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Investigadores de ingeniería informática de la UPV lideran la generación de nuevas librerías de inteligencia artificial para facilitar el diagnóstico de cáncer, depresión o Alzheimer

Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) trabaja en la generación de nuevas librerías de inteligencia artificial que ayudarán en el diagnóstico clínico de enfermedades como Alzheimer, depresión o distintos tipos de cáncer.

Su principal novedad reside en la combinación de la supercomputación y el big data, lo que se traduce en una gran capacidad tanto analítica como de procesamiento de datos, facilitando disponer de una mejor y más completa información para establecer un diagnóstico.

Apoyo al diagnóstico

Jon Ander Gómez, del Centro de Investigación Pattern Recognition and Human Language Technology (PRHLT) de la UPV, explica que el objetivo del proyecto “es desarrollar herramientas para que el personal técnico del sector salud pueda dar apoyo a los médicos a la hora de dar un diagnóstico”.

“Queremos contribuir a mejorar la productividad de estos informáticos”, añade, “de forma que dispongan de una herramienta de alta computación que facilite el procesado de toda la información de las pruebas –principalmente, imágenes médicas- que llegan a un centro de salud, un hospital, etc.”.

PRHLT y GAP-DISCA

El desarrollo de esta herramienta se enmarca dentro del proyecto DeepHealth -coordinado por EVERIS- y corre a cargo del PRHLT de la UPV y el Grupo de Arquitecturas Paralelas (GAP-DISCA) de la UPV, que se encarga de su adaptación a nuevas arquitecturas heterogéneas de cálculo científico.

En este aspecto, José Flich, investigador del GAP-DISCA de la UPV, indica: “Estamos adaptando infraestructuras de supercomputación, en las que disponemos de miles de procesadores, para optimizar y facilitar el diagnóstico clínico. Con ellas, tendremos un procesado de la información mucho más rápido y eficiente, reduciendo así también los tiempos de diagnóstico”.

En constante evolución

Se trata, además, de una herramienta en constante entrenamiento, que va aprendiendo continuamente con el procesado de nueva información. A partir de algoritmos basados en deep learning, se analizan las imágenes y se ofrece una información bien estructurada que ayudará al diagnóstico. La librería va nutriéndose de una gran cantidad de imágenes, a partir de las cuales, ante un nuevo caso, se procesa la información y se determina la posibilidad, o no, de que exista una patología.

“Actualmente”, indica Gómez, “disponemos de una primera versión de la librería. El siguiente paso es su integración en las diferentes plataformas y equipos informáticos de los que disponen los hospitales para el diagnóstico”.

Aplicación a 14 casos clínicos

Para su validación, la herramienta se aplicará a diferentes casos clínicos -14 en total, incluyendo migraña, demencia, depresión, cáncer, Alzheimer…- que servirán para entrenar los modelos predictivos que faciliten el diagnóstico.

Financiado por el programa Horizon 2020, el proyecto DeepHealth se extenderá, incialmente, hasta finales de 2021.

Fuente: UPV

Dos ingenieros de la Universidad de Zaragoza diseñan un armario inteligente que detecta pérdidas de memoria

Universidad de Zaragoza armario Alzheimer

Raquel Lacuesta, ingeniera informática y profesora doctora de la Escuela Universitaria Politécnica de Teruel, y el estudiante de doctorado Franks González-Landero han participado en el diseño del primer armario inteligente, capaz de detectar desde pequeños olvidos, pérdidas de memoria inusuales hasta medir la evolución de la memoria de una persona con la Enfermedad de Alzheimer.

La manera en la que un usuario abre y cierra la puerta permite a un armario de cocina inteligente medir su capacidad de memoria y detectar sus posibles pérdidas, según una investigación internacional, liderada por la Universidad Complutense de Madrid (UCM).

«La base para medir la memoria consiste en localizar el hecho de que el usuario abre las puertas de manera muy seguida una detrás de otra porque no encuentra lo que busca. El armario mide el porcentaje de veces que le ocurre esto al usuario y así estima su capacidad de memoria, añade Iván García-Magariño, investigador de la UCM.

En concreto, los científicos han desarrollado un armario inteligente de cocina, con sensores magnéticos que instalan en las puertas del mueble y registran cuándo se abren y cierran. Estos movimientos están conectados con una placa de procesamiento y un programa informático mide la manera en la que se llevan a cabo.

«En un futuro próximo no será necesario que informemos de cómo nos encontramos. La inteligencia que nos rodeará se encargará de analizar nuestro estado físico y anímico, para contribuir a mejorar nuestra calidad de vida», apunta la ingeniera Raquel Lacuesta. El doctorando Franks González-Landero que realiza su investigación dentro del Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas en Unizar, se ha encargado de desarrollar, evaluar y validar el armario inteligente, implementado en su residencia.

Los armarios inteligentes ayudarán a detectar pérdidas de memoria en la población. Gracias a una detección temprana se podrá adelantar el tratamiento de enfermedades neurogenerativas y diseñar sistemas que ayuden a estas personas en la búsqueda de los elementos necesarios en la vida diaria, mejorando su calidad de vida.

Fuente: Diario del Alto Aragón

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