{"id":3998,"date":"2019-05-09T07:01:28","date_gmt":"2019-05-09T05:01:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/?p=3998"},"modified":"2019-05-09T07:01:35","modified_gmt":"2019-05-09T05:01:35","slug":"investigadores-valencianos-reciben-127-millones-de-la-ue-para-combinar-big-data-e-ia-en-beneficio-de-la-medicina-upv","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/investigadores-valencianos-reciben-127-millones-de-la-ue-para-combinar-big-data-e-ia-en-beneficio-de-la-medicina-upv\/","title":{"rendered":"Investigadores valencianos reciben 12,7 millones de la UE para combinar big data e IA en beneficio de la medicina &#8211; UPV"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"668\" src=\"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/investigadores-valencianos-reciben-12-millones-ue-para-combinar-big-data-e-ia-en-beneficio-de-la-medicina-upv.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-3996\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un equipo de investigadores valencianos ha recibido <strong>12,7 millones de euros de la Uni\u00f3n Europea (UE) para participar activamente en el desarrollo de un software que permita el an\u00e1lisis y almacenamiento de gran cantidad de datos<\/strong>, principalmente im\u00e1genes m\u00e9dicas, como <strong>herramienta de apoyo a los facultativos<\/strong> en el proceso de toma de decisiones sobre el diagn\u00f3stico.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Este sistema aprovecha las capacidades de clasificaci\u00f3n de informaci\u00f3n<\/strong> que ofrecen los procesos de computaci\u00f3n de\u00a0<em>big data<\/em>\u00a0e inteligencia artificial (IA) y, en concreto, el aprendizaje profundo, conocido por el anglicismo\u00a0<em>deep learning<\/em>.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El proyecto es una colaboraci\u00f3n multidisciplinar entre el grupo de investigaci\u00f3n liderado por Mar\u00eda de la Iglesia-Vay\u00e1 en la Fundaci\u00f3n para el Fomento de la Investigaci\u00f3n Sanitaria y Biom\u00e9dica de la Comunitat Valenciana (FISABIO) e ingenieros inform\u00e1ticos de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV) coordinados por Jon Ander G\u00f3mez Adri\u00e1n. Junto a ellos, en una iniciativa coordinada por Everis, participan investigadores de otras 19 instituciones de nueve pa\u00edses europeos.<br><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Modelos predictivos a partir de una gran base de datos con im\u00e1genes anonimizadas<br><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La idea fundamental del proyecto es <strong>disponer de algoritmos basados en\u00a0<\/strong><em><strong>deep learning<\/strong><\/em>\u00a0que analicen im\u00e1genes y proporcionen informaci\u00f3n estructurada \u00fatil para el diagn\u00f3stico. Para ello, es necesario generar modelos predictivos que, nutri\u00e9ndose de una gran cantidad de im\u00e1genes, proporcionen como salida la probabilidad de que una nueva imagen refleje o no una determinada enfermedad.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Un componente esencial del proyecto es la creaci\u00f3n de una gran base de datos con im\u00e1genes m\u00e9dicas anonimizadas<\/strong> que puedan utilizarse para entrenar y validar los modelos matem\u00e1ticos predictivos.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este sentido, De la Iglesia-Vay\u00e1 afirma: &#8220;<em>Crearemos una base de datos que contendr\u00e1 miles de im\u00e1genes anotadas, es decir, descritas y adecuadamente clasificadas. Las anotaciones incluir\u00e1n cientos de par\u00e1metros como, por ejemplo, el volumen exacto de decenas de regiones del cerebro y otras partes del cuerpo<\/em>&#8220;.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;<em>El gran valor de este proyecto<\/em>&#8220;, a\u00f1ade la investigadora de la FISABIO, &#8220;<em>es que <strong>persigue<\/strong>, a partir de reunir y analizar conjuntamente muchos de esos par\u00e1metros de imagen en miles de casos diferentes, <strong>afinar las predicciones sobre el diagn\u00f3stico a partir de las im\u00e1genes m\u00e9dicas<\/strong> y, de ese modo, reforzar la cantidad de informaci\u00f3n que se extrae de ellas y su valor cl\u00ednico<\/em>&#8220;.<br><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Comunicaci\u00f3n y entendimiento entre los entornos de supercomputaci\u00f3n y big data<br><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jon Ander G\u00f3mez Adri\u00e1n, investigador de la UPV, se\u00f1ala que el objetivo del proyecto &#8220;<em>es <strong>aunar dos \u00e1reas de desarrollo inform\u00e1tico que hasta ahora han estado separadas<\/strong>: la <strong>supercomputaci\u00f3n<\/strong>, que ofrece unas extraordinarias capacidades de procesamiento, y el\u00a0<strong>big data,<\/strong> que ofrece una gran capacidad anal\u00edtica<\/em>&#8220;.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;<em>Para ello<\/em>&#8220;, indica G\u00f3mez, &#8220;<em>el primer paso es crear un entorno operativo, basado en dos nuevas bibliotecas inform\u00e1ticas, que permita la comunicaci\u00f3n y el entendimiento entre los entornos inform\u00e1ticos de supercomputaci\u00f3n y los de\u00a0big data<\/em>&#8220;.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;<em>Una vez desarrollado el entorno operativo<\/em>&#8221; completa Roberto Paredes Palacios, tambi\u00e9n de la UPV, &#8220;<em>el siguiente paso ser\u00e1 aplicarlo a una serie de casos cl\u00ednicos para entrenar los modelos predictivos en diferentes \u00e1reas m\u00e9dicas, 14 en total, incluyendo migra\u00f1a, demencia, depresi\u00f3n, etc<\/em>.&#8221;. Por \u00faltimo, los modelos entrenados ser\u00e1n evaluados para validar las predicciones con el fin de confirmar que estas son correctas.<br><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3 a\u00f1os de duraci\u00f3n<br><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Puesto en marcha durante el pasado mes de enero con una duraci\u00f3n prevista de 3 a\u00f1os, el proyecto, titulado DeepHealth y con un presupuesto exacto de 12.774.824,80 euros, recibe la financiaci\u00f3n del programa de investigaci\u00f3n e innovaci\u00f3n de la UE Horizonte 2020 en virtud del acuerdo de subvenci\u00f3n n\u00famero 825111.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"text-align:right\"><em>Fuente: <\/em><a href=\"http:\/\/www.upv.es\/noticias-upv\/noticia-11051-deephealth-es.html\"><em>http:\/\/www.upv.es\/<\/em><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un equipo de investigadores valencianos ha recibido 12,7 millones de euros de la Uni\u00f3n Europea (UE) para participar activamente en el desarrollo de un software que permita el an\u00e1lisis y almacenamiento de gran cantidad de datos, principalmente im\u00e1genes m\u00e9dicas, como herramienta de apoyo a los facultativos en el proceso de toma de decisiones sobre el diagn\u00f3stico. 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