Nueva colaboración en investigación: el futuro del análisis de imágenes biomédicas
Cada día se toman miles de imágenes radiológicas que aportan valiosos datos sobre la evolución de las enfermedades. La red alemana RACOON y el programa prioritario SPP2177 aúnan sus conocimientos para poder evaluar estos datos con mayor rapidez y precisión en el futuro. Juntos, los investigadores quieren desarrollar nuevos métodos basados en IA que puedan mejorar significativamente el diagnóstico y la terapia.
Este collage generado por IA ilustra que los algoritmos pueden reconocer información en imágenes radiológicas que, de otro modo, permanecería oculta al ojo humano. Los científicos aprovechan esta ventaja.
Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek - DALL-E/OpenAI
Cada día se producen en Alemania miles de imágenes radiológicas que nos dicen más cosas sobre las enfermedades. Dos grandes grupos de expertos del consorcio RACOON y del programa prioritario SPP2177, que ahora trabajan juntos, investigan cómo evaluar más rápido y mejor estos volúmenes de datos en el futuro. El Prof. Dr. Jens Kleesiek, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Duisburg-Essen, explica qué significa el nuevo consorcio para la investigación relacionada con la salud y la asistencia sanitaria en Alemania.
RACOON conecta desde 2020 todos los centros radiológicos universitarios de Alemania, lo que supone 38 centros y casi 400 empleados. También participan el Centro Alemán de Investigación Oncológica de Heidelberg, el Instituto Fraunhofer de Medicina Digital MEVIS de Bremen y la Universidad Técnica de Darmstadt. La red RACOON, financiada por la Red de Medicina Universitaria (Ministerio Federal de Educación e Investigación), permite utilizar las imágenes radiológicas tanto para análisis locales como centrales.
Y aquí es donde entra en juego el programa prioritario SPP2177 Radiomics, financiado por la Fundación Alemana de Investigación. En más de 15 subproyectos en toda Alemania se pretende mejorar el valor diagnóstico y pronóstico de las imágenes médicas mediante la integración de la radiómica y enfoques avanzados de interpretación de imágenes, por ejemplo con inteligencia artificial. También se están desarrollando soluciones informáticas para interpretar los datos en cuestión de segundos mediante algoritmos. También se están incorporando los resultados del NAKO, el mayor estudio poblacional a largo plazo sobre la salud en Alemania. Se pueden buscar patrones en colecciones de datos complejas utilizando potentes ordenadores centrales, inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Esto proporciona información valiosa sobre casos comparables, probable progresión de la enfermedad y terapias adecuadas. El SPP2177 está dirigido por el Prof. Dr. Fabian Bamberg, Director del Departamento de Radiología del Centro Médico Universitario de Friburgo.
Las diversas herramientas del programa prioritario se llevarán ahora a la práctica clínica. "Básicamente, se puede pensar en ello como una tienda de aplicaciones", explica el Profesor Kleesiek, Director del Instituto de Inteligencia Artificial en Medicina del Hospital Universitario de Essen. "Hemos creado un ecosistema en RACOON, al que ahora se suministra software del programa prioritario". El programa abarca todas las enfermedades para cuyo tratamiento se utilizan técnicas de imagen.
"Cuanto más sepamos, mejor será la investigación y la atención médica", resume Bamberg. El análisis de enormes cantidades de datos (big data) conduce a mejores enfoques terapéuticos y tratamientos más individualizados. La cooperación está en marcha desde principios de año y ambas redes la financian con fondos ya existentes. Los primeros proyectos SPP deberán estar conectados al consorcio RACOON a finales de 2025.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
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