El investigador del Instituto Universitario de Investigación ‘Centro de Investigación Operativa’ (CIO) y profesor de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche Xavier Barber forma parte del proyecto ‘Detección y localización en imágenes RX de patrones de infiltrados con especial foco en vidrio deslustrado e infiltrados alveolares’. El objetivo es desarrollar una herramienta de análisis de imagen, basada en redes neuronales profundas que indique o no la presencia de COVID-19 en una radiografía.

Fuente: archivo UMH.

Para ello, se utilizarán redes neuronales profundas, que indicarán o no la presencia de COVID-19 en una radiografía. Según el investigador de la UMH, la Inteligencia Artificial (IA), entre otras aportaciones, trata de ayudar en la toma de decisiones y, ante esta problemática del Covid-19, cualquier sistema que ayude y mejore el proceso es bienvenido. Desde cómo y dónde realizar los test de forma óptimas, hasta adelantarse a la enfermedad y pronosticar la gravedad de un paciente unos días antes que empeore y termine entrando en la UCI.

El proyecto cuenta con un equipo multidisciplinar, integrado por los investigadores de la UMH Xavier Barber y Domingo Orozco; Aurelia Bustos, cofundadora de la empresa MedBravo; Antonio Pertusa, profesor de la Universidad de Alicante (UA); Miguel Ángel Cazorla, catedrático del Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la UA; el experto en sistemas de IA aplicados a imagen médica de la empresa Sierra Research Germán González; María de la Iglesia Vayá, Marisa Caparrós, José Manuel Saborit y Joaquim Ángel Montell, de FISABIO; José María Salinas, responsable de la unidad informática del Hospital de Sant Joan d’Alacant; y el equipo de radiólogos, liderado por Joaquín Galant, del mismo Hospital.

Para llevar a cabo este proyecto, se está construyendo una gran base de datos con imágenes de todos los hospitales de la Comunidad Valenciana, liderado por el Banco de Imagen Biomédica de la Comunidad Valenciana (BIMCV). Para poder confeccionar este sistema, necesitan tanto las imágenes como los hallazgos que etiquetan los radiólogos. El primer prototipo será un modelo entrenado para detectar las lesiones, si bien no podrá aún localizar dónde se encuentran, aunque durante las siguientes fases del proyecto se irán mejorando sus resultados.

Este proyecto está financiado con 100.000 euros por la Agencia Valenciana de Innovación (AVI); es uno de los seleccionados en la llamada al sistema valenciano de innovación e investigación para la emergencia contra la COVID-19. Asimismo, cuenta con una ayuda de 10.750 euros por parte de la Universidad de Alicante, que irán destinados, principalmente, a la adquisición de equipos y publicaciones científicas.