Detectar el melanoma con inteligencia artificial
La UdG coordina un proyecto internacional con un presupuesto de 12 millones de euros.
08/11/2021
La Universitat de Girona (UdG) coordina un proyecto de investigación internacional para crear una herramienta de detección precoz del melanoma, financiado por el programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea (UE). En un comunicado este lunes, ha explicado que el proyecto, que finalizará en 2025 y dispone ...
La Universitat de Girona (UdG) coordina un proyecto de investigación internacional para crear una herramienta de detección precoz del melanoma, financiado por el programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea (UE).
En un comunicado este lunes, ha explicado que el proyecto, que finalizará en 2025 y dispone de un presupuesto de 12 millones de euros, ha sido uno de los cinco que ha obtenido financiación de la UE, de entre las 158 propuestas que se han presentado a la convocatoria.
Con la participación de 19 organizaciones europeas y dirigido por el catedrático de visión por computadora Rafael García, el proyecto iToBoS desarrollará un escáner corporal que hará una evaluación integral de los pacientes y permitirá detectar distintos tipos de cáncer de piel "de forma precoz y personalizada".
Trabajará con un sistema de inteligencia artificial capaz de integrar información procedente de varias fuentes: imágenes de la superficie cutánea del paciente, sus datos demográficas y registros médicos hasta la información genómica a través de una muestra de saliva.
Además, la investigación permitirá desarrollar otro sistema de inteligencia artificial para asistir a los profesionales sanitarios en la realización de un diagnóstico integral del cáncer de piel personalizado para cada paciente.
Así, los algoritmos integrarán datos adicionales del paciente (historial médico, genómica, edad, sexo...) para hacer una evaluación de las pecas, y con las exploraciones sucesivas de un paciente, el sistema podrá detectar cambios en las pecas.
"Se espera que este avance contribuya a mejorar las tasas de detección y a generar diagnósticos altamente individualizados", ha expresado la UdG, que también espera aumentar la efectividad y la eficiencia en la toma de decisiones clínicas personalizadas
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