Eurecat<\/a>.<\/p>\nEl estudio, liderado por el neum\u00f3logo e investigador em\u00e9rito del Institut d\u2019Investigaci\u00f3 i Innovaci\u00f3 Parc Taul\u00ed (I3PT) Eduard Mons\u00f3, tiene como objetivo confirmar la eficacia y seguridad del algoritmo, as\u00ed como validar su uso en un entorno hospitalario real y generar la evidencia para poder solicitar la aprobaci\u00f3n para comercializarlo.<\/p>\n
El ensayo cl\u00ednico tendr\u00e1 una duraci\u00f3n estimada de diecis\u00e9is meses \u2014diez de reclutamiento y seis de seguimiento cl\u00ednico\u2014 con un seguimiento pasivo adicional los tres a\u00f1os posteriores a su finalizaci\u00f3n. Durante el ensayo, se analizar\u00e1n cerca de 3.000 radiograf\u00edas de t\u00f3rax en tiempo real de la base de datos del Centro de Imagen M\u00e9dica Digital (CIMD) del Parc Taul\u00ed, que no necesariamente est\u00e1n relacionadas con enfermedades respiratorias, sino que pueden haber sido realizadas por otros motivos m\u00e9dicos. \u201cEl estudio consistir\u00e1 en utilizar el algoritmo para identificar n\u00f3dulos pulmonares en estas radiograf\u00edas, pero no todas ellas contendr\u00e1n n\u00f3dulos. Los n\u00f3dulos detectados por el sistema ser\u00e1n revisados por un radi\u00f3logo y, en caso de ser confirmados, ser\u00e1n referidos al Servicio de Neumolog\u00eda para una evaluaci\u00f3n m\u00e1s detallada y seguimiento\u201d, explica Mons\u00f3.<\/p>\n
Optimal XR y el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n<\/h3>\n
El c\u00e1ncer de pulm\u00f3n es la primera causa de mortalidad por c\u00e1ncer en todo el mundo. Solo en Catalu\u00f1a, en 2023, se registraron casi 5.000 nuevos casos y m\u00e1s de 3.400 muertes debido a esta enfermedad. La aparici\u00f3n tard\u00eda de sus s\u00edntomas hace que el 80% de los c\u00e1nceres de pulm\u00f3n pasen desapercibidos y sean diagnosticados en fases muy avanzadas, cuando la tasa de supervivencia a cinco a\u00f1os es inferior al 20%. Una detecci\u00f3n a tiempo no solo permite aumentar notablemente la tasa de supervivencia \u2014hasta un 60%\u2014 sino que mejora las condiciones de vida de las personas que lo padecen.<\/p>\n
Actualmente, la detecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n es un gran reto para la Atenci\u00f3n Primaria, donde se realizan cada a\u00f1o miles de radiograf\u00edas de t\u00f3rax a una proporci\u00f3n significativa de pacientes como parte de evaluaciones est\u00e1ndar o como procedimientos de diagn\u00f3stico que no necesariamente est\u00e1n relacionados en un principio con sospechas de esta enfermedad. Sin embargo, debido a la creciente falta de radi\u00f3logos especializados, no es posible examinar estas radiograf\u00edas con la eficiencia deseada, con el posible riesgo de dejar de identificar n\u00f3dulos pulmonares cancer\u00edgenos en etapas tempranas que son posteriormente detectados cuando la enfermedad ya se encuentra en etapas avanzadas.<\/p>\n
\u201cVimos necesario desarrollar e implementar una soluci\u00f3n que pudiera analizar con precisi\u00f3n y masivamente estas radiograf\u00edas de t\u00f3rax provenientes de la Atenci\u00f3n Primaria, detectando as\u00ed casos de alto riesgo y dirigi\u00e9ndolos al flujo de trabajo de radiolog\u00eda para mejorar dr\u00e1sticamente la identificaci\u00f3n e intervenci\u00f3n temprana\u201d, indica Mons\u00f3.<\/p>\n
En este contexto, desde el Hospital Universitari Parc Taul\u00ed y el Hospital Universitari Vall d\u2019Hebron, junto con el centro tecnol\u00f3gico Eurecat, se desarroll\u00f3 Optimal Lung, un sistema de apoyo a la decisi\u00f3n cl\u00ednica basado en inteligencia artificial que integra dos algoritmos para la detecci\u00f3n de n\u00f3dulos pulmonares: Optimal XR, que se centra en las radiograf\u00edas provenientes de la Atenci\u00f3n Primaria y los servicios de urgencia, para evitar pasar por alto n\u00f3dulos pulmonares cancer\u00edgenos; y Optimal CT, que se enfoca en las tomograf\u00edas computacionales para cubrir todos los niveles de diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n.<\/p>\n
Optimal XR es un software de inteligencia artificial que utiliza tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo \u2014en ingl\u00e9s, deep learning\u2014 para analizar radiograf\u00edas. El algoritmo procesa todas las radiograf\u00edas que se realizan en el centro hospitalario e identifica aquellas que tienen una alta probabilidad de contener n\u00f3dulos pulmonares, a partir del m\u00e1s de un millar de radiograf\u00edas reales con las cuales ha sido entrenado previamente. Las radiograf\u00edas detectadas son enviadas directamente a un radi\u00f3logo para que las revise y confirme la presencia de n\u00f3dulos. De esta manera, se facilita el trabajo de los radi\u00f3logos y se mejora la detecci\u00f3n precoz y a tiempo de posibles problemas pulmonares que hasta hoy pod\u00edan pasar inadvertidos.<\/p>\n
En el desarrollo de esta soluci\u00f3n han participado departamentos de diferentes especialidades cl\u00ednicas como radiolog\u00eda, neumolog\u00eda y oncolog\u00eda, as\u00ed como ingenieros, expertos en sistemas de la informaci\u00f3n y personal de innovaci\u00f3n. El objetivo final ser\u00e1 implementar Optimal XR en otros hospitales, poniendo especial \u00e9nfasis en entornos de la Atenci\u00f3n Primaria donde ahora es m\u00e1s necesario. M\u00e1s adelante, seg\u00fan Mons\u00f3, \u201cla intenci\u00f3n del equipo es incorporarlo en otros pa\u00edses en los que no tienen la atenci\u00f3n o lectura de las radiograf\u00edas de t\u00f3rax tan desarrollada como la tenemos aqu\u00ed\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
El Parc Taul\u00ed ha iniciado en julio un ensayo cl\u00ednico multic\u00e9ntrico para la validaci\u00f3n de un software de inteligencia artificial que detecta el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en radiograf\u00edas de t\u00f3rax no informadas. Esta herramienta, bautizada como Optimal XR, pretende evitar que sigan pasando desapercibidos n\u00f3dulos pulmonares potencialmente malignos que actualmente no se diagnostican a tiempo […]<\/p>\n","protected":false},"author":27,"featured_media":155999,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[397,134,2283],"tags":[],"class_list":["post-156003","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-e-health-es","category-notas-de-prensa","category-salud"],"yoast_head":"\n
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