AI4polypNET: una red nacional para desarrollo y validación de sistemas de soporte a la detección y diagnóstico de cáncer colorrectal mediante IA
- La red AI4polypNET busca desarrollar y validar sistemas de inteligencia artificial dedicados a mejorar el diagnóstico del cáncer colorrectal.
- Formada por 8 instituciones – 4 de perfil clínico y 4 de perfil técnico – la red celebró su primera reunión de trabajo en Ourense.
- La red AI4PolypNET está financiada por la Agencia Estatal de Investigación, del Ministerio de Ciencia e Innovación.
La red nacional AI4polypNET, dedicada a mejorar el diagnóstico del cáncer colorrectal mediante Inteligencia Artificial (IA), ha celebrado su primera reunión de trabajo en Ourense, Galicia. Compuesta por 8 instituciones, entre las cuales se encuentran 4 de perfil clínico y 4 de perfil técnico, esta red representa un esfuerzo conjunto para abordar una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial.
El cáncer colorrectal es una de las formas más comunes de cáncer, siendo el segundo más frecuente en mujeres y el tercero en hombres a nivel europeo. A nivel global, se diagnostican aproximadamente 1.93 millones de nuevos casos al año, con una mortalidad que alcanzó los 916.000 pacientes en 2020. A pesar de su alta incidencia, más del 90% de los casos tienen cura si se detecta y trata a tiempo el pólipo precancerígeno, su lesión precursora.
Aunque existen diversas técnicas de detección, la colonoscopia es el método más efectivo al permitir detectar y tratar la lesión en una sola intervención. Sin embargo, esta técnica presenta limitaciones, y cerca del 22% de las lesiones no son detectadas durante la exploración, lo que lleva a una pérdida de oportunidad para la prevención y tratamiento efectivo.
En los últimos años, los avances en aprendizaje computacional y visión por computador han impulsado el desarrollo de métodos basados en IA para dar soporte al personal clínico en la detección y diagnóstico. Sin embargo, la escasez de datos anotados de calidad y la limitada capacidad de predicción de la histología han sido desafíos significativos en este campo.
Es en este contexto que surge AIpolypNET, una red nacional dedicada al desarrollo y validación de sistemas inteligentes para la detección y diagnóstico del cáncer colorrectal. Esta iniciativa busca establecer protocolos comunes de adquisición y anotación de imágenes, así como sistemas de validación uniformes, para asegurar el buen rendimiento de los métodos desarrollados. Además, se pretende definir un conjunto de buenas prácticas para el uso de estos sistemas en la sala de exploración, incluyendo la selección del equipamiento necesario y el cumplimiento de las normativas vigentes.
La colaboración entre los 8 grupos de investigación participantes, distribuidos en Cataluña, Extremadura, Galicia y País Vasco, promete establecer sinergias y mejorar los resultados de las iniciativas individuales, optimizando los recursos de investigación existentes. La creación de una base de datos conjunta amplia y compuesta con imágenes de alta calidad y representativas de diferentes categorías histológicas y la integración de diferentes metodologías, son pasos clave para avanzar en el desarrollo de métodos computacionales para la detección y diagnóstico eficientes y eficaces que sean capaz de asistir al personal clínico en tiempo real en la sala de exploración.
La red AI4polypNET está financiada por la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia e Innovación y está formada por el Centro de Visión por Computador – coordinador de la red –, el grupo de Investigación en Oncología Gastrointestinal y Pancreática del Hospital Clínic de Barcelona, la Fundación Centro de Cirugía de Mínima Invasión Jesús Usón (CCMIJU), el Servicio de Aparato Digestivo del Hospital Universitario de Cáceres, el Grupo de Sistemas Informáticos de Nueva Generación (SING) de la Universidad de Vigo, el Grupo de Oncología Digestiva de Ourense (GIODO) del Servizo Galego de Saude, eVIDA Research Group de la Universidad de Deusto y Osakidetza.
En esta primera reunión de trabajo de la red AI4polypNET, la cual ha tenido lugar el martes 16 de abril en la Escola Superior de Enxeñería Informática de Ourense, se han comentado las diferentes acciones de la red, definido los retos clínicos que pueden ser afrontados con IA y discutido sobre los pasos futuros.