Especialistas USM diseñan plataforma de datos para apoyar toma de decisiones en tratamiento COVID-19

6 · mayo · 2020

Mediante análisis de datos clínicos de gran complejidad, específicamente de imágenes médicas, proyecto proporcionaría un repositorio de datos anónimos para ser analizados por profesionales de salud y/o algoritmos inteligentes.

A través de métodos de Inteligencia Artificial como el aprendizaje automático y análisis de patrones de altos volúmenes de datos, un grupo de académicos de la Universidad Técnica Federico Santa María, mediante la ejecución de un Fondo para el Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDEF) de ANID, buscan generar un repositorio de datos interoperables para el sistema de salud que permitiría proyectar el tratamiento de enfermedades, entre ellas el COVID-19, de manera más rápida y eficiente.

Originalmente, el proyecto que comenzó en noviembre del 2019, estuvo orientado a habilitar un sistema de minería de datos de imágenes médicas de patologías como el cáncer cervicouterino y la retinopatía (fondo de ojos), dada la masividad de exámenes de este tipo. Sin embargo, la actual crisis sanitaria reorientó los objetivos del proyecto, ampliándolo al tratamiento de pacientes con COVID-19, que permitirá proveer una base de datos interoperable (transferencia de datos entre diversas instituciones de salud) a partir de radiografías y tomografías computarizadas de pulmón.

Mauricio Araya, Director del proyecto, académico del Departamento de Electrónica de la USM, investigador del Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (AC3E) y del Centro Científico-Tecnológico de Valparaíso (CCTVal), explica que “efectivamente, existen patrones en las radiografías de pulmón, que ya han sido analizados por investigadores en China y Estados Unidos. Este patrón característico de pacientes con COVID-19 es difícil de detectar a simple vista, por lo que una herramienta automatizada que analice imágenes radiológicas de infecciones respiratorias es de gran ayuda. Con ese patrón y utilizando minería de datos, se pueden realizar proyecciones de la enfermedad a través de machine learning (I.A.)”.

Asimismo, el especialista en Inteligencia Artificial indica que en medio del escenario sanitario actual es urgente contar con un sistema de datos interoperable que permita a los profesionales de esta área, tomar decisiones de manera oportuna y certera para sus tratamientos. “Este proyecto no se orienta a que la máquina haga un diagnóstico de la existencia de COVID-19, sino que apunta a que, mediante casos clínicos similares, el personal de salud pueda proyectar la enfermedad del paciente y tomar mejores decisiones respecto a su tratamiento”.

Según Araya, se trata del mismo objetivo que buscan alcanzar los médicos mediante reuniones clínicas, instancia en la que buscan maximizar los conocimientos respecto a un caso determinado. “La plataforma ayudaría a éste propósito, pero llevándolo a otro nivel, porque potencialmente se tendría la información agregada de una gran cantidad de pacientes con ese diagnóstico en toda la red de salud. Sin embargo, para que esto se logre, se requiere que las plataformas sean interoperables, lo que no significa que todos los proveedores tengan el mismo sistema, sino más bien que sea una información que pueda ser compartida de forma transparente y segura”.

Junto a Mauricio Araya, el proyecto está siendo desarrollado por los académicos del Departamento de Informática de la USM, Mauricio Solar y Marcelo Mendoza, además de la colaboración de estudiantes de los departamentos de Electrónica e Informática de la Institución.

Actualmente, el estudio se encuentra en etapa inicial y se desarrolla con la cooperación del Centro de Sistemas de Información de la Salud (CENS), quienes trabajan en interoperabilidad para el sistema de salud nacional; el Servicio de Salud de Valparaíso-San Antonio, organismo mandante del proyecto; INRIA-Chile y la empresa Infoidea. Además, se cuenta con la colaboración del Centro de Informática Médica y Telemedicina (CIMT) de la Universidad de Chile, y del Hospital Carlos van Buren.

 

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