaiteiro vermello procedentes do río da Chanca para dar explicación aos tonos rosados intensos dos seus ventres

Faneca, lirio, xurelo e pescada: os catro piares da dieta da toniña en Galicia

Un estudo do IEO e da UVigo analizou o contido estomacal de 72 cetáceos varados no litoral galego entre 1990 e 2018

Unha análise de sangue prognostica o párkinson sete anos antes dos seus síntomas

Un test que utiliza intelixencia artificial permite diagnosticar precozmente a enfermidade neurodexenerativa

Así é o metaverso da UVigo, o máis avanzado de todo o sistema universitario español

O proxecto inclúe espazos comúns virtuais que poden empregarse como salóns de actos ou como espazos de presentación e exhibición