Sesión 1 – Una imagen vale más que mil palabras: El papel de la inteligencia artificial en la imagen médica
Viernes 30 de abril
¿Vale una imagen más que mil palabras?
En la sociedad de la información, tenemos a nuestro alcance equipos capaces de generar imágenes diagnósticas (radiografías, resonancias magnéticas, TAC…) en grandes cantidades y que juegan un papel decisivo en el diagnóstico rápido de enfermedades y la recomendación de tratamientos.
Sin embargo, el cuello de botella está en el análisis e interpretación de estas imágenes. Por un lado, es una tarea manual que requiere un alto nivel de cualificación, que se adquiere con la experiencia.
Pero a pesar de esta cualificación experta, hay muchos patrones ocultos que son imposibles de aprender, incluso durante toda una vida laboral.
Además, este tipo de datos supera los límites de lo que pueden procesar los métodos de análisis convencionales.
La Inteligencia Artificial (IA), y principalmente el aprendizaje automático, se ha convertido en una gran alternativa para resolver algunos de estos problemas, gracias a su capacidad para descubrir patrones complejos y reconocer estructuras de forma autónoma en datos no estructurados. Su aplicación también es muy adecuada para apoyar el procesamiento repetitivo de datos en diferentes condiciones.
Entre las muchas aplicaciones posibles de la IA en la imagen médica se encuentran las soluciones para la aceleración del análisis de imágenes por resonancia magnética o la detección y el diagnóstico precisos de enfermedades.
En este MeetUp trataremos de demostrar, en menos de una hora y media, cómo la IA puede ayudar a acelerar los informes de estas pruebas y conseguir diagnósticos más adecuados en menos tiempo y cuáles son los problemas, obstáculos y retos a los que nos enfrentamos en su uso diario.
Para profundizar en el tema contaremos con la intervención de expertos en la materia desde tres perspectivas diferentes: la clínica, la de investigación y la traslacional de la empresa.
PONENTES:
– Juan Manuel Gorritz – Profesor e investigador de la Universidad de Granada.
– José Luis Martín – Jefe del servicio de radiología del Hospital Clínico San Cecilio de Granada.
– Álvaro Berbís – Jefe de innovación de HT Médica.
– Miguel Ángel Armengol de la Hoz, jefe del Departamento de Big Data de la Consejería de Salud de Andalucía (Fundación Progreso y Salud) e Investigador Afiliado al Instituto Tecnológico de Massachusetts en Cambridge (MIT). Hablará de un proyecto para detectar la mortalidad en pacientes COVID utilizando imágenes radiológicas, datos locales estructurados de los pacientes y modelos multimodales de deep learning.
