{"id":4892,"date":"2021-11-29T14:52:43","date_gmt":"2021-11-29T13:52:43","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=4892"},"modified":"2021-11-29T14:52:43","modified_gmt":"2021-11-29T13:52:43","slug":"tres-hospitales-espanoles-utilizan-inteligencia-artificial-para-acelerar-la-deteccion-de-covid-19-preservando-la-privacidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=4892","title":{"rendered":"Tres hospitales espa\u00f1oles utilizan Inteligencia Artificial para acelerar la detecci\u00f3n de COVID-19 preservando la privacidad"},"content":{"rendered":"

El Hospital Ram\u00f3n y Cajal, el Hospital 12 de Octubre y el Hospital Sant Pau mejoran la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica en la lectura de la radiograf\u00eda de t\u00f3rax utilizando Inteligencia Artificial distribuida en pacientes con sospecha de COVID-19<\/strong><\/p>\n

La colaboraci\u00f3n entre radi\u00f3logos de tres hospitales con un alto volumen de pacientes – el Hospital 12 de Octubre y el Hospital Ram\u00f3n y Cajal de Madrid, y el Hospital de Sant Pau de Barcelona- con expertos tecnol\u00f3gicos en IA y partners de IT, est\u00e1 acelerando el uso de tecnolog\u00edas de vanguardia para el cuidado de la salud, manteniendo la privacidad de los datos del paciente mediante la aplicaci\u00f3n del Aprendizaje Federado. Esta asociaci\u00f3n permite aunar la experiencia cl\u00ednica de los tres hospitales implicados para desarrollar modelos de diagn\u00f3stico automatizados, mejorando la atenci\u00f3n a los pacientes.
\nAunque el diagn\u00f3stico definitivo de COVID-19 se realiza mediante pruebas microbiol\u00f3gicas -como PCR o test de ant\u00edgenos-, la principal alteraci\u00f3n en los pacientes sintom\u00e1ticos es respiratoria. Por tanto, la placa de t\u00f3rax se ha convertido en la prueba de cribado inicial predeterminada en todos los pacientes con cl\u00ednica sospechosa, lo que hace que su disponibilidad e inmediatez sean imprescindibles.
\nDurante la pandemia, los radi\u00f3logos han analizado un gran n\u00famero de placas de t\u00f3rax, combinando su experiencia previa con el aprendizaje derivado de los hallazgos que aportaban las radiograf\u00edas de miles de pacientes. Sin embargo, la necesidad de analizar un n\u00famero ingente de im\u00e1genes con hallazgos sutiles requiere tiempo, formaci\u00f3n y experiencia, convirtiendo a la IA en una herramienta altamente adecuada para este fin.<\/p>\n

Aprendizaje Federado<\/strong>
\nLa plataforma de Aprendizaje Federado, desarrollada por Capgemini, basada en compartir modelos de IA entrenados con los datos de las im\u00e1genes, permite la creaci\u00f3n de un modelo de diagn\u00f3stico global que mejora significativamente las versiones locales, beneficiando especialmente, a los centros de salud con menor experiencia. La precisi\u00f3n en el diagn\u00f3stico de COVID-19, obtenida en este estudio de investigaci\u00f3n, es del 89% para el modelo global, mientras que con el mejor de los modelos locales se alcanza solo una precisi\u00f3n del 71%. Todo ello garantizando la privacidad de los pacientes y de sus datos.
\nEl protocolo cl\u00ednico ha sido desarrollado en el marco de colaboraci\u00f3n entre Capgemini y el Grupo de Enfermedades Multisist\u00e9micas del Instituto Ram\u00f3n y Cajal de Investigaci\u00f3n Sanitaria (IRYCIS). Tambi\u00e9n han contado con el apoyo de varios socios tecnol\u00f3gicos como Cisco, Intel, Vodafone Espa\u00f1a y Microsoft, con casos cl\u00ednicos procedentes de los hospitales mencionados anteriormente. Gilead Sciences, compa\u00f1\u00eda farmac\u00e9utica experta en Virolog\u00eda y pionera en desarrollar un tratamiento eficaz para COVID-19, ha apoyado este proyecto desde su inicio, aportando su conocimiento y experiencia para contribuir al \u00e9xito del proyecto.
\nLa computaci\u00f3n tambi\u00e9n resulta fundamental. Cisco e Intel han proporcionado la infraestructura de computaci\u00f3n para realizar los diagn\u00f3sticos. Cada hospital dispone de un nodo de computaci\u00f3n local -basado en los procesadores Intel\u00ae Xeon\u00ae Scalable de tercera generaci\u00f3n y los servidores UCS de Cisco- que contiene el modelo que aprende de las im\u00e1genes radiol\u00f3gicas. Los modelos locales son agregados utilizando Azure Confidential Computing basado en la tecnolog\u00eda SGX de Intel\u00ae garantizando la protecci\u00f3n de los modelos.
\nEn palabras del Dr. Jos\u00e9 Albillos, Jefe de Radiolog\u00eda Hospital 12 de Octubre: \u201cLa IA nos permite analizar un gran n\u00famero de im\u00e1genes de forma casi autom\u00e1tica y con gran precisi\u00f3n, lo cual facilita priorizar su revisi\u00f3n e informado. Por este motivo, hace que disminuya la carga de trabajo, al mismo tiempo que se agiliza el diagn\u00f3stico\u201d.
\nEl Dr. Javier Bl\u00e1zquez, Jefe de Radiolog\u00eda del Hospital Ram\u00f3n y Cajal, destaca que \u201cel aprendizaje federado permite mejorar nuestra fiabilidad diagn\u00f3stica, ya que cuando la experiencia de un centro se comparte entre varios, los resultados mejoran mucho con respecto a los obtenidos por separado\u201d.
\nLa Dra. Beatriz Gomez-Anson, Jefe Cl\u00ednico e Investigador Principal en el Hospital Sant Pau, se\u00f1ala que \u201ceste proyecto muestra el valor a\u00f1adido de las herramientas de IA para ser implementadas por los m\u00e9dicos especialistas en Radiodiagn\u00f3stico\u201d.
\n\u201cEn Capgemini estamos muy orgullosos de impulsar este proyecto aportando nuestro conocimiento para mejorar los m\u00e9todos de diagn\u00f3stico sin la necesidad de compartir datos privados. Adem\u00e1s, gracias a la aplicaci\u00f3n de las \u00faltimas l\u00edneas de investigaci\u00f3n en Inteligencia Artificial, podemos asegurar la privacidad de los pacientes y la seguridad de los datos\u201d, declara Daniel Iglesias, Director General de Capgemini Engineering en Espa\u00f1a.
\nEl proyecto ha salido adelante gracias a las aportaciones de Intel y del programa de aceleraci\u00f3n digital de Cisco (Country Digital Acceleration, CDA), denominado \u2018Digitaliza\u2019 en Espa\u00f1a.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Hospital Universitario Ram\u00f3n y Cajal \/ Imagen cortes\u00eda del Hospital Universitario Ram\u00f3n y Cajal\u00a0<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El Hospital Ram\u00f3n y Cajal, el Hospital 12 de Octubre y el Hospital Sant Pau mejoran la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica en la lectura de la radiograf\u00eda de t\u00f3rax utilizando Inteligencia Artificial distribuida en pacientes con sospecha de COVID-19 La colaboraci\u00f3n entre radi\u00f3logos de tres hospitales con un alto volumen de pacientes – el Hospital 12 de … <\/p>\n

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