Atrás La UPF e ISGlobal trabajan en un modelo de Inteligencia Artificial para predecir la evolución de la COVID 19 con tecnología de IBM

La UPF e ISGlobal trabajan en un modelo de Inteligencia Artificial para predecir la evolución de la COVID 19 con tecnología de IBM

Aplicando la inteligencia artificial al análisis de imágenes médicas y utilizando los sistemes IBM Power. Mario Ceresa, junto a otros miembros vinculados al Grupo de Investigación SIMBIOsys de la Unidad de investigación BCN MedTech del DTIC, está trabajando con un equipo de bioingenieros y epidemiólogos especialitzados en enfermedades respiratorias y pneumología de la UPF i ISGlobal.

07.07.2020

Imatge inicial

La Universidad Pompeu Fabra (UPF) y el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal), centro impulsado por la Fundación ”la Caixa”, están trabajando en la creación de un modelo de Inteligencia Artificial que ayudará a predecir la insuficiencia respiratoria grave en pacientes de COVID-19, utilizando para el entrenamiento de los datos los sistemas de computación IBM Power.

Para ello, la UPF e ISGlobal están aplicando capacidades de la Inteligencia Artificial, como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, junto con la potencia de procesamiento de los sistemas IBM Power, para analizar miles de datos clínicos e imágenes médicas anónimas que han sido facilitadas por diversos hospitales de Madrid y Barcelona y por el programa de datos para investigación (PADRIS) de la Generalitat de Catalunya. El objetivo de esta investigación es poder detectar, en pocos segundos, patrones tempranos que indiquen si un paciente va a generar insuficiencia respiratoria grave que pueda suponer su ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI).

El objetivo de esta investigación es poder detectar, en pocos segundos, patrones tempranos que indiquen si un paciente va a generar insuficiencia respiratoria grave que pueda suponer su ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI).

Alrededor del 80% (1) de los pacientes infectados por este virus sufre una enfermedad leve o asintomática, cerca de un 14% (1) padece una forma grave que requiere hospitalización y, aproximadamente, un 5% (1) evoluciona a enfermedad aguda con insuficiencia respiratoria grave que requiere su ingreso en las unidades de cuidados intensivos. “Conocer con antelación una estimación de los pacientes que van a ingresar en las UCIs es fundamental para organizar la atención sanitaria y priorizar los recursos en caso de nuevos brotes de la enfermedad. Desafortunadamente, no es fácil predecir qué pacientes desarrollarán un cuadro clínico grave”, comenta Judith García Aymerich, jefa del programa de Enfermedades no Transmisibles y Medio Ambiente de ISGlobal.

“Vamos a entrenar nuestro modelo tanto con datos de imágenes como la radiografía simple de tórax como con datos clínicos, ya que esto dotará a nuestro modelo de un poder predictivo mucho más grande”, afirma el investigador Mario Ceresa de la UPF. “Es una suerte poder contar con tecnologías punteras como los sistemas IBM Power, que nos permiten pasar de meses a días para obtener los resultados de nuestras investigaciones”, añade Ceresa, miembro del Grupo de Investigación SIMBIOsys de la Unidad de investigación BCN MedTech del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF.

“Estamos muy satisfechos de contribuir a este proyecto tan importante con tres de nuestros sistemas IBM Power. IBM está comprometida con la lucha contra la COVID-19 y sus efectos en nuestra sociedad”, ha afirmado Juan Castillo, director de IBM Systems.

Actualmente, un equipo investigador de bioingenieros, epidemiólogos especializados en enfermedades respiratorias y neumología de la UPF e ISGlobal está trabajando en este proyecto piloto, que se encuentra en fase 1 de entrenamiento de los modelos con los datos de imagen y cuya puesta en producción o fase 2 se prevé en el último trimestre 2020.

  1. Organización Mundial de la Salud. (‎2020)‎. Manejo clínico de la infección respiratoria aguda grave (‎IRAG)‎ en caso de sospecha de COVID-19: orientaciones provisionales, 13 de marzo de 2020. Organización Mundial de la Salud. https://apps.who.int/iris/handle/10665/331660.

El equipo de la UPF está  integrado por Mario Ceresa, con Gabriel Bernardino (Cardiofunxion), Carlos Yagüe, Gemma Piella i Miguel Àngel González Ballester  (ICREA-DTIC y coordinador de SIMBIOsys, en la Unidad de investigación BCN MedTech)

Más información: https://www.ibm.com/impact/covid-19/

 

Multimedia

Perfiles de los protagonistas:

Mario Ceresa

Categorías:

ODS - Objetivos de desarrollo sostenible:

Els ODS a la UPF

Contact

Para más información

Noticia publicada por:

Oficina de Comunicación