El Campus Vall d'Hebron, juntamente con el centro tecnológico Eurecat, ha creado un nuevo sistema para la identificación de nódulos indicadores de posibles cánceres pulmonares mediante una herramienta basada en técnicas de Inteligencia Artificial, en concreto, de Deep Learning o aprendizaje profundo. El proyecto ha contado con el apoyo del CIDAI (Centro de Innovación en Tecnologías de Datos e Inteligencia Artificial). Eurecat ha mostrado la tecnología en la vigente edición del Mobile World Congress.La tecnología permite el entrenamiento de modelos predictivos a partir de imagen médica 3D, integrada con el flujo de trabajo de radiología, con el fin de "hacer posible la detección precoz de la enfermedad y proporcionar una herramienta de apoyo al pronóstico y el seguimiento por parte de los profesionales médicos expertos, un avance en medicina de precisión, que está transformando la práctica clínica y el sector de la salud",explica el director de la Unidad de Digital Health de Eurecat, Felip Miralles.La innovación está orientada a apoyar a los radiólogos en el seguimiento de los nódulos pulmonares, mediante un sistema capaz de ejecutar análisis a través de aprendizaje profundo, capaz de detectar nódulos y reidentificarlos, proporcionando una proyección de crecimiento y la probabilidad de ser cancerígenos.Un elemento importante de esta innovación ha sido la creación de una interfaz para ejecutar el análisis temporal de los nódulos pulmonares y examinar visualmente los resultados, de una manera intuitiva e informativa, para ayudar a los médicos a proporcionar diagnósticos más precisos.Esta herramienta ha sido desarrollada por Eurecat con la colaboración del Campus Vall d'Hebron coordinada por la Dirección Clínica de Diagnóstico por la Imagen y Medicina Nuclear del Hospital, en el marco del proyecto Deep Lung. "El objetivo es desarrollar una herramienta de inteligencia artificial (IA) aplicada a las imágenes de Tomografía Computarizada para detectar precozmente el cáncer de pulmón. Esta herramienta está basada en el seguimiento de lesiones sospechosas, evaluadas por los médicos especialistas en Radiología de la Vall d'Hebron. La aplicación de la IA en estos casos permitirá mejorar la capacidad diagnóstica y predictiva en pacientes afectados por la enfermedad y en futuros programas de cribado poblacional de cáncer de pulmón", concluye el Dr. Manel Escobar, Director Clínico del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Vall d'Hebron e investigador del grupo de Imagen Médica Molecular del Vall d'Hebron Instituto de Investigación (VHIR).