El pasado 17 de octubre, Jordina Torrents fue premiada por su tesis doctoral: Deep learning-based segmentation methods for computer-assisted fetal surgery: Application to Twin-to-Twin Transfusion Syndrome, en la 5ª edición de los Big Data y AI Talent Awards 2019 en el marco del Big Data & AI Congress, un evento de referencia en el campo de la analítica de big data y la inteligencia artificial que está organizado para Big Data CoE y que tiene lugar cada año en Barcelona. Estos galardones tienen como principal objetivo reconocer los trabajos de mayor impacto socioeconómico e innovación tecnológica en los ámbitos de la analítica de datos y la inteligencia artificial.

"A pesar de que es otro paso importante en mi carrera profesional, para mí ha sido una gran satisfacción personal. Este reconocimiento siempre recordará tres años de trabajo muy intenso en un proyecto que no ha parado de crecer y de plantearse nuevos retos que no estaban descritos inicialmente y que se han tenido que abordar en cuestión de meses", ha manifestado Torrents.

Jordina Torrents ha trabajado durante tres años en su tesis doctoral que, bajo la dirección de Miguel A. González Ballester, profesor de investigación ICREA del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) y director del grupo de investigación Simulation, Imaging and Modeling for Biomedical Systems (SiMBioSys), defenderá el próximo 9 de diciembre en la Universidad Pompeu Fabra.

"Ha sido toda una experiencia personal trabajar en un entorno científico puntero en el ámbito de la medicina y la inteligencia artificial, en el que la presión" del producto final "también ha estado muy presente en todo momento"

Tecnología en cirugía fetal de vanguardia 

La investigación de Jordina Torrents se centra en la construcción de modelos 3D específicos y herramientas computacionales para la planificación y la navegación de la cirugía fetal. Trabaja en las áreas de procesamiento de imágenes, visión por ordenador, inteligencia artificial, aprendizaje automático / profundo y desarrollo de sistemas de software para la planificación y navegación quirúrgica.

La investigación se centra en la construcción de modelos 3D específicos y herramientas computacionales para la planificación y la navegación de la cirugía fetal

Su tesis se enmarca en el desarrollo de algoritmos basados en el aprendizaje profundo para la detección y segmentación de estructuras fetales en imágenes de resonancia magnética y de ecografía 3D. En su investigación, ha prestado una especial atención a los gemelos monocoriónicos afectados por síndrome de transfusión gemelo a gemelo (TTTS). La tesis propone la primera plataforma de planificación y simulación de cirugía fetal TTTS que incorpora técnicas nuevas de inteligencia artificial en una aplicación de software flexible de C ++ y MITK. Además, el trabajo plantea también el primer prototipo de navegación y el guiado intraoperatorio teniendo en cuenta la planificación.

Ambos softwares permiten explorar completamente el entorno intrauterino simulando la cámara del fetoscopio así como la ablación de láser, ayudando a determinar el mejor punto de entrada del fetoscopio en el vientre de la madre y entrenando los movimientos y trayectorias de los cirujanos antes de la operación.

"Ha sido toda una experiencia personal trabajar en un entorno científico puntero en el ámbito de la medicina y la inteligencia artificial, en el que la presión "del producto final" también ha estado muy presente en todo momento. Evidentemente, la satisfacción más grande para mí no es el premio en sí, sino que todo el trabajo realizado se continúe evaluando en el entorno clínico, mejorando e implantando a lo largo de los próximos años", ha añadido Torrents.

Sinergias entre academia y empresa hacia una búsqueda de impacto social

Jordina Torrents en estos momentos está finalizando una estancia doctoral en el Kings College London (Reino Unido) y de cara al futuro le interesa principalmente la investigación que tiene la posibilidad de generar un impacto inmediato en la sociedad: "Este impulso para mejorar siempre las soluciones existentes con el objetivo de crear" impactos "sociales es algo que no veo tan claro en el ámbito académico, aunque cada vez se están creando más sinergias (proyectos ) entre academia y empresa ", ha manifestado. "Sin embargo, en la academia hay una libertad mayor para explorar nuevos conceptos y vías que podrían terminar produciendo un nuevo descubrimiento. En la industria, esta libertad se ve, obviamente, reducida", concluye. De ahí que, de cara al futuro inmediato, buscará un entorno intermedio investigación-empresa en el que desarrollar aún mejor sus capacidades profesionales.

Trabajo de referencia:

Jordina Torrents Barrena (2019), Deep learning-based segmentation methods for computer-assisted fetal surgery: Application to Twin-to-Twin Transfusion Syndrome, tesis doctoral inédita que se defenderá el próximo 9 de diciembre en la Universidad Pompeu Fabra , dirigida por Miguel A. González Ballester. Premio Big Data y AI Talent Awards 2019.