{"id":115763,"date":"2021-06-30T15:14:52","date_gmt":"2021-06-30T14:14:52","guid":{"rendered":"https:\/\/eurecat.org\/?p=115763"},"modified":"2021-07-27T11:39:01","modified_gmt":"2021-07-27T10:39:01","slug":"identificar-nodulos-indicadores-canceres-pulmonares-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/identificar-nodulos-indicadores-canceres-pulmonares-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"El MWC muestra un nuevo sistema para identificar n\u00f3dulos indicadores de posibles c\u00e1nceres pulmonares mediante Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"<p>El centro tecnol\u00f3gico <strong><a href=\"http:\/\/eurecat.org\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Eurecat<\/a><\/strong> muestra en la vigente edici\u00f3n del <strong>Mobile World Congress<\/strong> un nuevo sistema para la identificaci\u00f3n de n\u00f3dulos indicadores de posibles c\u00e1nceres pulmonares mediante una herramienta basada en t\u00e9cnicas de Inteligencia Artificial, en concreto, de Deep Learning o aprendizaje profundo. El proyecto se ha llevado a cabo con la participaci\u00f3n del <strong>Campus Vall d\u2019Hebron<\/strong> y ha contado con el apoyo del <strong><a href=\"https:\/\/cidai.eu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CIDAI<\/a><\/strong> (Centro de Innovaci\u00f3n en Tecnolog\u00edas de Datos e Inteligencia Artificial).<\/p>\n<p>La tecnolog\u00eda permite el entrenamiento de modelos predictivos a partir de imagen m\u00e9dica 3D, integrada con el flujo de trabajo de radiolog\u00eda, con el fin de \u201chacer posible la detecci\u00f3n precoz de la enfermedad y proporcionar una herramienta de apoyo al pron\u00f3stico y el seguimiento por parte de los profesionales m\u00e9dicos expertos, un avance en medicina de precisi\u00f3n, que est\u00e1 transformando la pr\u00e1ctica cl\u00ednica y el sector de la salud\u201d, explica el director de la Unidad de Digital Health de Eurecat, Felip Miralles.<\/p>\n<p>La innovaci\u00f3n est\u00e1 orientada a apoyar a los radi\u00f3logos en el seguimiento de los n\u00f3dulos pulmonares, mediante un sistema capaz de ejecutar an\u00e1lisis a trav\u00e9s de aprendizaje profundo, capaz de detectar n\u00f3dulos y reidentificarlos, proporcionando una proyecci\u00f3n de crecimiento y la probabilidad de ser cancer\u00edgenos.<\/p>\n<p>Un elemento importante de esta innovaci\u00f3n ha sido la creaci\u00f3n de una interfaz para ejecutar el an\u00e1lisis temporal de los n\u00f3dulos pulmonares y examinar visualmente los resultados, de una manera intuitiva e informativa, para ayudar a los m\u00e9dicos a proporcionar diagn\u00f3sticos m\u00e1s precisos.<\/p>\n<p>Esta herramienta ha sido desarrollada por Eurecat con la colaboraci\u00f3n del Campus Vall d\u2019Hebron coordinada por el Servicio de Diagn\u00f3stico por la Imagen del Hospital, en el marco del proyecto <strong>Deep Lung<\/strong>. \u201cEl objetivo es desarrollar una herramienta de inteligencia artificial (IA) aplicada a las im\u00e1genes de Tomograf\u00eda Computarizada para detectar precozmente el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Esta herramienta est\u00e1 basada en el seguimiento de lesiones sospechosas, evaluadas por los m\u00e9dicos especialistas en Radiolog\u00eda de la Vall d\u2019Hebron. La aplicaci\u00f3n de la IA en estos casos permitir\u00e1 mejorar la capacidad diagn\u00f3stica y predictiva en pacientes afectados por la enfermedad y en futuros programas de cribado poblacional de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n\u201d, concluye el Dr. Manel Escobar, Director Cl\u00ednico del Servicio de Diagn\u00f3stico por la Imagen del Hospital Universitario Vall d&#8217;Hebron e investigador del Vall d&#8217;Hebron Institut de Recerca (VHIR).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El centro tecnol\u00f3gico Eurecat muestra en la vigente edici\u00f3n del Mobile World Congress un nuevo sistema para la identificaci\u00f3n de n\u00f3dulos indicadores de posibles c\u00e1nceres pulmonares mediante una herramienta basada en t\u00e9cnicas de Inteligencia Artificial, en concreto, de Deep Learning o aprendizaje profundo. 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