Investigadores del Campus de Ourense de la Universidad de Vigo y del Complexo Hospitalario Universitario de Ourense desarrollarán durante tres años el Proyecto Polydeep: sistema informático de detección y clasificación en tiempo real de lesiones colorrectales mediante deep learning, "capaz de dar apoyo en tiempo real al endoscopista en la visualización de los pólipos de colon y en la toma de decisiones terapéuticas sobre los mismos". Se trata de un proyecto pionero e innovador, que tiene como finalidad desarrollar un prototipo de apoyo diagnóstico, que permita detectar y clasificar pólipos malignos de colon, mediante la aplicación de inteligencia artificial en el reconocimiento de su imagen.
Este proyecto cuenta con una financiación de 127.000 euros, a invertir en tres años, al lograr imponerse en una convocatoria competitiva a nivel nacional de I+D+i, orientada a los retos de la sociedad, del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, dotado con Fondos FEDER.
En este reto colaboran, por parte del Hospital Universitario de Ourense, el Grupo de Investigación en Oncología Digestiva, liderado por Joaquín Cubiella, investigador y especialista del Servicio de Digestivo, y Eloy Sánchez, jefe del servicio e investigador principal. Por parte del Campus de Ourense de la Universidad de Vigo, Daniel González Pena, investigador principal, y Miguel Reboiro Jato, del Grupo Sing, de Sistemas Informáticos de Nueva Generación, que lidera el catedrático de informática Florentino Fernández.
El gerente del Sergas en Ourense, Julio García Comesaña, destacó en el acto de presentación en el campus el "apasionante reto de pilotar un proyecto innovador que desde el punto de vista asistencial entra en un ámbito prioritario como la oncología digestiva", resaltando la plena actualidad del uso de la inteligencia artificial "en lo que va suponer un importante impulso en el ámbito del diagnóstico asistido por ordenador en la endoscopia ante la sospecha de cáncer".
Uno de los principales retos en el diagnóstico de cáncer colorectal es reconocer cuando un pólipo de colon es maligno o calificar su riesgo. "Desafortunadamente, y pese a que las imágenes endoscópicas son cada vez de mayor calidad, aún no es posible hacerlo evitando su resección y análisis posterior lo que, en la práctica, obliga a extraer prácticamente todos los pólipos para analizarlos y confirmar su tipo".
La experiencia y el "ojo clínico" de los endoscopistas permiten muchas veces reconocer, por su aspecto, los pólipos malignos o con potencial para convertirse en adenoma. De esta realidad, parte este proyecto 100% ourensano, que pretende conseguir un prototipo que pueda adaptarse como un módulo a las torres de endoscopia, sirviendo de alerta ante la presencia de una lesión de riesgo, para así hacer una explotación más profunda, o evitar la resección y análisis posterior de pólipos benignos, evitando molestias, tiempo e incrementando la precisión diagnóstica.
Para lograr esta finalidad, los investigadores de ambas instituciones universitarias seleccionarán y procesarán miles de imágenes de estas lesiones, con las que ya cuenta el hospital de Ourense, creando un banco de imágenes públicas, de uso para cualquier investigador, a través de la Fundación Biomédica Galicia Sur. De ellas se extraerán los patrones "fisionómicos" y se desarrollará una aplicación informática de reconocimiento de imágenes, que funcionará como 'un ojo clínico' de inteligencia artificial, con capacidad de aprendizaje continuo, basado en el "machine learning".
Machine Learning o "enseñanza de las máquinas" es un término que se basa en el empleo de un elevado número de ejemplos reales, previamente resueltos, a partir de los cuales la máquina "aprende", de forma similar a un humano.
Por parte del Hospital Universitario de Ourense, el equipo investigador tiene un perfil multidisciplinar, formado por digestólogos con especial dedicación y experiencia en la endoscopia avanzada, como Eloy Sánchez, Jesús Miguel Ferreiro, Laura Rivas y Manuel Puga, además del jefe del servicio de sistemas de la información e informática del hospital, Rubén Domínguez.
El grupo del campus está formado por doctores de la Escuela Superior de Ingeniería Informática, especialistas en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, en el desarrollo de sistemas de soporte y toma de decisiones en el ámbito de la salud, con colaboraciones previas con el CHUO en el diseño de herramientas de apoyo diagnóstico como InNoCBR, un sistema capaz de detectar automáticamente infecciones nosocomiales.
