Detalle nota de prensa - Comunica GVA
Innovació, Universitats, Ciència i Societat Digital
Tecnologia biomètrica
La Conselleria d'Innovació impulsa un projecte per al diagnòstic precoç de pacients de COVID-19 mitjançant intel·ligència artificial
28/03/2020
- Carolina Pascual destaca la importància d'aquesta eina d'intel·ligència artificial com a tècnica de detecció precoç de la COVID-19 que analitza les plaques de tòrax de pacients
- Participen en el projecte, investigadors dels hospitals públics valencians, del Centre d'Investigació Príncipe Felipe, Fisabio, UA, UMH, Medbravo i General Electric Health
- Participen en el projecte, investigadors dels hospitals públics valencians, del Centre d'Investigació Príncipe Felipe, Fisabio, UA, UMH, Medbravo i General Electric Health
- Carolina Pascual destaca la importància d'aquesta eina d'intel·ligència artificial com a tècnica de detecció precoç de la COVID-19 que analitza les plaques de tòrax de pacients
- Participen en el projecte, investigadors dels hospitals públics valencians, del Centre d'Investigació Príncipe Felipe, Fisabio, UA, UMH, Medbravo i General Electric Health
La Conselleria d'Innovació, Universitats, Ciència i Societat Digital ha impulsat una eina d'ajuda a diagnòstic, pronòstic i triatge de casos mitjançant l'aplicació d'intel·ligència artificial, amb la finalitat de detectar de manera primerenca casos de pneumònia causada per la COVID-19, la qual cosa permetrà detectar i previndre conseqüències greus en la salut dels pacients.
La consellera d'Innovació, Carolina Pascual, ha explicat que el projecte utilitzarà, amb dades anònimes, les radiografies toràciques que per protocol es realitzen als pacients que mostren símptomes d'infecció per coronavirus. Aquestes imatges, segons ha explicat, s'analitzaran mitjançant intel·ligència artificial per a la detecció primerenca d'una pneumònia.
En aquest sentit, la consellera ha subratllat que aquest projecte, que es desenvolupa en col·laboració amb la Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública, "facilitarà que el personal sanitari puga identificar aquells pacients amb més risc d'evolucionar a una situació greu o crítica i, per tant, poder actuar amb rapidesa per a evitar complicacions greus de salut".
A més, segons ha explicat, "aquest projecte ajudarà al personal mèdic en el cribratge i la detecció dels casos més greus i, al mateix temps, a optimitzar els recursos sanitaris". Carolina Pascual ha indicat que la IA esdevé, a més, "una eina essencial per a minimitzar i agilitar la càrrega de treball".
Investigadors d'excel·lència
També ha volgut destacar que el projecte "compta amb un potent grup d'investigadors d'excel·lència. En concret, hi participen 24 persones d'hospitals públics valencians, a més de personal investigador de la Fundació per al Foment de la Investigació Sanitària i Biomèdica de la Comunitat Valenciana (Fisabio), el Centre d'Investigació Príncipe Felipe, la Universitat d'Alacant, la Universitat Miguel Hernández, Medbravo i General Electric Health.
Els centres hospitalaris tenen una alta disponibilitat de raigs X convencionals, àmpliament utilitzats i més accessibles que altres equips més complexos, i els protocols sanitaris estandarditzen la realització d'una placa toràcica a tots els pacients que ingressen amb símptomes de coronavirus.
Aquest equip recopilarà dades de radiografies toràciques i amb l'entrenament de models d'intel·ligència artificial a les dades recaptades, i amb l'experiència clínica, l'eina permetrà detectar de manera primerenca la pneumònia per COVID-19 en pacients amb símptomes lleus.
Igualment, ajudarà a l'estratificació del risc de pacients amb símptomes moderats, i ajudarà a identificar els pacients amb més risc d'evolució a una condició greu o crítica.
Les dades seran totalment anònimes, de manera que no es puga identificar a qui pertanyen les radiografies, sinó que la informació recaptada farà referència únicament a aspectes clínics.
Pàgina web: http://www.gva.es
- Participen en el projecte, investigadors dels hospitals públics valencians, del Centre d'Investigació Príncipe Felipe, Fisabio, UA, UMH, Medbravo i General Electric Health
La Conselleria d'Innovació, Universitats, Ciència i Societat Digital ha impulsat una eina d'ajuda a diagnòstic, pronòstic i triatge de casos mitjançant l'aplicació d'intel·ligència artificial, amb la finalitat de detectar de manera primerenca casos de pneumònia causada per la COVID-19, la qual cosa permetrà detectar i previndre conseqüències greus en la salut dels pacients.
La consellera d'Innovació, Carolina Pascual, ha explicat que el projecte utilitzarà, amb dades anònimes, les radiografies toràciques que per protocol es realitzen als pacients que mostren símptomes d'infecció per coronavirus. Aquestes imatges, segons ha explicat, s'analitzaran mitjançant intel·ligència artificial per a la detecció primerenca d'una pneumònia.
En aquest sentit, la consellera ha subratllat que aquest projecte, que es desenvolupa en col·laboració amb la Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública, "facilitarà que el personal sanitari puga identificar aquells pacients amb més risc d'evolucionar a una situació greu o crítica i, per tant, poder actuar amb rapidesa per a evitar complicacions greus de salut".
A més, segons ha explicat, "aquest projecte ajudarà al personal mèdic en el cribratge i la detecció dels casos més greus i, al mateix temps, a optimitzar els recursos sanitaris". Carolina Pascual ha indicat que la IA esdevé, a més, "una eina essencial per a minimitzar i agilitar la càrrega de treball".
Investigadors d'excel·lència
També ha volgut destacar que el projecte "compta amb un potent grup d'investigadors d'excel·lència. En concret, hi participen 24 persones d'hospitals públics valencians, a més de personal investigador de la Fundació per al Foment de la Investigació Sanitària i Biomèdica de la Comunitat Valenciana (Fisabio), el Centre d'Investigació Príncipe Felipe, la Universitat d'Alacant, la Universitat Miguel Hernández, Medbravo i General Electric Health.
Els centres hospitalaris tenen una alta disponibilitat de raigs X convencionals, àmpliament utilitzats i més accessibles que altres equips més complexos, i els protocols sanitaris estandarditzen la realització d'una placa toràcica a tots els pacients que ingressen amb símptomes de coronavirus.
Aquest equip recopilarà dades de radiografies toràciques i amb l'entrenament de models d'intel·ligència artificial a les dades recaptades, i amb l'experiència clínica, l'eina permetrà detectar de manera primerenca la pneumònia per COVID-19 en pacients amb símptomes lleus.
Igualment, ajudarà a l'estratificació del risc de pacients amb símptomes moderats, i ajudarà a identificar els pacients amb més risc d'evolució a una condició greu o crítica.
Les dades seran totalment anònimes, de manera que no es puga identificar a qui pertanyen les radiografies, sinó que la informació recaptada farà referència únicament a aspectes clínics.
Pàgina web: http://www.gva.es
