Personal científico valencianos y americano organiza un ‘challenge’ internacional para la detección de COVID-19 en radiografías de tórax
El desafío científico se realizará en la plataforma Kaggle, que reúne a miles de personas expertas de todo el mundo en desafíos basados en ciencia de datos
Esta competición es una continuación del proyecto de Fisabio, que recibió financiación de la Conselleria de Innovación en la Llamada al Sistema de Innovación e Investigación
Personas científico de la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (Fisabio), en colaboración con la Society for Imaging Informatics in Medicine (SIIM), ha convocado un desafío científico a nivel internacional para la detección de COVID-19 en radiografías de tórax utilizando Inteligencia Artificial (IA).
El desafío científico se realizará en Kaggle, una plataforma que se encuentra en la vanguardia del aprendizaje automático o ‘Machine Learning’ y que reúne a cientos de miles de personas expertas en desafíos de toda índole, a nivel mundial, basados en ciencia de datos.
Esta competición se enmarca en el proyecto “Construcción de un dataset en abierto, para la detección precoz de neumonía por COVID-19 a partir de una radiografía simple de tórax”, liderado por María de la Iglesia-Vayá en colaboración con José María Salinas.
Este proyecto, más conocido como BIMCV-COVID-19, estuvo inspirado en el proyecto PADCHEST de la doctora Aurelia Bustos y fue seleccionado y financiado por la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital en la Llamada al Sistema Valenciano de Innovación e Investigación, y en colaboración con la Conselleria de Sanidad Universal y Salud Pública, que autorizó el proyecto desde sus inicios.
El trabajo ha sido valorado positivamente por muchos laboratorios a nivel mundial y la Society for Imaging Informatics in Medicine se puso en contacto con el equipo del Banco de Imágenes Médicas de la CV para realizar este Challenge de Kaggle en la detección de COVID-19 a través de la Radiología convencional de tórax. Este desafío se convocará en breve a nivel mundial para que participen científicos de todos los países y que aporten todo su talento en esta causa.
IA contra la COVID-19
Los científicos han recopilado datos de radiografías torácicas procedentes de la Comunitat Valenciana para generar modelos predictivos utilizando la IA. Estos modelos son supervisados por radiólogos especialistas, con el fin de detectar de forma temprana la neumonía por COVID-19 en pacientes con síntomas leves.
Igualmente, permite ayudar a la estratificación del riesgo de pacientes con síntomas moderados, y ayudará a identificar a pacientes con mayor riesgo de evolución a una condición grave o crítica. Los datos son totalmente anónimos, de manera que no se pueda identificar a quién pertenecen las radiografías, sino que la información recabada hace referencia únicamente a aspectos clínicos.
El objetivo es generar un conjunto de datos en abierto (dataset OPEN) reconocido a nivel mundial como uno de los datasets más completos y organizados, que permita a los científicos de datos trabajar en desarrollos de algoritmos de Inteligencia Artificial para elaborar modelos predictivos y desarrollar herramientas orientadas al diagnóstico simple, rápido y efectivo de la COVID-19 que, en último término, ayudara a agilizar la carga de trabajo de los profesionales sanitarios.
Actualmente se han compartido más de 12,456 sesiones de radiografías de tórax pertenecientes a unos 4,706 sujetos con patología COVID, así como más de 6,012 sesiones de radiografías pertenecientes a unos 4,437 pacientes sanos o con distintas patologías provenientes de los sistemas de información sanitarios de la Conselleria de Sanidad Universal y Salud Pública, que serán la base con la que se iniciará este desafío científico.
Hasta ahora la respuesta ha sido muy positiva, con descargas desde todos los continentes y con un amplio reconocimiento a nivel mundial. Para ello, ha sido fundamental la colaboración del Centro de Investigación Príncipe Felipe (CIPF) y del Barcelona Supercomputer Center (BSC-CNS) que ha proporcionado una instancia de B2DROP para la distribución de este trabajo. B2DROP es parte de los servicios de infraestructura de datos colaborativos de EUDAT (www.eudat.eu)
En este momento, el equipo de radiólogos del Hospital San Juan de Alicante liderado por su jefe de servicio el doctor Joaquín Galán, junto con la doctora Aurelia Bustos se encuentran realizando un etiquetado previo necesario para preparar los datos de modo que los científicos puedan realizar buenos modelos predictivos.
En la construcción del dataset BIMCV-COVID-19, que se puede descargar a través del enlace, se han tenido en cuenta los cuatro principios fundamentales FAIR para el manejo de datos científicos: capacidad de búsqueda, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización.
Es importante destacar que la intención del equipo investigador es que los principios se apliquen no solo a los datos en el sentido convencional, sino también a los algoritmos, herramientas y flujos de trabajo. La aplicación de estos principios a todas las fases del proceso de investigación garantiza la transparencia, la reproducibilidad y la reutilización.
Por último, hay que destacar que en breve se va a incorporar este dataset como un nuevo caso de uso para la evaluación de las librerías europeas (EDDL & ECVL) que se están desarrollando dentro del marco del proyecto Europeo DeepHealth.
El equipo investigador está compuesto por Marisa Caparrós; los data curators Joaquim Ángel Montell, José Manuel Saborit y Elena Oliver; además de investigadores de la Universidad de Alicante, la Universidad Miguel Hernández, Medbravo, Sierra Research y la colaboración de General Electric. También ha colaborado en la definición inicial del proyecto el servicio técnico de la Delegación de Protección de Datos de la Generalitat.
