{"id":103503,"date":"2020-07-23T09:24:46","date_gmt":"2020-07-23T09:24:46","guid":{"rendered":"https:\/\/eurecat.org\/?p=103503"},"modified":"2020-07-23T09:33:38","modified_gmt":"2020-07-23T09:33:38","slug":"prueba-piloto-identificar-nodulos-indicadores-posibles-canceres-pulmonares-radiografias-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/prueba-piloto-identificar-nodulos-indicadores-posibles-canceres-pulmonares-radiografias-deep-learning\/","title":{"rendered":"Comienza una prueba piloto para identificar n\u00f3dulos indicadores de posibles c\u00e1nceres pulmonares en radiograf\u00edas mediante tecnolog\u00eda Deep Learning"},"content":{"rendered":"<p>Investigadores del <strong><a href=\"https:\/\/www.tauli.cat\/tauli\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Instituto de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n Parc Taul\u00ed<\/a><\/strong> (I3PT) y del centro tecnol\u00f3gico <strong><a href=\"http:\/\/eurecat.org\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Eurecat<\/a><\/strong> comenzar\u00e1n una prueba piloto de tres meses de duraci\u00f3n para identificar <strong>n\u00f3dulos<\/strong> que puedan ser indicadores de posibles c\u00e1nceres pulmonares en radiograf\u00edas mediante tecnolog\u00eda <strong>Deep Learning<\/strong>.<\/p>\n<p>La iniciativa se inscribe dentro del proyecto <strong>LuCaDAlert (Lung Cancer CAD Alert)<\/strong>, en el marco del cual se han desarrollado unos algoritmos capaces de detectar n\u00f3dulos por <strong>c\u00e1ncer pulmonar<\/strong> en las radiograf\u00edas de t\u00f3rax que se registran en los sistemas de im\u00e1genes m\u00e9dicas digitales del Servicio de Diagn\u00f3stico por la Imagen del Parc Taul\u00ed.<\/p>\n<p>La prueba piloto tiene la finalidad de validar cl\u00ednicamente el funcionamiento de los algoritmos y consistir\u00e1 en el an\u00e1lisis de todas las placas de t\u00f3rax que no son informadas por radi\u00f3logos -dado que se realizan con otros objetivos- para identificar posibles n\u00f3dulos pulmonares. En todos los casos donde estos elementos sean detectados mediante Deep Learning, las placas ser\u00e1n analizadas de nuevo por un equipo de cuatro radi\u00f3logos para confirmar o descartar el diagn\u00f3stico.<\/p>\n<p>Por parte de Eurecat, que se ha encargado del desarrollo algor\u00edtmico en Deep Learning y de su integraci\u00f3n, el proyecto LuCaDAlert ha contado con la participaci\u00f3n de los investigadores del grupo de An\u00e1lisis de Datos en Medicina de la Unidad Tecnol\u00f3gica de eHealth y del equipo de Valorizaci\u00f3n del centro tecnol\u00f3gico.<\/p>\n<p>El 70 por ciento de los casos de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n son detectados en estadios avanzados de la enfermedad, un hecho que contribuye a un aumento de la tasa de mortalidad asociada. En la Uni\u00f3n Europea, este tipo de c\u00e1ncer es la principal causa de muerte en hombres y la tercera en mujeres. La detecci\u00f3n precoz de estos tumores mejorar\u00eda la supervivencia en estos casos.<\/p>\n<p>El proyecto fue uno de los ganadores en el segundo concurso de iniciativas y proyectos de mejora de la calidad del Parc Taul\u00ed.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores del Instituto de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n Parc Taul\u00ed (I3PT) y del centro tecnol\u00f3gico Eurecat comenzar\u00e1n una prueba piloto de tres meses de duraci\u00f3n para identificar n\u00f3dulos que puedan ser indicadores de posibles c\u00e1nceres pulmonares en radiograf\u00edas mediante tecnolog\u00eda Deep Learning. 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