El proyecto ‘X-COV’, Clasificación de Pacientes con Inteligencia Artificial’ es uno de los finalistas del hackathon virtual -una suerte de concurso de ideas- convocado por la Consejería de Ciencia, Universidades e Innovación de la Comunidad de Madrid para encontrar soluciones tecnológicas y científicas contra el coronavirus. Busca crear una herramienta de evaluación del nivel de gravedad de pacientes sospechosos de tener COVID-19 a partir de sus radiografías de tórax e información básica como su edad o el número de días con síntomas. El software será accesible a través de una página web y permitirá obtener un análisis inmediato usando técnicas de Inteligencia Artificial y Deep Learning. Para su entrenamiento se usarán tanto imágenes y datos ya disponibles, como otros que irán obteniéndose de hospitales de la Comunidad de Madrid. La herramienta funcionará localmente, sin necesidad de enviar imágenes al servidor. La valoración e indicadores ofrecidos por esta herramienta podrán ayudar a tener una visión más completa en la toma de decisiones respecto a pacientes con síntomas moderados, así como la evaluación de su progreso
Al frente de la iniciativa está el conquense Joaquín López Herraiz (1980), profesor de Ciencias Físicas en la Universidad Complutense de Madrid que estuvo cuatro años en Boston investigando en el prestigoso Massachusetts Institute of Technology (MIT). Experto en imagen médica (PET, CT, Ultrasonidos), actualmente estudia distintas aplicaciones de la inteligencia artificial en medicina.
De una manera resumida y didáctica, para legos, ¿en qué consiste el proyecto X-COV?
El proyecto X-COV busca crear una herramienta de análisis automático de las radiografías que se les realiza a los pacientes de coronavirus, tanto para decidir su ingreso en el hospital, cómo para ver su evolución. Un herramienta así puede ayudar a los médicos en sus decisiones, por ejemplo si es necesario liberar camas o cuándo es seguro darles un alta temprana hospitalaria?
¿Por qué plantearon esta propuesta en el hackathon?
El hackathon #VenceAlVirus organizado por la Comunidad de Madrid, pero lanzado a nivel nacional, fue una buena oportunidad de acelerar el desarrollo de nuestro proyecto. Reunimos un equipo de 17 personas (estudiantes, radiólogos, profesores y otros perfiles) y logramos crear un prototipo en la página web http://tomografia.es
¿Qué técnicas se usan para desarrollar el software? ¿Cómo se entrena a una inteligencia artificial así?
Para crear el proyecto hemos usado muchas herramientas que hay disponibles de manera gratuita. Empresas como Google, Facebook, y Microsoft están impulsando que la gente aprenda y use técnicas de inteligencia artificial.
La clave para cualquier proyecto de inteligencia artificial son los datos. Para que una herramienta aprenda a cómo tomar decisiones, lo importante es darle suficientes casos (por ejemplo de radiografías de pacientes sanos y enfermos) y el algoritmo se encarga de «aprender» a distinguir un tipo de imágenes de otras.
¿De dónde proceden los datos?
Estamos colaborando con varios hospitales de Madrid como el Hospital Clínico San Carlos, y nuestro plan es extender esta colaboración a otros hospitales. Tanto para obtener mas casos cómo para evaluar la herramienta.
¿Podría extenderse la colaboración a Hospitales de fuera de la Comunidad de Madrid como, por ejemplo, el de Cuenca?
Por supuesto, como conquense me gustaría contar con el Hospital Virgen de La Luz.
¿En qué fase del proyecto se encuentran actualmente y cuáles son los siguientes pasos a seguir? ¿Hay una fecha aproximada de cuando
Al tratarse de tecnología médica, es importante indicar que está en fase de desarrollo y evaluación, y solo se podrá usar para investigación hasta no tener las certificaciones necesarias. En medicina el proceso de certificación es largo, pero necesario si se quiere tener confianza en nuestro sistema sanitario.
¿Qué ayudas y colaboraciones externas necesitan para desarrollar el proyecto?
Hemos solicitado financiación al Instituto de Salud Carlos III y a Google para disponer de más recursos informáticos y llegar a más hospitales. Esperamos tener respuesta pronto.
¿Qué otros usos se pueden dar al proyecto más allá de la COVID-19?
Queremos seguir trabajando en este tipo de herramientas y esperamos aprovechar esta experiencia para aprender y prepararnos para el futuro.
¿Cómo está viviendo un científico como usted esta pandemia? ¿Está reaccionando bien la comunidad científica, estaba preparada para algo así?
La verdad e que es impresionante la gran cantidad de propuestas, publicaciones e iniciativas que aparecen cada día. Se está mejorando en muchos sentidos, desde acelerar la evaluación de proyectos, crear colaboraciones… el Hackathon es un buen ejemplo de ello.
¿Qué enseñanzas nos está dejando esta crisis y qué debería cambiar en el mundo científico y tecnológico?
Creo que todos tenemos lecciones que aprender de esta crisis y lo importante que es estar preparado lo mejor posible para algo así. Pienso que esto va a cambiar el teletrabajo, acelerará la creación de vacunas y también impulsará sistemas digitales personales con la información del estado de vacunación y enfermedades. Hay mucho que aprender y estar mejor preparados. Corea del Sur es un ejemplo de ello. Tuvieron una crisis sanitaria similar hace unos años y se prepararon para ésta.
Si hay cualquier otra cuestión que quiera añadir…
Agradecer a los hospitales y sus profesionales la labor que están haciendo estos días. Un proyecto como X-COV solo busca poder ayudarles de alguna forma.
