REDACCIÓN
El grupo de Sistemas Informáticos de Nueva Generación (SING) de la UVigo y el Grupo de Oncología Digestiva de Ourense-Giodo forman parte de la red estatal AI4PolypNet, creada para mejorar los sistemas de detección y diagnóstico de cáncer colorrectal a partir de inteligencia artificial. Ayer, la Escuela Superior de Ingeniería Informática del campus de Ourense acogió la primera reunión de trabajo de la red, en la que participan ocho grupos de investigación de diversas zonas de España (procedentes de Barcelona, Cáceres y Bilbao, además de Ourense).
Cada equipo cuenta con una larga trayectoria en el ámbito del cáncer colorrectal, lo que permite optimizar experiencia y recursos para hacer frente a los retos de la enfermedad. El principal objetivo de AI4PolypNet es mejorar las técnicas diagnósticas actuales y, de esta forma, lograr una mayor detección de casos. Este cáncer es uno de los de mayor incidencia a nivel mundial, pero los estudios demuestran que más de un 90% de los casos detectados tienen cura si la lesión precursora -el pólipo precancerígeno- es detectado y extraído a tiempo. "La colonoscopia sigue siendo el único procedimiento que permite detectar y tratar esta lesión, pero no es una técnica perfecta. Casi un 22% de las lesiones no son detectadas en la exploración", aseguran los investigadores.
Crear protocolos
Aunque en la última década se han logrado avances en el diagnóstico gracias al uso de inteligencia artificial, todavía hay margen de mejora. "Queremos definir de manera clara las necesidades clínicas reales y el modo en el que los datos tienen que ser recogidos y anotados para que los diferentes métodos desarrollados alcancen todo su potencial", apuntan desde la red estatal. En este sentido, señalan la necesidad de definir protocolos comunes de adquisición y anotación de imágenes que permitan al personal investigador contar con un conjunto de datos amplio y variado. "También hay que definir sistemas de validación uniformes, así como un conjunto de buenas prácticas para utilizar esos sistemas en la sala de exploración de todos los centros sanitarios", detalla el equipo.
La reunión de ayer permitió a los integrantes de los ocho grupos abordar los retos clínicos y técnicos de las colonoscopias, así como las metodologías actuales para la detección y clasificación de pólipos y las bases de datos para evaluar los sistemas tecnológicos empleados.
Larga trayectoria
Los dos grupos ourensanos cuentan con una dilatada experiencia en el estudio de esta enfermedad. SING está especializado en la resolución de problemas en bioinformática, biomedicina e informática médica. Entre sus proyectos destacan PolyDeep y PolyDeepAdvance, realizados en colaboración con el grupo Giodo del Sergas. Ambas investigaciones profundizan en el desarrollo, validación clínica y acceso al mercado de un sistema basado en inteligencia artificial para detectar pólipos colorrectales.
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