Una herramienta basada en la inteligencia artificial permite detectar automáticamente patologías en radiografías de tórax y validar sus resultados con el análisis de informes médicos



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## Una herramienta basada en la inteligencia artificial permite detectar automáticamente patologías en radiografías de tórax y validar sus resultados con el análisis de informes médicos

27/09/2022 |
SCP

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La Universitat Jaume I de Castelló y la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (Fisabio), a través del Hospital General Universitario de Castelló, han desarrollado un nuevo software.

Un equipo de investigación de la Universitat Jaume I de Castelló y la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (Fisabio), con la colaboración del Servicio de Radiodiagnóstico del Hospital General Universitario de Castellón (HGUCS), ha desarrollado una herramienta para la detección automática de patologías en radiografías de tórax basada en la experiencia y los conocimientos del personal de radiología que se validan a partir del análisis automático de informes médicos.

El nuevo sistema inteligente de apoyo al radiodiagnóstico, basado en técnicas de computación de inteligencia artificial (IA) y en el tratamiento de grandes volúmenes de datos (*big data*), tiene por objetivo identificar la patología urgente en radiografías de tórax en adultos y así priorizar la realización del informe por el especialista en radiología, lo que permitiría implantar un sistema de triaje radiológico. Con ello se espera conseguir una gestión más ágil de los casos urgentes procedentes del Servicio de Urgencias del HGUCS.

«El *software* combina la inteligencia artificial y el *big data* para identificar patologías habituales en radiografías sencillas», comenta Manuel F. Dolz Zaragozá, investigador del programa Gen-T de excelencia de la Generalitat Valenciana y miembro del grupo de investigación de Arquitecturas y Computación de Altas Prestaciones (HPC&A) de la universidad castellonense.

En opinión de Katty Delgado Barriga, radióloga del Hospital General Universitario de Castellón e investigadora de la Fundación Fisabio, «de esta manera, el personal médico puede priorizar la atención de los pacientes con patologías más graves, y disminuir el tiempo de espera de los pacientes con estudios radiológicos más sencillos».

**SISTEMA RELIANCE**

El *software*consta de un módulo para la detección de patologías en radiografías de tórax, que podrá extenderse en un futuro con otros módulos para la identificación de patologías en otro tipo de imágenes médicas. Para ello, el sistema recibe imágenes anónimas de los centros médicos y responde con una predicción de las patologías halladas. La colaboración del personal de radiología en el desarrollo ha permitido utilizar sus conocimientos y su experiencia para reforzar el aprendizaje de los algoritmos de inteligencia artificial utilizados.

Esta nueva herramienta busca priorizar la interpretación de estudios con hallazgos críticos o urgentes, lo que permitirá optimizar el triaje de radiografías para disminuir el tiempo de espera de cada informe y así dinamizar el circuito de trabajo intrahospitalario en el Hospital General Universitario de Castellón.

En la actualidad, el equipo investigador ya ha completado la prueba de concepto y ha iniciado la fase de validación en el entorno real del hospital. El *software*registrado está dirigido tanto a empresas dedicadas a los procesos de telerradiografía como a los servicios de radiología de los hospitales, y se encuentra en fase de búsqueda de un acuerdo de licencia de explotación.

Foto: Los investigadores de la UJI Ferran Soler Guiral, Manel Dolz Zaragozá y José Ignacio Aliaga con la radióloga Katty Delgado Barriga del HUGCS.

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