EN LA ÉLITE DE LA INVESTIGACIÓN MUNDIAL PARA MEJORAR LA DETECCIÓN DE CÁNCER DE MAMA
-Parc Científic de la Universitat de València.-

 

Julio de 2017.-

 

Un equipo del iTEAM-UPV y el IFIC (CSIC-UV), seleccionado entre más de 120 grupos de investigación de todo el mundo para la fase final del Digital Mammography DREAM Challenge (DM Challenge)

Los investigadores valencianos desarrollarán junto con los otros siete finalistas un nuevo algoritmo para facilitar a los radiólogos el diagnóstico, reducir el número de falsos positivos y evitar la repetición de mamografías innecesarias

 

Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València y el Instituto de Física Corpuscular (IFIC), centro mixto de la Universitat de València y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), ha sido seleccionado para la fase final del Digital Mammography DREAM Challenge (DM Challenge), un proyecto mundial impulsado por IBM cuyo objetivo final es mejorar la detección de cáncer de mama, reducir el número falsos positivos y evitar así la repetición de mamografías innecesarias.

 

En la primera fase de este reto mundial participaron más 1.200 investigadores de todo el mundo repartidos en más 120 equipos, y solo ocho han pasado a la final. El equipo de la UPV-IFIC es el único representante español. El objetivo de los finalistas ahora es construir un nuevo modelo, basado en avanzados algoritmos de predicción, que ayude a los profesionales médicos en el diagnóstico de esta patología.

 

“Actualmente, de cada 1.000 mujeres que se someten a una mamografía, 5 son diagnosticadas con cáncer. Pero 100 vuelven a ser citadas para someterse de nuevo a esta prueba, con lo que ello conlleva para la paciente tanto de estrés como de radiación en su cuerpo” destaca Alberto Albiol, investigador del Instituto de Telecomunicaciones y Aplicaciones Multimedia (iTEAM) de la Universitat Politècnica de València

 

En la primera fase del desafío, los participantes completaron dos tareas: desarrollaron un primer algoritmo predictivo para analizar imágenes de mamografía digital y un segundo capaz de analizar tanto imágenes de mamografía digital como información clínica.

 

Algoritmo valenciano

El equipo de investigadores valencianos ha desarrollado un algoritmo de predicción que presenta importantes ventajas para su uso en la práctica clínica, ventajas que han resultado claves para ser seleccionados en la fase final de este ambicioso proyecto. Para ello se basan en redes neuronales convolucionales, una técnica de inteligencia artificial que simula las neuronas de la corteza visual y permite la clasificación de imágenes, además del autoaprendizaje del sistema.

 

Según destaca Alberto Albiol, este algoritmo permite detectar lesiones de microcalcificaciones, uno de los primeros síntomas de que alguna anomalía existe en el pecho; además, frente a los utilizados hasta la fecha -que clasifican toda la imagen en su conjunto- ayuda a prelocalizar las lesiones, lo que facilita el cribado final.

 

En las pruebas desarrolladas en la primera fase del DM Challenge, el algoritmo de los investigadores valencianos obtuvo una precisión predictiva del XX%.

 

Al igual que el resto de participantes en la primera fase del desafío, los investigadores de la UPV y el IFIC trabajaron con una base de datos de cientos de miles de mamografías y datos de ensayos clínicos –totalmente anónimos-  alojados en la nube y aportados por Health Group y la Icahn School of Medicine Mount Sinai.

 

Tras la primera fase competitiva, los ocho equipos ganadores trabajan ahora de forma colaborativa con un objetivo fundamental: desarrollar un algoritmo que pueda igualar la exactitud en el diagnóstico de un radiólogo experto. “El trabajo que estamos desarrollando en este reto mundial facilitará a los médicos el diagnóstico y permitirá depurar la interpretación de las imágenes de las mamografías” concluye Alberto Albiol.

 

Los resultados de esta fase colaborativa final se publicarán en Nature y, si el algoritmo es capaz de reproducir el diagnóstico de un radiólogo experto, la organización repartirá el millón de dólares destinado a este reto entre los equipos finalistas.

 

Parc Científic de la UVA Innovacion

 


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