El passat 17 d’octubre, Jordina Torrents va ser premiada per la seva tesi doctoral: Deep learning-based segmentation methods for computer-assisted fetal surgery: Application to Twin-to-Twin Transfusion Syndrome, en la 5a edició dels Big Data i AI Talent Awards 2019 en el marc del Big Data & AI Congress, un esdeveniment de referència en el camp de l'analítica de big data i la intel·ligència artificial que està organitzat per Big Data CoE i té lloc cada any a Barcelona.  Aquests guardons tenen com a principal objectiu reconèixer els treballs de major impacte socioeconòmic i innovació tecnològica en els àmbits de l’analítica de dades i la intel·ligència artificial.

“Tot i que és un altre esglaó important en la meva carrera professional, per a mi ha estat una gran satisfacció personal. Aquest reconeixement sempre recordarà tres anys de feina molt intensa en un projecte que no ha parat de créixer i de plantejar-se nous reptes que no estaven descrits inicialment i que s'han hagut d'abordar en qüestió de mesos”, ha manifestat Torrents.

Jordina Torrents ha treballat durant tres anys en la seva tesi doctoral que, sota la direcció de Miguel A. González Ballester, professor d’investigació ICREA del Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions (DTIC) i director del grup de recerca Simulation, Imaging and Modeling for Biomedical Systems (SiMBioSys), defensarà el proper 9 de desembre a la Universitat Pompeu Fabra.

“Ha estat tota una experiència personal treballar en un entorn científic punter en l'àmbit de la medicina i la intel·ligència artificial, en què la pressió "del producte final" també ha estat molt present en tot moment”

Tecnologia en cirurgia fetal d'avantguarda

La recerca de Jordina Torrents se centra en la construcció de models 3D específics i eines computacionals per a la planificació i la navegació de la cirurgia fetal. Treballa en les àrees de processament d’imatges, visió per ordinador, intel·ligència artificial, aprenentatge automàtic / profund i desenvolupament de sistemes de programari per a la planificació i navegació quirúrgica.

La recerca se centra en la construcció de models 3D específics i eines computacionals per a la planificació i la navegació de la cirurgia fetal

La seva tesi s’emmarca en el desenvolupament d’algorismes basats en l’aprenentatge profund per a la detecció i segmentació d’estructures fetals en imatges de ressonància magnètica i d’ecografia 3D. En la seva recerca, presta una atenció especial als bessons monocoriònics afectats pel síndrome de transfusió bessó a bessó (TTTS). La tesi proposa la primera plataforma de planificació i simulació de cirurgia fetal TTTS que incorpora tècniques noves d’intel·ligència artificial en una aplicació de programari flexible de C++ i MITK. A més, també es planteja el primer prototip de navegació i guiatge intraoperatori tenint en compte la planificació.

Ambdós programaris permeten explorar completament l’entorn intrauterí simulant la càmera del fetoscopi així com l’ablació de làser, ajudant a determinar el millor punt d’entrada del fetoscopi al ventre de la mare i entrenant els moviments i trajectòries dels cirurgians abans de l’operació.

“Ha estat tota una experiència personal treballar en un entorn científic punter en l'àmbit de la medicina i la intel·ligència artificial, en el qual la pressió "del producte final" també ha estat molt present en tot moment. Evidentment, la satisfacció més gran per mi no és el premi en sí, sinó que tota la feina feta es continuï avaluant en l'entorn clínic, millorant-se i implantant-se durant els propers anys”, ha afegit Torrents.

Sinergies entre acadèmia i empresa envers una recerca d’impacte social

Jordina Torrents en aquests moments està finalitzant una estada doctoral al King’s College London (Regne Unit) i de cara al futur l’interessa principalment la recerca que té la possibilitat de generar un impacte immediat en la societat: “Aquest impuls per millorar sempre les solucions existents amb l'objectiu de crear "impactes" socials és una cosa que no veig tan clara en l'àmbit acadèmic, tot i que cada cop s'estan creant més sinergies (projectes) entre acadèmia i empresa”, ha manifestat. “Malgrat això, a l'acadèmia hi ha una llibertat gran per explorar nous conceptes i vies que podrien acabar produint un nou descobriment. A la indústria, aquesta llibertat es veu, òbviament, reduïda”, conclou. Per això de cara al futur immediat buscarà un entorn intermedi recerca-empresa en el qual desenvolupar encara millor les seves capacitats professionals.

Treball de referència:

Jordina Torrents Barrena (2019), Deep learning-based segmentation methods for computer-assisted fetal surgery: Application to Twin-to-Twin Transfusion Syndrome, tesi doctoral inèdita que es defensarà el proper 9 de desembre a la Universitat Pompeu Fabra, dirigida per Miguel A. González Ballester. Premi Big Data i AI Talent Awards 2019.