Nuevo Framework para generación y publicación de contenidos digitales
para investigación biomédica

Descripción
del proyecto

El sistema, tomando como bbdd de la población a analizar, establecerá conexiones con los archivos de imagen digital diagnóstica de los organizaciones (PACS – Picture Archive and Communications System) para obtener de ellos los estudios que hay que procesar en formato Dicom. 

El framework permite incorporar modularmente el algoritmo que ha de aplicarse a las imágenes mediante los denominados plug-in y procesar con la aplicación del mismo cada una de las imágenes diagnósticas. Para ello se establece vía software una forma de poder invocar los plug-ing de los algoritmos que procesen los estudios que el sistema va obteniendo de las bases de datos poblacionales.

Objetivos

Desarrollar una solución que permita a los Sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PACS) basados en etiquetas generadas a partir de análisis de imágenes complejas y minería de datos realizada sobre informes radiológicos para facilitar la generación de cohortes de pacientes para ensayos clínicos o estudios de investigación.

Herramienta para el industria farmacéutica en poblaciones digitales (ensayos clínicos), en el desarrollo de herramientas de detección diganóstica, basadas en inteligencia artificial.

Objetivos complementarios

Instrumento que capacite a grupos sanitarios y agencias públicas de salud, desarrollar e implementar estrategias para prevenir o tratar efectivamente las enfermedades mediante una infraestructura de investigación una imagen asociada a grandes estudios poblacionales de imagen.
Implementar y desplegar el concepto de “Population Imaging”
Proporcionar datos, herramientas y recursos de proceso para realizar estudios avanzados en imagen diagnóstica en poblaciones.

Fases

  • FASE I: Liberación de un prototipo de plataforma que pueda ser desplegada y evaluada en entorno clínico.
  • FASE II: Protección de derechos de propiedad y/o patentes.
  • FASE III: Ajuste del prototipo, acordes con el proceso de validación para cumplir con los requerimientos detacados por los evaluadores clínicos.
  • FASE IV: Validación del instrumento desarrollado en este proyecto en experiencias piloto y estudios prospectivos multi-céntricos.
  • FASE V: Proceso de comercialización y ajuste al marco normativo sobre tecnología diagnóstica médica.
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Cohortes de datos disponibles

BBDD
CT Abdominal
BBDD
RM Cardíaca
BBDD
CT Torácico
BBDD
RM Cerebral

Solución tecnológica

Introducción de la herramienta Deep Learning para el trabajo con bases de datos poblacionales de imagen médica, a lo que se suma la combinación de tecnologías que la facilitan con las tecnologías relacionadas con el procesamiento de lenguaje natural, para realizar análisis paralelos de los informes radiológicos.
Métodos de análisis de imagen basados en aprendizaje profundo (Deep Learning), basado en Inteligencia Artificial cuyo objetivo es el estudio y construcción de sistemas de cómputo capaces de aprender a partir de la experiencia y permite que puedan aprender representaciones de los datos de múltiples niveles de abstracción, construyendo conceptos complejos a partir de otros más simples.

Socios

Resultados

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El desarrollo de esta herramienta diagnóstica precoz, supone el desarrollo de una metodología diagnóstica precoz aplicable a:
  • Aneurismas de aorta torácica, especialmente los de la aorta ascendente.
  • Pacientes con aneurismas degenerativo.
  • Pacientes con síndromes genéticos: como Síndrome de Marfan, Ehlers-Danlos, Loeys-Diertz
  • Miocardiopatía hipertensiva
  • Miocardiopatía hipertrófica

Financiación

Número de expediente: 2020/0820/00102440.
Programa: : Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) con red.es
Título del proyecto: EasyScreening: Nuevo Framework para generación y publicación de contenidos digitales para investigación biomédica.

Si desea solicitar alguna de las bases de datos obtenidas a lo largo del proyecto, por favor, rellene y envíe el documento descargable junto con los datos del siguiente formulario al correo: ascireslab@ascires.com

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    Número de expediente: RTC2019-007280-1
    Programa: RETOS‐COLABORACIÓN 2019
    Título del proyecto: CARDIOP3T. Nuevos biomarcadores de diagnóstico y pronóstico en patología cardíaca a partir de técnicas de imagen híbrida PET‐RM

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