El aumento de la cantidad y disponibilidad de datos sanitarios, especialmente la imagen médica en casos de cáncer, combinado con la aparición de nuevas herramientas tecnológicas basadas en la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) ofrecen oportunidades sin precedentes para mejorar la precisión de la detección del cáncer, predicción y seguimiento, permitiendo así decisiones de atención clínica mejor informadas.

INCISIVE es un proyecto de 42 meses que aborda los retos relacionados con la detección de patrones en grandes volúmenes de datos de imagen del cáncer, aumentando así la interpretabilidad de datos de imágenes complejas y apoyando la toma de decisiones más eficaces para los proveedores de asistencia sanitaria.

También aborda los desafíos relacionados con el etiquetado y la anotación de datos, así como la disponibilidad y el uso compartido de datos de imágenes, de manera que se puedan utilizar para entrenar y validar herramientas de inteligencia artificial para mejorar los métodos de imagen.

El proyecto cuenta con la participación del grupo de investigación del IDIBAPS 'Genética y tumores urológicos', que lidera Antonio Alcaraz.

INCISIVE tiene como objetivo dos resultados principales:

A) una caja de herramientas basada en la IA que consiste en nuevos modelos de IA, combinada con un conjunto de análisis predictivos, descriptivos y prescriptivos, que permiten la exploración multimodal de las fuentes de datos disponibles; esto incluye un sistema de anotación automática basado en el aprendizaje automático (Machine-Learning) para producir datos para la formación de algoritmos en la investigación de la IA;

B) un depósito federado paneuropeo de imágenes sanitarias interoperable que permita la donación y el intercambio de datos de conformidad con los requisitos legales, éticos, de privacidad y seguridad, para formación y experimentación relacionadas con la IA; el depósito funcionará sobre una base informática de alto rendimiento como servicio, permitiendo así un rendimiento rentable de un procesamiento computacional intensivo sin la necesidad de mantener equipos caros.

Las soluciones del proyecto se pilotarán en cuatro tipos de cáncer: cáncer de pulmón, colorrectal, de mama y de próstata. Las actividades piloto se llevarán a cabo en ocho lugares de Grecia, Italia, España, Chipre y Serbia. En definitiva, INCISIVE aspira a permitir decisiones más precisas y mejor informadas mejorando la sensibilidad y la especificidad de los métodos de imagen del cáncer, incluso métodos de menor coste, aumentando su precisión en el diagnóstico, predicción, evolución y recaída del cáncer.

INCISIVE ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizon 2020 de la Unión Europea. El consorcio INCISIVE, coordinado por Maggiolo SpA, está implementado por 26 organizaciones de 9 países diferentes: Italia, España, Finlandia, Grecia, Chipre, Serbia, Bélgica, Reino Unido, Luxemburgo. Más información en https://www.linkedin.com/groups/9022935/

Subscribe to Directory
Write an Article

Recent News

Exposure to Heat and Cold During Pregnan...

The research team observed changes in head circumf...

Using mobile RNAs to improve Nitrogen a...

AtCDF3 gene induced greater production of sugars a...

El diagnóstico genético neonatal mejor...

Un estudio con datos de los últimos 35 años, ind...

Highlight

Eosinófilos. ¿Qué significa tener val...

by Labo'Life

​En nuestro post hablamos sobre este interesante tipo de célula del...

Seven key genetic profiles associated wi...

by Fundació Clínic per a la Recerca Biomèdica

A study published in Nature Communications has identified different ri...

Photos Stream