Vés enrere

La UPF i ISGlobal treballen en un model d'intel·ligència artificial per predir l'evolució de la COVID-19 amb tecnologia d'IBM

La UPF i ISGlobal treballen en un model d'intel·ligència artificial per predir l'evolució de la COVID-19 amb tecnologia d'IBM

Aplicant la intel·ligència artificial a l'anàlisi d'imatges mèdiques i utilitzant els sistemes IBM Power. Mario Ceresa, amb altres membres vinculats al Grup de Recerca SIMBIOsys de la Unitat de recerca BCN Medtech del DTIC, està treballant amb un equip de bioenginyers i epidemiòlegs especialitzats en malalties respiratòries i pneumologia de la UPF i ISGlobal.

07.07.2020

Imatge inicial

La Universitat Pompeu Fabra (UPF) i l'Institut de Salut Global de Barcelona (ISGlobal), centre impulsat per la Fundació "la Caixa", han anunciat avui que estan treballant en la creació d'un model d'intel·ligència artificial que ajudarà a predir la insuficiència respiratòria greu en pacients de COVID-19, emprant per a l'entrenament de les dades els sistemes de computació IBM Power.

Per aconseguir-ho, la UPF i ISGlobal estan aplicant capacitats de la intel·ligència artificial, com l'aprenentatge profund i les xarxes neuronals, juntament amb la potència de processament dels sistemes IBM Power, per analitzar milers de dades clíniques i imatges mèdiques anònimes que han estat facilitades per diversos hospitals de Madrid i Barcelona i pel programa de dades per a investigació (PADRIS) de la Generalitat de Catalunya. L'objectiu d'aquesta investigació és poder detectar, en pocs segons, patrons primerencs que indiquin si un pacient generarà insuficiència respiratòria greu que pugui suposar el seu ingrés a la Unitat de Cures Intensives (UCI).

L'objectiu d'aquesta investigació és poder detectar, en pocs segons, patrons primerencs que indiquin si un pacient generarà insuficiència respiratòria greu que pugui suposar el seu ingrés a la Unitat de Cures Intensives (UCI).

Al voltant del 80% (1) dels pacients infectats per aquest virus pateix una malaltia lleu o asimptomàtica, prop d'un 14% (1) pateix una forma greu que requereix hospitalització i, aproximadament, un 5% (1) evoluciona a malaltia aguda amb insuficiència respiratòria greu que requereix el seu ingrés a les unitats de cures intensives. "Conèixer amb antelació una estimació dels pacients que van a ingressar a les UCI és fonamental per a organitzar l'atenció sanitària i prioritzar els recursos en cas de nous brots de la malaltia. Malauradament, no és fàcil predir quins pacients desenvoluparan un quadre clínic greu", comenta Judith García Aymerich, cap del programa de Malalties no Transmissibles i Medi Ambient d'ISGlobal.

"Anem a entrenar el nostre model tant amb dades d'imatges com ara radiografia simple de tòrax com també amb dades clíniques, ja que això dotarà el nostre model d'un poder predictiu molt més gran", afirma l'investigador Mario Ceresa de la UPF. "És una sort poder comptar amb tecnologies punteres com els sistemes IBM Power, que ens permeten passar de mesos a dies per obtenir els resultats de les nostres investigacions", afegeix Ceresa, investigador del Grup de Recerca SIMBIOsys de la Unitat de recerca BCN Medtech del Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions (DTIC) de la UPF.

"Estem molt satisfets de contribuir a aquest projecte tan important amb tres dels nostres sistemes IBM Power. IBM està compromesa amb la lluita contra la COVID-19 i els seus efectes en la nostra societat ", ha afirmat Joan Castillo, director d'IBM Systems.

Actualment, un equip investigador de bioenginyers, epidemiòlegs especialitzats en malalties respiratòries i pneumologia de la UPF i ISGlobal està treballant en aquest projecte pilot, que es troba en fase 1 d'entrenament dels models amb les dades d'imatge i la posada en producció o fase 2 es preveu per a l'últim trimestre 2020.

(1)  Organització Mundial de la Salut.(2020).Maneig clínic de la infecció respiratòria aguda greu (IRAG) en cas de sospita de COVID-19: orientacions provisionals, 13 de març de 2020. Organització Mundial de la Salut. https://apps.who.int/iris/handle/10665/331660.

L'equip de la UPF està integrat per Mario Ceresa, amb Gabriel Bernardino (Cardiofunxion), Carlos Yagüe, Gemma Piella i Miguel Àngel González Ballester  (ICREA-DTIC i coordinador de SIMBIOsys, dins la Unitat de recerca BCN MedTech)

Més informació: https://www.ibm.com/impact/covid-19/

Multimèdia

Multimedia

Multimedia

Perfils dels protagonistes:

Perfiles de los protagonistas:

Profiles of the protagonists:

Mario Ceresa

Categories:

Per a més informació

Para más información

For more information

Notícia publicada per:

Noticia publicada por:

News published by:

Unitat de Comunicació i Projecció Institucionals

Unidad de Comunicación y Proyección Institucionales

Institutional Communication and Promotion Unit