Proyectos de investigación competitivos financiados por entidades externas
Análisis y Modelado por IA del Diagnóstico y Pronóstico del Cáncer de Pulmón: Uniendo Imágenes Radiológicas y Datos Clínicos para Obtener Resultados Explicables y Confiables
Acrónimo
AI4LUNG
Título proyecto
Análisis y Modelado por IA del Diagnóstico y Pronóstico del Cáncer de Pulmón: Uniendo Imágenes Radiológicas y Datos Clínicos para Obtener Resultados Explicables y Confiables
Referencia externa
PID2023-146925OB-I00
Descripción/abstract
Las enfermedades pulmonares, que abarcan una variedad de trastornos respiratorios, plantean un considerable desafío para la salud
pública. En España, las tasas de mortalidad vinculadas a dolencias respiratorias han mostrado una tendencia constante desde 2005, con
casi 48.000 muertes notificadas en 2019. Entre los retos más críticos está el diagnóstico y pronóstico efectivo del cáncer de pulmón, que
sigue siendo una de las principales causas de mortalidad en España. A pesar de los importantes avances en las técnicas de imágenes
médicas, la detección precisa y oportuna sigue siendo un reto importante. Las metodologías actuales, que dependen de radiografías de
tórax, tomografía computarizada e imágenes de resonancia magnética, están plagadas de análisis manuales extensos, lo que genera
tiempos de espera prolongados y precisión diagnóstica variable entre los profesionales. Además, los diagnósticos tardíos o inexactos
repercuten en todo el sistema sanitario, lo que genera resultados de tratamiento subóptimos y una carga considerable para los pacientes
y la infraestructura sanitaria. Al reconocer estos desafíos, AI4LUNG tiene como objetivo aprovechar las tecnologías de inteligencia
artificial (IA) de vanguardia para agilizar y mejorar el diagnóstico y el pronóstico del cáncer de pulmón y, en última instancia, mejorar los
resultados para los pacientes y optimizar la utilización de los recursos de atención médica. Dentro del ámbito médico, las herramientas
impulsadas por la IA se han convertido en ayudas indispensables destinadas a complementar y mejorar las capacidades de los
profesionales de la salud en lugar de reemplazarlas. En particular, el aprendizaje automático/profundo (ML/DL), como técnica de IA
reciente y esencial, ha demostrado ser inmensamente prometedor en el análisis de imágenes médicas, particularmente en la detección de
enfermedades pulmonares. Aprovechando el concepto de radiómica, la extracción de alto rendimiento de características cuantitativas
complejas de imágenes médicas ha facilitado una comprensión más objetiva y precisa de las enfermedades pulmonares, incluido el
cáncer de pulmón. La aplicación de técnicas avanzadas de reconocimiento de patrones, visión por computador y ML/DL, ha permitido la
identificación de características radiómicas precisas que de otro modo podrían eludir la percepción humana. Estas características
radiómicas sirven como marcadores relevantes, lo que permite una caracterización más detallada del cáncer de pulmón, incluida su
heterogeneidad intratumoral. Este análisis proporciona información crucial para el diagnóstico temprano del cáncer de pulmón y las
intervenciones terapéuticas personalizadas. Reconocido mundialmente en la gestión clínica, el análisis cuantitativo de la radiómica es
prometedor a la hora de predecir las respuestas al tratamiento e identificar tejidos con precisión. AI4LUNG se orienta a desarrollar
radiómica personalizada para mejorar el tratamiento personalizado del cáncer de pulmón. Al integrar a la perfección diversas modalidades
de imágenes médicas, incluidas radiografías, tomografías computarizadas, imágenes PET y MRI, AI4LUNG aspira a redefinir el
paradigma del diagnóstico y pronóstico del cáncer de pulmón. Este enfoque transformador se alinea con la nueva era de la atención
sanitaria, en la que la atención al paciente no sólo sea más eficaz, sino que también se adapte a las necesidades individuales, lo que
marca un importante avance en la lucha contra el cáncer de pulmón.
Entidad financiadora
MINISTERIO DE CIENCIA, INNOVACION Y UNIVERSIDADES
Entidad financiadora
172.375,00 €
Logos
Convocatoria
Convocatoria de tramitación anticipada para el año 2023 del procedimiento de concesión de ayudas a «Proyectos de Generación de Conocimiento» y a actuaciones para la formación de personal investigador predoctoral asociadas a dichos proyectos, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023.
Fecha inicio
01-09-2024
Fecha fin
31-12-2028
Departamento/IP
Enginyeria Informàtica i Matemàtiques/PUIG VALLS, DOMÈNEC SAVI
