Valencià:
Un equip de recerca de la Universitat Jaume I de Castelló i la Fundació per al Foment de la Recerca Sanitària i Biomèdica de la Comunitat Valenciana (Fisabio), amb la col·laboració del Servei de Radiodiagnòstic de l’Hospital General Universitari de Castelló (HGUCS), ha desenvolupat una eina per a la detecció automàtica de patologies en radiografies de tòrax basada en l’experiència i els coneixements del personal de radiologia que es validen a partir de l’anàlisi automàtica d’informes mèdics.
El nou sistema intel·ligent de suport al radiodiagnòstic, basat en tècniques de computació d’intel·ligència artificial (IA) i en el tractament de grans volums de dades (big data), té per objectiu identificar la patologia urgent en radiografies de tòrax en adults i així prioritzar la realització de l’informe per l’especialista en radiologia, la qual cosa permetria implantar un sistema de triatge radiològic. Amb això s’espera aconseguir una gestió més àgil dels casos urgents procedents del Servei d’Urgències del HGUCS.
«El programari combina la intel·ligència artificial i el big data per a identificar patologies habituals en radiografies senzilles», comenta Manuel F. Dolz Zaragozá, investigador del programa Gen-T d’excel·lència de la Generalitat Valenciana i membre del grup de recerca d’Arquitectures i Computació d’Altes Prestacions (HPC&A) de la universitat castellonenca.
En opinió de Katty Delgado Barriga, radiòloga de l’Hospital General Universitari de Castelló i investigadora de la Fundació Fisabio, «d’aquesta manera, el personal mèdic pot prioritzar l’atenció dels pacients amb patologies més greus i disminuir el temps d’espera dels pacients amb estudis radiològics més senzills».
SISTEMA RELIANCE
El programari consta d’un mòdul per a la detecció de patologies en radiografies de tòrax, que podrà estendre’s en un futur amb altres mòduls per a la identificació de patologies en una altra mena d’imatges mèdiques. Per a això, el sistema rep imatges anònimes dels centres mèdics i respon amb una predicció de les patologies trobades. La col·laboració del personal de radiologia en el desenvolupament ha permès utilitzar els seus coneixements i la seua experiència per a reforçar l’aprenentatge dels algorismes d’intel·ligència artificial utilitzats.
Aquesta nova eina busca prioritzar la interpretació d’estudis amb troballes crítiques o urgents, el que permetrà optimitzar el triatge de radiografies per a disminuir el temps d’espera de cada informe i així dinamitzar el circuit de treball intrahospitalari a l’Hospital General Universitari de Castelló.
En l’actualitat, l’equip investigador ja ha completat la prova de concepte i ha iniciat la fase de validació en l’entorn real de l’hospital. El programari registrat està dirigit tant a empreses dedicades als processos de teleradiografia com als serveis de radiologia dels hospitals, i es troba en fase de cerca d’un acord de llicència d’explotació.
Foto: Els investigadors de l'UJI Ferran Soler Guiral, Manel Dolz Zaragozá i José Ignacio Aliaga amb la radiòloga Katty Delgado Barriga del HUGCS.

Español:
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.